Extraction de règles d'ordonnancement : Aide au paramétrage d'un progiciel d'ordonnancement.

International audienceConditions complexity of management workshop of production manufacturing increases and requires heuristic algorithm adapted to the context. The principal difficulty then lies in the choice of heuristic algorithm to apply. We propose a help method to schedule, and more specifically a parameter setting up's help of an industrial scheduling software, being based on machine learning system able to extract knowledge from data. An inductive learning based on examples system is developed and replaced in a process of ECD (Extraction of Knowledge starting from Data). The first step pf this process is specific to our problem and uses in this case the capacities of simulation of a market software of scheduling

PROBLÈMES COMBINATOIRES EN CONFIGURATION DES LIGNES DE FABRICATION (ANALYSE DE COMPLEXITÉ ET OPTIMISATION)

L'objectif de la thèse est de créer et développer de nouvelles méthodes de résolution efficaces des problèmes combinatoires en configuration des lignes de fabrication. Deux problèmes ont été particulièrement étudiés: le problème d'équilibrage et de choix d'équipement pour des lignes dédiées et le problème de minimisation des coûts de changements de séries pour des lignes multi-produits. Une solution du premier problème consiste en une affectation admissible des ressources à un nombre de stations à déterminer de sorte que le coût total soit minimal. Afin de résoudre ce problème, nous l'avons réduit au problème de partition d'ensemble et l'avons résolu par des heuristiques gloutonnes et une méthode exacte de génération de contraintes. Les expérimentations sur différentes instances ont montré que la nouvelle approche de résolution surclasse les approches antérieures de la littérature en termes de qualité de solution et de temps de calcul. Pour le second problème deux critères sont considérés lexicographiquement : la minimisation du nombre de stations et la minimisation du coût de changement de séries. Nous avons examiné successivement les cas d'exécution parallèle et séquentielle des opérations. Des solutions approchées ont été trouvées par des heuristiques gloutonnes. Ensuite, nous avons proposé deux modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) afin de trouver le nombre de stations minimal et ensuite d'obtenir le coût de changement de séries minimal. Les résultats des expérimentations sur ces nouveaux problèmes se sont avérés prometteurs à la fois en termes de qualité de solution et de temps de calcul.The objective of this thesis is to create and develop new effective solution methods for production line configuration problems. Two problems were studied: the equipment selection and balancing problem for dedicated lines and the setup cost minimization problem for multi-product lines. A solution for the first problem consists in a feasible assignment of the resources to an unknown number of stations so that the total cost is minimized. In order to solve this problem, we reduced it to the set partitioning problem and solved it by greedy heuristics and an exact method of constraint generation. The computer experiments on different problem instances showed that the new solution approach outperforms the previous methods from the literature both in terms of solution quality and computational time. For the second problem two criteria were considered lexicographically: the minimization of the number of stations and the minimization of the total setup cost. We examined successively the cases with parallel and sequential execution of operations. Approximate solutions were found by greedy heuristics. Then, we proposed two integer programming models in order to obtain the minimal number of stations and then the minimal setup cost. The experimental results for this new problem proved to be promising both in terms of solution quality and computational time.ST ETIENNE-ENS des Mines (422182304) / SudocSudocFranceF

Programmation linéaire en nombres entiers pour l'ordonnancement cyclique sous contraintes de ressources

