Métaheuristiques pour la résolution des problèmes d’ordonnancement sur les systèmes à machines en série “ Metaheuristics for Solving Flow shop Scheduling Problems”

Abstract

Cette étude présente le problème d’ordononcement des machines en série et de maintenance avec une ressource non renouvelable partagée (FMSP-SNR) et le problème de d’ordononcement économe en énergie avec des contraintes de blockage et transport sans collision (EFSP-BCFT). Pour le FMSP-SNR, un modèle bi-objectif est proposé pour minimiser le makespan et les coûts totaux de production. L'étude compare une recherche locale randomisée bi-objectif développée (BORLS) avec NSGA-II et une adaptation bi-objectif proposée du PSO. Les résultats montrent que BORLS est efficace pour résoudre des problèmes larges et comme stratégie d'amélioration des solutions. Dans le cas EFSP-BCFT, l'étude aborde la planification des AGV en tenant compte du transport sans collision, du contrôle de la vitesse et de la gestion de la batterie. Un algorithme amélioré de colonies de fourmis multi-objectifs (EMOACA) est introduit pour minimiser le makespan et la consommation totale d'énergie. L'algorithme intègre des techniques innovantes, notamment une stratégie de recherche basse-haute résolution et des heuristiques spécifiques aux problème pour la répartition des AGV. Des expériences approfondies valident l'efficacité d'EMOACA, soulignant l'importance du contrôle de la vitesse de l'AGV, de la gestion de la batterie et de la consommation d'énergie en état inactif pour de meilleures performances.