Ordonnancement Dynamique dans les Industries Agroalimentaires

Ce travail traite la problématique de l'ordonnancement en industries agroalimentaires. L'intérêt porté à cette industrie provient de la particularité des produits fabriqués qui se caractérisent par des courtes durées de vie. C'est pour cela, les critères retenus sont : la minimisation des produits périmés à savoir les produits semi-finis et les produits finis et la minimisation du discount de distribution tout en respectant la date de livraison. Un autre critère classique a été optimisé aussi c'est la date de fin d'ordonnancement le Cmax. Pour atteindre ces objectifs, une méthode exacte a été proposée, à savoir la méthode branch & bound, qui consiste à filtrer l'espace de recherche. Ce filtrage se base sur les critères retenus par le décideur. La deuxième approche appliquée à savoir les Algorithmes Génétiques qui appartient à la classe des métaheuristiques. Cette approche permet de produire des solutions Pareto-optimales de bonne qualité.Ensuite, une autre métaheuristique d'optimisation par colonie de fourmis (OCF) a été appliquée. C'est un processus stochastique qui construit une solution, en ajoutant des composants aux solutions partielles.

Autorentext

Fatma Tangour poursuit ses études à l'Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis, ENIT et y obtient un Mastère en Automatique et Traitement de Signal.Elle a eu deux Doctorats: un en Génie Electrique de l'ENIT et l'autre en Automatique et Informatique Industrielle de l'Ecole Centrale de Lille. Actuellement elle est Maître Assistant/chercheur à l'INSAT.

Klappentext

Ce travail traite la problématique de l'ordonnancement en industries agroalimentaires. L'intérêt porté à cette industrie provient de la particularité des produits fabriqués qui se caractérisent par des courtes durées de vie. C'est pour cela, les critères retenus sont : la minimisation des produits périmés à savoir les produits semi-finis et les produits finis et la minimisation du discount de distribution tout en respectant la date de livraison. Un autre critère classique a été optimisé aussi c'est la date de fin d'ordonnancement le Cmax. Pour atteindre ces objectifs, une méthode exacte a été proposée, à savoir la méthode branch & bound, qui consiste à filtrer l'espace de recherche. Ce filtrage se base sur les critères retenus par le décideur. La deuxième approche appliquée à savoir les Algorithmes Génétiques qui appartient à la classe des métaheuristiques. Cette approche permet de produire des solutions Pareto-optimales de bonne qualité.Ensuite, une autre métaheuristique d'optimisation par colonie de fourmis (OCF) a été appliquée. C'est un processus stochastique qui construit une solution, en ajoutant des composants aux solutions partielles.