Soutenance de thèse de Houda HARBAOUI (équipe SLP)

Houda Harbaoui, doctorante au sein de l’équipe SLP, soutiendra sa thèse intitulée « Ordonnancement d’un système de production industriel complexe: flow shop hybride avec des machines dédiées soumis à différentes contraintes temporelles » / « Scheduling of a complex industrial production system: Hybrid flow shop with dedicated machines and different time constraints »

vendredi 14 décembre 2018 à 14h00, dans l’amphi Besse de l’IMT-A.

Jury : Odile Bellenguez Morineau (directrice thèse), Mohamed Haouari (co directeur, U. Norfolk), Safia Kedad Sidhoum (CNAM Paris), Anis Gharbi (Rapporteur TBS Tunis), Vincent T’Kindt (Univ Tours), Najoua Drifi (ENIT Tunis),Soulef Khalfallah (ISG Sousse)

Résumé :
L’accroissement des profits, à travers l’amélioration de la productivité et la réduction des pertes de matière, représente un objectif primordial pour les entreprises industrielles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la résolution d’un problème industriel complexe réel avec des contraintes de temps. Nous nous sommes intéressés, tout d’abord, à un objectif principal, soit la minimisation des dates de fin de production, suivi d’un objectif secondaire qui est la minimisation des quantités de déchets non recyclables.
Dans un premier temps, nous avons modélisé le problème par des modèles mathématiques, que nous avons résolu à l’aide d’un solveur. Dans un second temps, nous avons proposé une méthode approchée en forme d’algorithmes évolutionnistes. Cette méthode est appliquée aux deux objectifs mentionnés ci-dessus séparément. Une troisième méthode est ensuite appliquée à l’objectif principal, à savoir un algorithme de séparation et évaluation. Nous avons testé les algorithmes proposés sur des instances inspirées d’un cas réel ; issues d’une entreprise du secteur agroalimentaire et sur des instances inspirées de la littérature.

Mots-clés : Ordonnancement, contraintes temporelles, méta-heuristique, flow shop hybride, MIP

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Abstract:
Increasing profits, through the improvement of productivity and the reduction of material waste, is a primary objective for industrial companies. In this thesis, we are interested in solving a real complex industrial problem with time constraints. We were interested; first of all, in a main objective, namely the minimization of the completion time (Cmax), followed by a secondary objective which is the minimization of the quantities of non-recyclable waste. At first we formulated the problem by mathematical models, which we solved using a solver. In a second step, we proposed an approximate method in the form of a evolutionary algorithms. Both methods were applied to the two objectives mentioned above seperatly. A third method was then applied only to the main objective, namely a Branch and Bound algorithm. We tested the proposed algorithms on instances inspired from a real case; from an agri-food business, and also on instances inspired from the literature.

Keywords: Scheduling, temporal constraints, metaheuristic, Hybrid Ffow shop, MIP