Un problème d'ordonnancement cyclique consiste à ordonner dans le temps l'exécution répétitive d'un ensemble d'opérations liées par des contraintes de précédence, en utilisant un nombre limité de ressources. Ces problèmes ont des applications immédiates dans les systèmes de production ou en informatique parallèle. Particulièrement, ils permettent de modéliser l'ensemble des contraintes de précédence et de ressource à prendre en compte pour l'ordonnancement d'instructions dans les processeurs de type VLIW (Very Long Instruction Word). Dans ce cas, une opération représente une instance d'une instruction dans un programme. L'ordonnancement d'instructions de boucles internes est connu sous le nom de pipeline logiciel. Le pipeline logiciel désigne une méthode efficace pour l'optimisation de boucles qui permet la réalisation en parallèle des opérations des différentes itérations de la boucle. Dans cette thèse, nous nous intéressons principalement au problème d'ordonnancement périodique qui est un cas particulier de l'ordonnancement cyclique et qui est également la base du pipeline logiciel. Le terme ordonnancement modulo désigne un ordonnancement périodique tel que l'allocation de ressources pour une opération donnée n'est pas modifiée d'une itération sur l'autre. Pour résoudre le problème, nous nous intéressons aux formulations de programmation linéaire en nombres entiers, et notamment à la résolution du problème par des techniques de séparation, évaluation, génération de colonnes, relaxation lagrangienne et des méthodes hybrides. En particulier, nous proposons des nouvelles formulations basées sur des variables binaires représentant l'exécution d'ensembles d'instructions en parallèle. Enfin, les méthodes développées ont été validées sur des jeux d'instances industrielles pour des processeurs de type VLIW.The resource-constrained modulo scheduling problem (RCMSP) is a general periodic cyclic scheduling problem, abstracted from the problem solved by compilers when optimizing inner loops at instruction level for very long instruction word parallel processors. Since solving the instruction scheduling problem at compilation phase in less time critical than for real time scheduling, integer linear programming (ILP) is a relevant technique for the RCMSP. In this work, we are interested in the methods based on the integer linear programming for the RCMSP. At first, we present a study of the two classic integer linear formulation for the RCMSP. A theoretical evidence of the equivalence between the classic formulations is shown in terms of linear programming (LP) relaxation. Secondly, based on the ILP formulations for the RCMSP, stronger formulations for the RCMSP derived from Dantzig-Wolfe decomposition are presented. In these formulations, the number of variables can be huge, for this reason, we proposed a column generation scheme to solve their LP relaxations. We propose also the heuristics methods based on the Lagragian relaxation and decomposed software pipelining. The heuristic methods search the transformation of the classic integer linear programming for the RCMSP for the performance improvement in the time for the search of solutions. All formulations are compared experimentally on problem instances generated from real data issued from the STMicroelectronics ST200 VLIW processor family

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

Conduite orientée ordonnancement d'un simulateur dynamique hybride : application aux procédés discontinus

Ce manuscrit présente des travaux visant à intégrer un module d'ordonnancement (ProSched) à l'environnement de modélisation et simulation dynamique hybride PrODHyS dans le but d'automatiser la génération de scénarii de simulation de procédés discontinus sur la base d'une recette et d'une liste d'ordres de fabrication (OF). La méthodologie développée repose sur une approche mixte optimisation/simulation. Dans ce cadre, trois points essentiels ont été développés dans ces travaux : - tout d'abord, concevoir et développer des composants réutilisables (classes de recette) permettant de modéliser de manière hiérarchisée et systématique le déroulement des opérations unitaires. Pour cela, les notions de jeton Task et de macro-place paramétrable ont été introduites dans les RdPDO et permettent de décrire les recettes à réaliser par assemblage de ces composants prédéfinis. - ensuite, définir un modèle mathématique générique d'ordonnancement basé sur un formalisme de représentation bien établi (le R.T.N.) qui permet de modéliser les principales caractéristiques d'un procédé discontinu et de fournir l'ensemble des données d'entrée nécessaires au modèle de simulation. Pour cela, un modèle PLNE basé sur la formulation Unit Specific Event a été mis en œuvre. - enfin, définir l'interface existant entre le modèle d'optimisation et le modèle de simulation, à travers la notion de place de pilotage et de centre de décision au niveau du simulateur. Dans ce cadre, différentes stratégies de couplage sont proposées. Les potentialités de cette approche sont illustrées par la simulation d'un procédé complet. ABSTRACT : This thesis presents works which aim to incorporate a scheduling module (ProSched) to an environment for modeling and dynamic hybrid simulation PrODHyS in order to automate the generation of scenarios for simulation of batch processes based on a recipe and a list of production orders (OF). The methodology developed is based on a mixed optimization / simulation approach. In this context, three key points have been developed in this work: - First, design and develop reusable components (recipe classes) for the hierarchical and systematic modeling of the sequencing of unit operations. For this, the notions of Task token and macro-place have been introduced in the RdPDO formalism and allow the modeling of recipes by assembling these predefined components. - Secondly, define a generic mathematical model of scheduling based on a well defined graphical formalism (RTN) that models the main characteristics of batch processes and provide all input data necessary to the simulation model. For this, a MILP model based on the Unit Specific Event formulation has been implemented. - Finally, define the interface between the optimization model and the simulation model through the concept of control place and decision-making center at the simulator level. In this context, various strategies of mixing optimization and simulation are proposed. The potential of this approach is illustrated by the simulation of a complete manufacturing proces

Optimisation de la commande des lignes de production homogènes sujettes à des pannes des machines

