Nouvelle approche hybride d'optimisation multiobjective basée sur la méthode des surfaces de réponse et le système de colonies de fourmis

L'environnement industriel est devenu très compétitif et exige des délais de fabrication de plus en plus courts, des coûts réduits, ainsi que des produits de bonne qualité. Ces besoins conduisent à des problèmes d'ingénierie complexes, caractérisés par de nombreux objectifs ainsi que des contraintes plus complexes. De par le grand nombre de variables mises en jeu et la nécessité d'utiliser des logiciels pour les calculs des contraintes, ce processus d'optimisation est coûteux en temps de calcul et en expérimentation. Une des possibilités de réduction des coûts vient de l'introduction de la méthode des surfaces de réponse dans le processus d'optimisation. L'objectif principal de notre recherche est le développement d'un nouvel outil efficace d'optimisation et d'analyse. Nous avons développé une méthodologie souple et robuste, capable de résoudre des problèmes complexes. Le terme « optimisation » est très répandu, mais beaucoup de ceux qui l'emploient ne disposent pas d'outils spécifiques à cette fin. Ainsi, l'ingénieur cherche-t-il toujours la performance maximale, sans renoncer aux contraintes de coût minimum du projet. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle approche multiobjective combinant un outil de simulation à la modélisation avec la méthode des surfaces de réponse et aux algorithmes des colonies de fourmis (ACO). Le modèle d'optimisation développée est appliqué à l'optimisation d'un procédé de dessalement de l'eau de mer et à l'optimisation d'un procédé d'usinage cinq axes. Ces applications ont conduit à de grandes améliorations des résultats, de l'ordre de 30% pour le problème d'usinage, comparativement à l'usuelle fonction de désirabilité. L'approche hybride développée constitue une technique puissante et flexible pour la recherche de solution optimale pour différents problèmes

Système collaboratif d'aide à l'ordonnancement et à l'orchestration des tâches de soins à compétences muiltiples

Health care systems management and the avoidance of overcrowding phenomena are major issues. The aim of this thesis is to implement a Collaborative Support System for Scheduling and Orchestration (CSSystSO) of multi-skill health care tasks in order to avoid areas bottlenecks in the Pediatric Emergency Department (PED) and improve health care quality for patients. The CSSystSO integrates a collaborative Workflow approach to model patient journey in order to identify dysfunctions and peaks of activities of medical staff in the PED. The dynamic and uncertain aspect of the problem has led us to adopt an alliance between Multi-Agent Systems (MAS) and Evolutionary Algorithms (EA) for health care tasks treatment and scheduling taking into account the level of experience of the PED actors and their availabilities. In case of perturbations in the PED, a coalition of agents is formed to collaborate and negotiate in order to provide orchestration Workflow decisions to minimize the waiting time of patients during their treatment. The experimental results presented in this thesis justify the interest of the alliance between MAS and Metaheuristics to manage overcrowding phenomena in the PED. This work belongs to the project HOST (Hôpital: Optimisation, Simulation et évitement des tensions). (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010).Dans la gestion des systèmes de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l’anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un Système Collaboratif d’Aide à l’Ordonnancement et à l’Orchestration (SysCAOO) des tâches de soins à compétences multiples pour gérer les tensions dans les Services d’Urgences Pédiatriques (SUP) afin d’améliorer la qualité de prise en charge des patients. Le SysCAOO intègre une approche Workflow collaboratif pour modéliser le parcours patient afin d’identifier les dysfonctionnements et les pics d’activités du personnel médical dans le SUP. L’aspect dynamique et incertain du problème nous a conduits à adopter une alliance entre les Systèmes Multi-Agent (SMA) et les Algorithmes Evolutionnaires (AE) pour le traitement et l’ordonnancement des tâches de soins en tenant compte du niveau d’expérience des acteurs du SUP et leurs disponibilités. En cas d’aléas dans le SUP, une coalition d’agents se forme pour collaborer et négocier afin de proposer des décisions d’orchestration du Workflow et minimiser le temps d’attente des patients en cours de leur prise en charge. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’intérêt de l’alliance entre les SMA et les Métaheuristiques afin de gérer les tensions dans le SUP. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre du projet HOST (Hôpital : Optimisation, Simulation et évitement des tensions) (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010)

