UTILISATION DES METAHEURISTIQUES POUR RESOUDRE UN PROBLEME D’ORDONNANCEMENT SUR MACHINE A CONTRAINTE DE RESSOURCE NON RENOUVELABLE
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Date
2006-06-10
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University of M'sila
Abstract
L’objet de cette thèse est la résolution des problèmes d’ordonnancement sur
machine en présence d’une ressource non renouvelable (ou consommable). Chaque
tâche nécessite une quantité de ressource pour qu’elle soit exécutée. Le problème
consiste à trouver un ordonnancement qui minimise la somme pondérée des dates
de fin d’exécution des tâches en satisfaisant la contrainte de ressource. Nous
proposons deux métaheuristiques afin de résoudre ce problème. La première
consiste à utiliser une recherche locale basée sur un voisinage obtenu par les
techniques de séparation et évaluation. Deux bornes inférieures sont proposées
pour permettre une évaluation de cette méthode. La seconde métaheuristique
considérée est la recherche tabou qui utilise une liste taboue dynamique ainsi
qu’une nouvelle technique de diversification basée sur l’utilisation d’une mémoire
à long terme contenant les premières meilleures solutions non retenues lors de la
recherche. Deux voisinages sont proposés pour évaluer l’efficacité de cette
méthode. Enfin, nous effectuons une étude comparative des deux métaheuristiques
utilisées afin de montrer leur efficacité dans la résolution de notre problème.
Description
Keywords
ressource, métaheuristique, voisinage, branch-and-bound, relaxation lagrangienne, swapping, insertion, recherche locale, k-first strategy, recherche tabou.