Optimisation des problèmes d'ordonnancement multi-objectifs dans les systèmes de production

Abstract

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire consiste à l'étude d'une problématique industrielle concernant l’optimisation par Algorithmes Génétiques (AG) de l'ordonnancement dans un Atelier d’Extrusion Plastique. Cet atelier se trouve actuellement face aux grands problèmes liés à la matière première de polyéthylène, matière très chère suite aux chocs pétroliers. L’objectif principal est de trouver le meilleur ordonnancement qui propose au responsable de la production un ensemble d’ordres de passage entre les commandes des clients sur les différentes machines, de telle façon à baisser le coût lié aux déchets de transition, minimiser en revanche le temps nécessaire pour finir les tâches des différentes commandes. Les AG appartiennent aux approches d’optimisation les plus performant, cela nous a amené à exploiter leur robustesse et leur puissance pour notre étude en fixant comme critère à optimiser le temps et le coût. Ces deux critères ont été réduits considérablement lors de la phase de simulation