AbstractsBusiness Management & Administration

Nous considérons dans cette thèse un problème d’ordonnancement de flow-shop de permutation où un ensemble de travaux doit être ordonnancé sur un ensemble de machines. Les travaux doivent être ordonnancés sur les machines dans le même ordre. L’objectif est de minimiser le retard total. Nous proposons des algorithmes heuristiques et des nouvelles matheuristiques pour ce problème. Les matheuristiques sont un nouveau type d’algorithmes approchés qui ont été proposés pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Les méthodes importent de la résolution exacte au sein des approches (méta) heuristiques. Ce type de méthode de résolution a reçu un grand intérêt en raison de leurs très bonnes performances pour résoudre des problèmes difficiles. Nous présentons d’abord les concepts de base d’un problème d’ordonnancement. Nous donnons aussi une brève introduction à la théorie de l’ordonnancement et nous présentons un panel de méthodes de résolution. Enfin, nous considérons un problème où un flow shop de permutation à m-machine et un problème de tournées de véhicules sont intégrés, avec pour objectif la minimisation de la somme des retards. Nous proposons un codage direct d’une solution et une méthode de voisinage. Les résultats montrent que l’algorithme Tabou améliore grandement la solution initiale donnée par EDD et où chaque voyage ne délivre qu’un travail. We consider in this thesis a permutation flow shop scheduling problem where a set of jobs have to be scheduled on a set of machines. The jobs have to be processed on the machines in the same order. The objective is to minimize the total tardiness. We propose heuristic algorithms and many new matheuristic algorithms for this problem. The matheuristic methods are a new type of approximated algorithms that have been proposed for solving combinatorial optimization problems. These methods embed exact resolution into (meta)heuristic approaches. This type of resolution method has received a great interest because of their very good performances for solving some difficult problems. We present the basic concepts and components of a scheduling problem and the aspects related to these components. We also give a brief introduction to the theory of scheduling and present an overview of resolution methods. Finally, we consider a problem where m-machine permutation flow shop scheduling problem and a vehicle routing problem are integrated and the objective is to minimize the total tardiness. We introduce a direct coding for a complete solution and a Tabu search for finding a sequence and trips. The results show that the TS greatly improves the initial solution given by EDD heuristic where each trip serves only one job at a time.