Conception optimale des cellules de fabrication flexibles basée sur l'approche par réseaux de neurones

Cette thèse propose une heuristique hybride de résolution des problèmes de formation cellulaire. Notre approche en trois étapes s'amorce par la sélection du meilleur cheminement de fabrication en mettant l'accent sur la minimisation des coûts opérationnels. La seconde phase forme les ateliers de fabrication en utilisant un réseau de neurones de type Hopfield quantifié et fluctuant jumelé à une méthode d'optimisation locale représentée par « la recherche avec les tabous ». L'ultime phase de cette heuristique fut centrée sur la réduction ou l'élimination des transferts intercellulaires par la mise en place d'un équilibre entre maintenir les transferts, dédoubler les machines permettant ces transferts et recourir à la sous-traitance. Sur la base des simulations réalisées, nous obtenons des solutions réalisables 100% du temps alors que les meilleures dispositions sont déterminées 68 fois sur 100. De plus, notre approche est, en moyenne, 22 à 30 fois plus rapide qu'un réseau de Hopfield classiques dont les neurones prennent des valeurs discrètes ou continues

Optimisation des plans de charge pour un flow-shop dans le cadre d'une production en juste temps : 1 - Convergence entre besoins et capacités.

Les politiques de production en « Juste A Temps », contrairement aux fabrications à « débit constant », satisfont aux impératifs de réactivité et de réduction des en-cours, mais engendrent d’importantes perturbations au niveau de l’affectation des ressources lorsque la demande est variable. La caractérisation et l’utilisation de méthodes d’organisation du travail permettent d’assurer la convergence entre besoins et capacités de productio

Optimisation de l'ordonnancement par l'approche hybride basée sur les réseaux de neurones

Les problèmes d'ordonnancement se posent dans de nombreux domaines tels que la productique et l'informatique. Leur variété vient de la diversité des données, des contraintes et des critères d'optimisation qu'ils impliquent. Ce mémoire traite le problème de l'ordonnancement déterministe dans un atelier à tâches («Job shop» et cellules de production) sur la base d'une utilisation des réseaux de neurones. Ce problème est un problème d'optimisation NP-Complet lorsque le nombre de machines et de tâches est supérieur à deux. Les données sont constituées de l'ensemble des tâches à exécuter, de leurs gammes opératoires, de leurs durées ainsi que de l'ensemble des machines. Les contraintes prises en compte sont les contraintes de partage de ressources et de précédences. Les variables de décision concernent les dates de début et les dates de fin des opérations. Un critère d'optimisation est considéré, le "makespan" qui correspond à la minimisation du temps total de travail. L'utilisation des réseaux de neurones est intéressante car le parallélisme intrinsèque de ces derniers offre, a priori, une possibilité de traiter des problèmes de grandes tailles dans un temps limité. Une étude comparative des différentes approches de réseaux de neurones utilisés dans l'optimisation a été effectuée. Elle nous a permis d'apprécier les potentialités des réseaux de neurones de Hopfield dans le traitement d'une variété de problèmes d'optimisation. Notre travail a consisté ensuite à ajuster les particularités des réseaux de neurones à mettre en oeuvre pour la résolution de notre problème d'ordonnancement. Les propositions de ce mémoire sont articulées autour d'une utilisation combinée des réseaux de neurones avec un algorithme heuristique. Cette combinaison peut apporter, dans la majorité des cas, une amélioration nette de la qualité de solutions. Enfin, une des particularités fondamentales des réseaux de neurones étant la robustesse, il nous a paru intéressant de chercher dans quelle mesure il est possible d'explorer utilement cette propriété. Cette démarche nous a conduit à la proposition d'un réseau récent de Hopfield (Quantized Hopfield), qui nous permet d'obtenir les solutions optimales très fréquemment et beaucoup plus rapidement que d'autres réseaux de Hopfield

Prospective créative énergie habitat territoires. Rapport de synthèse

Pour répondre aux enjeux de la transition énergétique, des chercheurs en Sciences Humaines et Sociales, en Sciences pour l’Ingénieur et en Architecture ont collaboré depuis 2013 dans le cadre de l'atelier «Prospective Créative Énergie Habitat Territoires» soutenu par l’ARC Energie de la Région Rhône-Alpes. Ils ont identifié les questionnements sociétaux et professionnels qui nécessitent des approches interdisciplinaires. Des projets de recherche ont été esquissés. Présentés à une cinquantaine d'acteurs de la R&D et de l'innovation urbaine, ils ont fait l'objet de fiches thématiques commentées par des grands témoins :- Coordination des systèmes énergétiques dans les espaces urbanisés- Nouveaux services pour le secteur du bâtiment- Résilience des bâtiments, des réseaux et du territoire- Conception collaborative centrée utilisateur- Généralisation des innovation

Prospective créative énergie habitat territoires. Rapport de synthèse

Pour répondre aux enjeux de la transition énergétique, des chercheurs en Sciences Humaines et Sociales, en Sciences pour l’Ingénieur et en Architecture ont collaboré depuis 2013 dans le cadre de l'atelier «Prospective Créative Énergie Habitat Territoires» soutenu par l’ARC Energie de la Région Rhône-Alpes. Ils ont identifié les questionnements sociétaux et professionnels qui nécessitent des approches interdisciplinaires. Des projets de recherche ont été esquissés. Présentés à une cinquantaine d'acteurs de la R&D et de l'innovation urbaine, ils ont fait l'objet de fiches thématiques commentées par des grands témoins :- Coordination des systèmes énergétiques dans les espaces urbanisés- Nouveaux services pour le secteur du bâtiment- Résilience des bâtiments, des réseaux et du territoire- Conception collaborative centrée utilisateur- Généralisation des innovation