Approche méta- heuristique pour la résolution des problèmes d'ordonnancement industriel de type flow shop hybride.

Abstract

Ce mémoire a pour objectif d'appliquer une approche méta heuristique pour la résolution des problèmes d'ordonnancement industriel de type flow shop hybride. Les problèmes d'ordonnancement des ateliers constituent pour les entreprises une des difficultés majeures de leur système de gestion et de conduite de la production, c'est à ce niveau que doivent être prises en compte les caractéristiques réelles multiples et complexes des ateliers. Le problème proposé s'intéresse précisément à l'ordonnancement d'atelier de Production de type fow shop hybride avec machines parallèles identiques en minimisant la durée totale de l'ordonnancement L'objet de ce mémoire est donc de proposer et tester une méthode approchée qui est l'algorithme génétique pour la résolution du problème considéré. Une phase expérimentale a été menée pour vérifier l'efficacité de l'algorithme génétique pour l'ordonnancement déterministe, sans tenir compte des incertitudes. Mots clés : Flow shop hybride, Algorithme génétique, LEKIN,