Hybridation d’algorithme génétique pour les problèmes des véhicules intelligents autonomes : applications aux infrastructures portuaires de moyenne taille

The objective of our work is to develop a container assignment system for intelligent autonomous vehicles (AIVS) in a container terminal. Given the complexity of this problem, it was proposed to decompose it into three problems: The problem of dispatching containers to AIVS, the AIVS routing problem and the problem of scheduling containers to queues of AIVS. To achieve this goal, we developed in the first phase, a static system for multi-objective problem to optimize the total duration of the containers transportation, the waiting time of vehicles at loading points and the equilibrium of working time between vehicles. The approach used was the genetic algorithm (GA). This approach was applied to optimize only the assignment operation without influence on the choice of the path traveled by each AIV. An extension of this work was then made to improve the results found. For this purpose, a comparative study was carried out between three approaches: The first approach is the AG, the second approach is the GA and the Dijkstra algorithm (DIJK) that was used to find the shortest path for each vehicle and the third approach is the AG and DIJK and heuristic (HEUR) which was proposed to choose the nearest vehicle of each container. The numerical study showed the best performance of the AG & DJK & HEUR approach over the other two approaches. In the second phase of our project, the robustness of our system in a dynamic environment has been studied. A delay of the arrival of a ship at the port or malfunction of one of any equipment of the port can cause a delay of one of the operations of loading or unloading process. This will affect the container assignment operation. The idea was to add new containers to vehicles that are already unavailable. The traffic can also cause a delay in arrival of the vehicle at the position of the container or the unavailability of one of the paths crossing point. These cases were investigated experimentally, numerical results showed the robustness of our approach to dynamic case.L’objectif de ce travail est de développer un système d’affectation des conteneurs aux véhicules autonomes intelligents (AIVs) dans un terminal à conteneurs. Dans la première phase, on a développé un système statique pour résoudre le problème multi-objectif optimisant la durée totale des opérations de déplacement des conteneurs, le temps d’attente des véhicules aux niveaux de points de chargement et de déchargement et l’équilibre de temps de travail entre les véhicules. L’approche proposée est l’algorithme génétique(AG). Une extension de cette approche a été ensuite effectuée pour corriger les limites de la précédente. Pour choisir la meilleure approche, une étude comparative a été réalisée entre trois approches : AG, AG & DIJK et AG & DIJK & HEUR. Les résultats numérique ont montré que l’approche AG & DIJK & HEUR est meilleure. Dans la deuxième phase, on a étudié la robustesse de notre système dans un environnement dynamique. Un retard de l’arrivée d’un navire au port ou un dysfonctionnement de l’un des équipements peutperturber le planning des opérations et donc influencer sur les opérations d’affectation des conteneurs. L’idée était d’ajouter les nouveaux conteneurs aux véhicules qui sont déjà non disponibles. D’autres cas de perturbation comme la congestion routière, la non disponibilité de certaines portions de la routes ont été étudiés expérimentalementEt les résultats numériques ont montré la robustesse de notre approche pour le cas dynamique.Mots-clés : Conteneurs, AIV, routage, optimisation, algorithme génetique, environnement dynamique

Optimisation de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production des systèmes multi-états

