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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBrahimi, Ayet-
dc.date.accessioned2024-10-13T12:36:42Z-
dc.date.available2024-10-13T12:36:42Z-
dc.date.issued2024-06-06-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23229-
dc.description.abstractCe mémoire présente la résolution du problème d'ordonnancement dans un atelier de type flow shop en utilisant des métaheuristiques récentes afin de minimiser le makespan. Il est structuré en deux parties. La première partie aborde les concepts liés aux systèmes de production et à l'ordonnancement, tout en offrant également un aperçu des méthodes de résolution de ces problèmes. Cette section met en évidence l'importance de l'ordonnancement dans les systèmes de production ainsi que les approches spécifiques pour traiter ces problèmes. La deuxième partie se concentre sur l'adaptation de deux métaheuristiques basées sur une population : l'algorithme génétique et l'algorithme de recherche pingouins, pour résoudre notre problème. Une étude de sensibilité a été réalisée, démontrant l'efficacité des deux algorithmesen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.subjectOrdonnancement, Flow Shop, Métaheuristiques, Algorithme Génétique, Algorithme de recherche pingouinsen_US
dc.titleEtude de Résolution de Problème D’ordonnancement D’atelier de Type Flow Shop en Utilisant des Métaheuristiques Récentsen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en GEE

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Etude_de_Resolution_de_Probleme_D_ordonnancement_D_atelier_de_Type_Flow_Shop_en_Utilisant_des_Metaheuristiques_Recents.pdf1,28 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


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