23e journée STP du GDR MACS, Colmar 2016


Session commune META – BERMUDES

 

Particle Swarm Optimization for Capacitated Location-Routing Problem

Zhihao PENG, Hervé MANIER, Marie-Ange MANIER, OPERA/UTBM

We propose a particle swarm optimization algorithm to solve the capacitated location-routing problem(CLRP). A new encoding scheme enables us to represent the solution of the CLRP. During an improvement step, several local search methods allow to improve the quality of each solution. Experiment tests are carried on some benchmark instances. Results show that our method is effective and simple.

Dimensionnement et ordonnancement d’un atelier avec ressources de transport

Emna LAAJILI(1), Sid LAMROUS(1), Marie-Ange MANIER(1), Jean-Marc NICOD(2)

(1) OPERA/UTBM, (2) FEMTO-ST/DISC UFR ST

On s’intéresse au problème conjoint de conception et d’exploitation d’un atelier comportant plusieurs ressources de transport qu’on cherche à dimensionner, tout en maximisant la productivité du système.

Les objectifs de la thèse sont de développer :

  1. un modèle mathématique flexible tenant compte de plusieurs paramètres d’entrée, pour l’ordonnancement d’opérations sur plusieurs ressources, et avec des contraintes de fenêtres temporelles.
  2. des algorithmes par métaheuristiques pour proposer une séquence adaptative de l’enchainement des opérations minimisant le nombre de robots donc l’énergie dépensée.
  3. un simulateur décisionnel interactif pour imager la séquence trouvée et la calibrer pour de possibles nouveaux ajustements

Un outil d’aide à la décision générique pour des problèmes de planification et d’ordonnancement : applications industrielles & usine du futur

Nathalie Klement, Olivier Gibaru, ENSAM Lille, LSIS CNRS UMR 7296

Les outils d’aide à la décision sont essentiels pour aider au management des systèmes industriels à différents niveaux : stratégique pour dimensionner le système, tactique pour planifier les activités ou affecter les ressources, opérationnel pour ordonnancer les activités. Nous présentons un outil d’aide à la décision générique et modulaire pour résoudre différents problèmes de planification, d’affectation, d’ordonnancement ou de lot-sizing. A notre connaissance, ce genre d’outil n’existe pas encore. Notre outil utilise un couplage entre une métaheuristique et un algorithme de liste. La spécification du problème considéré est intégrée à l’algorithme de liste. Plusieurs problèmes tactiques et opérationnels ont déjà résolus avec notre outil : un problème de planification d’activités avec affectation de ressources pour les systèmes hospitaliers, un problème d’ordonnancement et de lot-sizing avec prise en compte des temps de set-up pour l’injection plastique. Le problème d’ordonnancement avec contraintes de précédence est en cours de résolution. Au niveau stratégique, cet outil peut aussi être utilisé dans le cadre de l’usine du futur pour concevoir des systèmes de production reconfigurables.

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Session commune CE2I – BERMUDES

 

Mutualisation de ressources en ordonnancement de projet multi site

Arnaud LAURENT, Laurent DEROUSSI, Nathalie GRANGEON, Sylvie NORRE, LIMOS UMR CNRS 6158

 

Dans cet exposé nous présenterons une extension du resource constrained project scheduling problem: le RCPSP multi-site. Cette problématique tire son origine des Groupement Hospitalier de Territoire (GHT) où des ressources humaines peuvent être partagées afin d’améliorer l’offre de soins au sein d’un territoire. Le principe est de prendre en compte la mutualisation de ressources entre plusieurs sites, en intégrant les temps de déplacement des ressources et le choix des sites de réalisation des tâches. Nous proposons un modèle linéaire de ce problème qui s’appuie sur l’individualisation des ressources, ainsi que plusieurs approches de résolution, couplant des méta-heuristiques à des algorithmes de listes. 

LNS based Matheuristic for the Dial-a-Ride Problem

Oscar Tellez(1), Samuel Vercraene(1), Fabien Lehuédé(2), Olivier Péton(2),Thibaud Monteiro(1)
(1)University of Lyon, INSA Lyon, DISP Laboratory EA 4570, (2)Ecole des Mines Nantes, IRCCyN Laboratory

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