Cette thèse traite la problématique de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production des systèmes multi-états. Il s'agit d'un système de production modélisé comme étant un système multi-états avec un nombre fini de niveaux de capacité allant du fonctionnement parfait jusqu'à la défaillance totale. Il doit produire un ensemble de produits pour satisfaire une demande donnée durant l'horizon de planification. Les composantes du système multi-états sont assujetties à des remplacements préventifs et à une réparation minimale en cas de panne. Ce travail présente des modèles de planification permettant de générer simultanément le plan optimal de production au niveau tactique (problème de taille de lot capaci-taire) et les instants ou les intervalles d'intervention pour des actions de maintenance préventive. Les fonctions des objectifs de ces modèles minimisent la somme des coûts de la maintenance (préventive et corrective) et des coûts de production sujets à des contraintes de satisfaction de demande et de capacité. La méthodologie proposée développe des modèles mathématiques, des méthodes d'évaluation des temps de maintenance, des coûts de maintenance, les capacités relatives aux systèmes et des algorithmes de résolution pour obtenir des solutions optimales (recherche exhaustive) ou approximatives (algorithmes génétiques et recuit simulé). Cette méthodologie a été utilisée dans les trois contributions suivantes : 1. La première contribution propose un modèle de planification de la maintenance préventive périodique et de la production pour un système multi-états. Il s'agit de déterminer le plan de production optimal et les longueurs des intervalles de remplacement pour chaque composante du système. 2. La deuxième contribution traite du problème de la planification intégrée de la maintenance préventive acyclique et de la production dans le cas d'une seule machine. Le plan optimal détermine le plan de production et les instants d'intervention pour des activités de maintenance préventive. 3. La troisième contribution propose un modèle une planification simultanée de la maintenance préventive acyclique et de la production pour un système multi-états composé de plusieurs composantes. Les résultats obtenus dans cette thèse montrent l'impact économique réalisé par l'intégration de la planification de la maintenance préventive et de la production, ainsi que pour l'élimination de la contrainte de périodicité, surtout dans le cas d'une demande fluctuante. Les méthodes de résolution développées dans ces travaux permettent la résolution de problèmes de petite ou de grande taille

Proposition d'un outil d'aide à la décision multicritère sous incertitudes à base de colonies de fourmis : une approche intégrée appliquée à la gestion des risques dans les projets d'ingénierie système.

Dans cette thèse nous proposons un outil d’aide à la décision multicritère qui permet aux décideurs de sélectionner un scénario optimal dans un graphe de projet qui contient toutes les alternatives de choix de conception et de réalisation d’un nouveau système, tout en tenant compte des risques inhérents aux choix réalisés. Le modèle du graphe est construit en considérant toutes les décisions collaboratives des différents acteurs impliqués dans le projet. Cet outil d’aide à la décision est basé principalement sur les techniques de l’optimisation combinatoire. En effet, nous avons choisi de travailler avec la métaheuristique ACO (algorithme d’optimisation par colonies de fourmis) vu sa capacité à fournir des solutions optimales dans un temps raisonnable. Les objectifs à minimiser sont le coût global du projet, sa durée totale de réalisation et l’incertitude sur ces critères (coût, durée). La modélisation des incertitudes a été abordée suivant deux approches différentes. La première approche consiste à modéliser l’incertitude en utilisant des intervalles simples et en la considérant comme un objectif à part entière à optimiser avec le coût et la durée. Quant à la deuxième approche, elle permet de modéliser l’incertitude sur les objectifs du projet (coût, durée) sous formes de distributions de probabilités. L’outil d’optimisation proposé dans la thèse fait partie d’un processus intégré et plus global qui se base sur les standards industriels (processus d’ingénierie système et de management de projet) qui sont largement connus et utilisés dans les entreprises. Ainsi, le travail développé dans cette thèse constitue un vrai guide pour les industriels dans leurs processus de conception et de réalisation des systèmes complexes innovants dans le domaine d’ingénierie système

Modèle multi-agents d'aide à la décision pour la gestion des services préhospitaliers d'urgence