Nous considérons le problème de commande du taux de production de machines sujettes à des pannes composant une ligne de production en tandem. L'objectif est de trouver la loi de commande qui permettra de minimiser le coût moyen de détention et de rupture. Il est montré que la complexité du problème ne permet pas une résolution à l'aide de l'approche analytique. Suite à ce constat, une structure de loi de commande est obtenue analytiquement pour des systèmes dont la solution analytique est possible. Cette structure de loi de commande paramétrée est étendue à la commande de la ligne de production. Une approche combinant la simulation combinée discrète/continue, les plans d'expériences et les surfaces de réponses est ensuite appliquée pour optimiser cette loi de commande en fonction de l'indicateur du coût. Il est montré que la modélisation combinée discrète/continue permet de faire des gains de temps considérables par rapport à la simulation par événements discrets. Constatant les limites de l'approche proposée pour les lignes de production de grande taille, une heuristique basée sur un profil paramétré permettant de réduire le problème d'optimisation des lignes longues est proposée. Cette heuristique a permis d'optimiser une ligne à 20 machines, qui aurait été impossible à accomplir avec l'approche initiale proposée. Finalement, une étude comparative de différentes heuristiques de contrôle de la production (mécanismes de contrôle) en fonction des coûts de détention (inventaire et stockage) est effectuée. Nous concluons que le mécanisme hybride est le plus performant lorsque le coût de stockage est considéré explicitement mais qu'il est équivalent au mécanisme CONWIP lorsque les coûts de stockage sont agrégés aux coûts d'inventaire. Il est également montré que le mécanisme kanban est plus performant que le mécanisme CONWIP lorsque les coûts de stockage sont non négligeables et la ligne relativement longue

Etude et résolution de problèmes d'ordonnancement de projets multi-compétences : intégration à un ERP libre

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 well as the possibility of preemption. To build a predictive planning witch respects all problem constraints and minimize the project completion time (makespan), we propose heuristics and meta-heuristis 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 well 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 boththe 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.Les travaux de cette thèse réalisée sous contrat CIFRE portent sur des problématiques d’ordonnancement de projets multi-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 n du pro jet, 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 pro jet. Pour résoudre ce problème réatif, nous proposons une approche exacte itérative basée sur une formulation linéaire en nombres entiers ainsiqu'un algorithme génétique de type NSGA-II. Il s'agit donc d'une approche réactive bi-critère où les solutions calculées doivent minimiser à la fois la date d'achèvement du projet et le nombre maximum de changements d'aaffectation 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 depréemption seulement si les ressources ne sont pas disponibles (absence, congés, et.). Dans ce modèle, une tâche est définie également par sa date de disponibilité et une date de nsouhaitée. Un coût d'utilisation personne/compétence est introduit. Pour ce dernier modèle,il s'agit d'un problème d'ordonnancement de projet bi-critère, 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-onsintégrables au framework OFBiz

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

Étude du problème de job shop avec un convoyeur

La densité des échanges commerciaux, ainsi que l'intensification de la concurrence qui a suivi, a conduit les entreprises à rationaliser leurs activités, particulièrement celles nécessitant des activités d'ordonnancement. La théorie de l'ordonnancement est une discipline bien établie de l'optimisation combinatoire. Son champ d'investigation concerne les problèmes d'allocation, dans le temps, d'un ensemble limité de ressources par un ensemble de tâches, afin d'optimiser un ou plusieurs critères donnés. Sa popularité vient du fait qu'une multitude de situations peut être ramenée à cette problématique d'ordonnancement. Cela est dû, en grande partie, à la richesse de l'interprétation que peuvent avoir les termes ressources et tâches. Nous pouvons citer, entre autres, des applications dans l'industrie (réalisation de produits sur des machines), la santé (confection d'horaires), l'informatique (exécution de processus). Dans ce mémoire de maîtrise, nous nous intéressons spécifiquement aux problèmes d'ordonnancement d'ateliers de production. Ainsi, notre étude porte sur l'ordonnancement de n tâches (jobs) sur m ressources (machines) dans un environnement de type job shop. Dans le modèle de job shop, chaque tâche doit passer sur l'ensemble des machines, à chaque fois pendant un temps connu à l'avance, et selon également un ordre donné. Le critère, que nous avons choisi pour évaluer la qualité d'une solution, est celui du makespan (la durée totale d'accomplissement des « tâches). Pour rester proche de la réalité industrielle, notre modèle incorpore un convoyeur chargé de transporter les tâches semi-finies d'une machine à une autre. Ce modèle peut être illustré par l'exemple d'une entreprise d'assemblage d'ordinateurs. Les machines assemblent divers éléments (cartes mères, disques durs, barrettes mémoires, etc) dans un boîtier. Un convoyeur déplace le boîtier entre les différentes machines. Suivant les spécifications de chaque ordinateur, chaque boîtier suit un chemin particulier. En effet, si un client souhaite acheter un boîtier contenant uniquement la carte-mère et l'alimentation, ce boîtier ne passera que sur deux machines. