Analyse de fonctionnement de systèmes automatisés de stockage/ déstockage (AS/RS) en se basant sur des techniques d’intelligence artificielle.

Abstract

Dans cette thèse de doctorat, nous nous sommes intéressés à l’optimisation des dimen- sions de deux types de systèmes automatisés de stockage et de déstockage, le système multi allées et le système racks glissants et cela en considérant une machine de stockage/ déstockage multi navettes qui peut transporter plusieurs palettes à la fois dans un même cycle. Nous avons commencé par étudié le système multi allées pour le cas où la machine multi navettes effectue des opérations de stockage et de déstockage dans la même allée ensuite dans des allées différentes. Les dimensions optimales ont été déterminées pour les deux cas en faisant appel à l’algorithme génétique, et en utilisant le modèle continu du temps multi cycles du système. Par la suite, nous avons étudié le système de stockage / déstockage à racks glissants. La particularité de ce système est que l’allée correspondant au rack ne s’ouvre que s’il y a une opération de stockage ou déstockage prévu dans ce dernier. Nous avons donc un temps correspondant au temps d’ouverture de l’allée représenté par un paramètre tr . En se basant sur le modèle continu du temps multi cycles et en appliquant l’algorithme génétique nous avons pu déterminer les dimensions optimales du système à racks glissants pour différents valeurs données du paramètre.