La nécessité de mieux comprendre et maîtriser la complexité des systèmes d’information exige le développement de nouvelles méthodes de modélisation et de résolution de problèmes. Ce travail de recherche s’intéresse à la conception et la modélisation d’un système d’aide à la décision dans lequel le savoir et les compétences de l’expert permettent d’analyser et de proposer de nouveaux modèles multi-agents. Le développement d’un tel modèle relève un certain nombre de difficultés de conception, liés notamment à l’efficience et l’efficacité du processus de calcul et de résolution du problème, auxquels on apporte des éléments de solution. Beaucoup de systèmes complexes se caractérisent par des dynamiques non linéaires, désordonnées et aléatoires, en résumé compliquées dans le sens où leur assimilation demande du temps et du talent. Les méthodes mathématiques classiques (équations différentielles, modèles probabilistes, etc.) peuvent s’avérer inappropriées pour modéliser de tels systèmes dans lesquels l’interaction occupe un rôle très important. La modélisation à base d’agents réactifs est l’une des techniques de modélisation microscopique les plus répandues. Pourquoi choisir une modélisation orientée agent plutôt qu’un autre méta-modèle de modélisation? Premièrement, le modèle agent est très riche. Il aide ainsi le concepteur à schématiser facilement des processus qualitatifs et quantitatifs et permet d’interagir des entités hétérogènes aux architectures diverses. Pourtant, la raison principale est souvent liée à la vocation de modélisation : bien appréhender la relation entre actions/comportements individuels et action/comportement collectif. Ce travail est mené principalement dans un cadre applicatif lié au problème de planification et de gestion des services préhospitaliers d’urgence (SPU). En effet, on trouve un ensemble de recherches qui traitent le sujet de la gestion et de la planification des SPU. Chaque travail de recherche traite une problématique bien spécifique de ce domaine, soit la confection des horaires des ambulanciers, soit la gestion de la demande en services préhospitaliers, ou la gestion des véhicules/ambulances, etc. Cette thèse s’intéresse à la problématique de planification des services préhospitaliers d’urgence afin de mieux répondre à la demande de service et par conséquence diminuer le temps-réponse des ambulanciers. Elle adopte une approche de résolution globale et intégrée. Elle vise la proposition d’un modèle sous forme de différentes composantes d’aide à la décision. Elle intègre des techniques d’optimisation touchant à la fois la planification des horaires, la gestion des remplacements, la gestion de la flotte de véhicules, la gestion de la capacité des dépôts, la couverture de la demande et la gestion des événements spéciaux. Le modèle proposé est basé sur une architecture multi-agents et permet de répondre aux contraintes et aux aléas survenus lors de la planification des SPU. Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse est articulé autour de trois articles suivants : • « Integrated and global approach (IGAP) based on multi-agent systems for the management of prehospital emergency services », soumis à Computers & Industrial Engineering de Elsevier. Cet article présente une introduction aux systèmes multiagents appliqués aux SPU et propose une nouvelle approche globale et intégrée pour sa résolution appelée IGAP. • « Scheduling Model for Prehospital Emergency Services », soumis à l’European Journal of Operational Research de Elsevier. Cet article traite le problème de confection d’horaires des techniciens ambulanciers. Notre contribution réside dans la proposition d’un modèle mathématique appelé « set covering » qui résout un problème de couverture intégré dans un nouveau système suffisamment flexible de confection d’horaires. • « Multi-Agent Decision-Making Support Model for the Management of Prehospital Emergency Services », publié dans International Journal of Machine Learning and Computing, de IACSIT. Cet article porte sur le thème de la modélisation et de l’aide à la décision dans le cadre des systèmes complexes dont on propose une architecture à base d’agents d’aide à la décision dédiée à la gestion des services préhospitaliers d’urgence

