Optimisation des problèmes de planification des workflows

L'optimisation des problèmes d'ordonnancement en atelier se concentre sur l'amélioration de la séquence dans laquelle les tâches sont traitées dans un environnement de fabrication, où plusieurs machines effectuent des opérations sur un ensemble de travaux. L'objectif est de minimiser le temps d'exécution, de réduire les retards et d'améliorer l'efficacité globale. L'ordonnancement en flux continu consiste à déterminer le meilleur ordre des tâches afin de minimiser des facteurs tels que le délai d'exécution (temps total pour achever toutes les tâches), les retards et les coûts. Diverses techniques d'optimisation, telles que les algorithmes génétiques, le recuit simulé et la programmation mathématique, sont utilisées pour trouver des solutions quasi optimales à ces problèmes complexes de programmation. Cette approche est essentielle dans les industries où le traitement en temps voulu et l'utilisation efficace des machines sont des éléments clés de la performance.

Autorentext

El Dr. B. Dhanasakkaravarthi es miembro de la facultad de Ingeniería Mecánica en Agni College of Technology, Chennai, con 17 años de experiencia docente. Su experiencia radica en la programación y el diseño, y ha contribuido significativamente al campo académico a lo largo de su extensa carrera. Publicó 26 revistas, 13 en Scopus, 4 web de revistas científicas.

Klappentext

L'optimisation des problèmes d'ordonnancement en atelier se concentre sur l'amélioration de la séquence dans laquelle les tâches sont traitées dans un environnement de fabrication, où plusieurs machines effectuent des opérations sur un ensemble de travaux. L'objectif est de minimiser le temps d'exécution, de réduire les retards et d'améliorer l'efficacité globale. L'ordonnancement en flux continu consiste à déterminer le meilleur ordre des tâches afin de minimiser des facteurs tels que le délai d'exécution (temps total pour achever toutes les tâches), les retards et les coûts. Diverses techniques d'optimisation, telles que les algorithmes génétiques, le recuit simulé et la programmation mathématique, sont utilisées pour trouver des solutions quasi optimales à ces problèmes complexes de programmation. Cette approche est essentielle dans les industries où le traitement en temps voulu et l'utilisation efficace des machines sont des éléments clés de la performance.