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Item Minimisation du temps de séjour des navires dans un port (cas de l’entreprise Djazair Port world "DPW")(2021)Dans ce travail nous étudions le problème de stockage des conteneurs dans le terminal à conteneur Djazair Port World (DPW). Son objet principal est de déterminer un arrangement optimal de l’ensemble des conteneurs arrivant au port dans les emplacements disponibles dans les différents zones de stockage afin de minimiser les remaniements ultérieur lors de leur livraison ce qui minimise le temps de séjour des navire au quais . Ce problème est traité de façon dynamique en considérant un seul type de conteneur. Nous proposons un modèle déterministe d’optimisation combinatoire et on le résout les algorithmes génétiquesItem Optimisation intelligente à travers machine learning pour les problèmes d’ordonnancement et de planification(M'hamed Bougara faculté des sciences, 2020) Sellami, Wahiba; Moussaoui, WalidLe rôle essentiel de la gestion de production est de gérer un ensemble de ressources et de charges de travail, selon un ou plusieurs critères ou contraintes, plus ou moins explicites, à satisfaire et/ou à optimiser. Dans ce mémoire, nous avons traité le problème d’ordonnancement des ateliers de type flow-shop en faisant appel à l’intelligence artificielle, particulièrement l’apprentissage automatique pour pouvoir adapter une méthode très puissante qui est l’apprentissage par renforcement. La méthode adaptée à notre problème est basée sur le renforcement, elle fait un compromis entre l’exploitation et l’exploration afin d’avoir de bons résultats. La méthode proposée consiste à pousser un agent à prendre des décisions afin qu’il puisse avoir ses récompenses sur chaque pas ou action prise. L’agent va par la suite apprendre de lui-même (de ses erreurs) et agira de manière à maximiser ses gains (récompenses cumulatives). Finalement, nous avons comparé la méthode intelligente adaptée avec un algorithme génétique. Dans nos tests, nous avons considéré deux critères : le temps d’exécution et la qualité des solutions générées. Dans la majorité des cas considérés, la méthode que nous avons adapté dans ce travail trouve de meilleurs résultats par rapport aux deux critères considérés.Item Optimisation et Planification de l’Ordonnancement des Organes véhicule Cas : SNVI-VIR(M'hamed Bougara faculté des sciences, 2020) Ferdi, Ahmed Oussama; Slimi, MouloudDans un problème d’atelier, une pièce doit etre usinèe ou assemblée sur différentes machines. Chaque machine est une ressource disjonctive, c’est-à-dire qu’elle ne peut exécuter qu’une tache sont liées exclusivement par des contrainte d’enchainement. plus précisément, les taches sont regroupées en n entitée appelées travaux ou lots. Chaque lot est constitué de m tache à exécuter sur m machines distinctes. Il existe trois type de probléme d’atelier, selon la nature des contrainte liant les tache d’un meme lot. Lorsque l’ordre de passage de chaque lot est fixé et commun à tous les lots, on parle d’atelier à cheminement unique (flow-shop). Les travaux présentés dans ce mémoir traitent de l’évolition de la fonction ordonnancement au sein de l’entreprise, et plus précisément du processus d’amélioration de l’ordonnancement . Nous avons, au cours de ce mémoire, rappelé les notions de base en théorie de l’ordonnancement. Nous avons défini la problématique le l’atelier et par la suite nous avons étudié l’ensemble des contraintes ainsi que l’objectif de l’enreprise, par la suite, on a parlé du probléme Fm/permu/cmax et des travaux qui ont eu lieu au sujet de ce probléme, puis nous avons fournis le modèle mathèmatique du Wagner pour le problème étudié. On a donc établi par la suite un algorithme génétique pour une résolution approchée qui à dèja prouvé son efficacité dans différents domaines tels que celui de l’optimisation. Nous avons programmé la méthode proposé en programme python, l’application de ces méthodes a confirmé le bien fondé de l’implementation. Enfin notre application a répondu aux besoins de la société.Item d’approvisionnement par les algorithmes Optimisation d’une chaîne génétiques(M'hamed Bougara faculté des sciences, 2020) AGROUM, Meriem; KARTOUS, FerielAu cours de ce mémoire de fin d’étude, nous nous sommes intéressés au problème de choix de fournisseurs qui est un célèbre problème d’optimisation de chaîne logistique. Plusieurs algorithmes peuvent être appliqués à un tel problème d’optimisation, mais il est difficile dans la pratique de choisir l’algorithme qui fournira probablement les meilleures performances. Dans notre travail, nous avons pu proposer un algorithme génétique adapté pour améliorer la convergence vers la meilleure solution du problème.