Opérationnalisation des stratégies de sélection des prestataires logistiques

Ce mémoire traite un problème de sélection des transporteurs à un niveau opérationnel de la hiérarchie de décision, d'un système de trafic constitué de trois flottes de transporteurs (interne, externe et spot), plusieurs entrepôts, plusieurs centres de distributions et plusieurs produits. Les demandes de produits sont considérées aléatoires et les transporteurs des flottes, interne et externe, sont sujets à des périodes de non-disponibilités. Pour permettre de suivre l'évolution du système dans le temps, la politique de sélection devrait inclure une stratégie d'affectation des quantités transférées en fonction de l'état du système. Les transporteurs externes proviennent d'un processus de sélection au niveau stratégique. Les transporteurs spots sont appelés du marché au comptant. Dans la première partie de ce mémoire, un cadre conceptuel est proposé permettant de raccorder les décisions de sélection prises au niveau stratégique et opérationnel. La sélection stratégique utilise un mécanisme d'enchères combinatoires dans lequel les transporteurs se mettent en concurrence en soumettant des mises en paquet sur les offres proposées par les expéditeurs. Un modèle mathématique mixte en nombres entiers est exposé pour déterminer les transporteurs gagnants de l'enchère avec lesquels l'expéditeur va s'engager sur une longue période. Les transporteurs gagnants de cette phase seront regroupés dans une seule flotte, appelée flotte externe. Dans la deuxième partie du projet, le problème de sélection des transporteurs, qui traite le cas d'une chaîne logistique simple, constituée d'un seul entrepôt, un seul centre de distribution, un seul produit et les trois flottes des transporteurs, est abordé. De ce fait, une formulation en programmation dynamique stochastique du problème est développée. Une résolution numérique est menée par la suite pour résoudre les équations d'optimalité obtenues. Pour illustrer l'utilité pratique et le comportement robuste de la politique développée, plusieurs analyses de sensibilité sont effectuées. Cette politique combine les deux aspects : la sélection des transporteurs et le contrôle des inventaires dans les centres de distribution. Par la suite, une approche expérimentale basée sur la simulation et des techniques d'optimisation statistiques est adoptée, en vue de valider, quantifier et optimiser la structure de la politique obtenue par modélisation mathématique. Une comparaison statistique est par la suite menée permettant de montrer la supériorité de la politique paramétrée développée par rapport à une autre politique basée principalement sur les coûts du transport comme critères de sélection. Finalement, une politique générale est proposée permettant de résoudre le problème de sélection des transporteurs à la phase opérationnelle de la hiérarchie. Cette politique est basée sur la structure globale de la politique développée du cas simple dans la deuxième partie du projet. Elle est appliquée dans un cadre plus représentatif de la réalité. Une comparaison statistique est par la suite menée montrant les gains que la politique générale proposée occasionnent par rapport à une autre politique générale visant un minimum de stock dans les centres de distribution et un coût de transport réduit. Plusieurs interprétations ont été dégagées à travers cette étude

Collaboration entre les acteurs pour accroître le profit du réseau de création de valeur

Dans un contexte marqué par une succession de crises financières, la collaboration interentreprises se montre essentielle pour la survie et le développement des organisations. En effet, la collaboration entre les acteurs devient un élément clé dans l'optimisation des réseaux de création de valeur, en offrant à ses membres une meilleure synchronisation des activités, ainsi qu'un partage plus efficace du savoir-faire et de l'information. Toutefois, la synchronisation des opérations de tous les membres reste un grand défi, puisque chaque membre ayant ses propres objectifs et contraintes, leurs intérêts peuvent alors être en conflit avec ceux des autres membres. Dans le cadre de ce mémoire, nous visons d'abord à montrer comment des mécanismes de coordination, tels que le VMI (Vendor Managed Inventory) et le CPFR (Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment), peuvent accroître le profit total du réseau, comparés à l'utilisation d'une approche plus traditionnelle, celle du réapprovisionnement régulier (RR). Ensuite, nous abordons le problème de partage des bénéfices de la collaboration entre les partenaires. La méthode de la valeur de Shapley, la méthode des coûts séparables et non séparables ainsi qu'une méthode inspirée des travaux de DeMartini et al. (1999), dans le contexte des enchères combinatoires, sont utilisées pour calculer la part de chaque partenaire du profit total du réseau. En particulier, nous étudions le cas de cinq scieries et d'une papetière situées dans la région de la Côte-Nord au Québec. Quatre de ces scieries sont des entités indépendantes, tandis que la cinquième appartient à la papetière. Pour ce contexte particulier, nous examinons comment les scieries peuvent travailler ensemble pour mieux répondre à la demande de la papetière, utiliser plus efficacement la fibre de bois et assurer une relation profitable pour tous les acteurs. Les résultats montrent qu'une augmentation du profit total du réseau est espérée par l'utilisation du VMI ou du CPFR. Toutefois, ce n'est pas toujours le cas des profits individuels calculés sur une base comptable. L'utilisation de méthodes adaptées à la répartition des bénéfices de la collaboration provoque une dynamique différente et intéressante quant à l'évolution des profits individuels post-collaboration

Etude et résolution de problèmes d'ordonnancement de projets multi-compétences (Intégration à un progiciel intégré libre)

Les travaux de cette thèse réalisée sous contrat CIFRE portent sur des problématiques d ordonnancement de projets mufti-compétences. Définis en collaboration avec des experts de gestion de projet au sein de la société Néréide, deux modèles d ordonnancement de projet font l objet de cette étude. Dans le premier modèle, une tâche est définie par l ensemble des compétences dont elle a besoin, la charge nécessaire de chaque compétence ainsi que la possibilité d être interrompue ou non. Pour l élaboration d un planning prédictif respectant toutes les contraintes et minimisant la date de fin du projet, nous proposons des heuristiques de liste et métaheuristiques. Un modèle mathématique linéaire en nombres entiers ainsi que des bornes inférieures sont également développés. Dans un second temps, nous proposons, à partir d un planning prédéfini, des méthodes pour ajuster le planning et répondre aux aléas survenus lors du déroulement du projet. Pour résoudre ce problème réactif, nous proposons une approche exacte itérative basée sur une formulation linéaire en nombres entiers ainsi qu un algorithme génétique de type NSGA-II. Il s agit donc d une approche réactive bicritère où les solutions calculées doivent minimiser à la fois la date d achèvement du projet et le nombre maximum de changements d affectation de tâches aux employés. Dans le deuxième modèle, un cas particulier du modèle préemptif précédent est étudié. Nous nous intéressons au cas où une tâche nécessite une seule compétence avec possibilité de préemption seulement si les ressources ne sont pas disponibles (absence, congés, etc.). Dans ce modèle, une tâche est définie également par sa date de disponibilité et une date de fin souhaitée. Un coût d utilisation personne/compétence est introduit. Pour ce dernier modèle, il s agit d un problème d ordonnancement de projet bicritère, pour lequel les solutions calculées doivent minimiser le retard maximum et le coût global d affectation des personnes aux tâches. Des heuristiques et métaheuristiques sont proposées pour ce modèle. Certaines méthodes de résolution proposées ont été implémentées sous forme d add-ons intégrables au framework OFBiz.The work presented in this thesis deals with multi-skill project scheduling problems. We have studied two models of project scheduling which are defined in collaboration with project management experts in Néréide company. In the first model, a task is defined by a set of required skills, the load needed for each skill as welI as the possibility of preemption. To build a predictive planning which respects aIl problem constraints and minimize the project completion time (makespan), we propose heuristics and meta-heuristics methods. A mixed integer mathematical linear programming model and lower bounds are also proposed. From a predefined planning, we propose an exact method based on a mathematical program as weIl as a genetic algorithm of type NSGA-II allowing to deal with disruptions occurred during the project realization. It is, therefore, a reactive approach in which we look for feasible solutions minimizing both the project completion date and the maximum number of resources assignment changes. In the second studied model, we focus on a case where a task exactly requires one skill with preemption possibility only in case of resources unavailability. In this model, a task is also characterized by its release and due date. A cost per person/skill is given. It is, therefore, a bi-objective problem in which the computed solutions must minimize both the maximum tardiness and the project global cost. Heuristics and meta-heuristics are proposed for solving this problem. Some proposed methods are integrated in the framework OFBiz as add-ons.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF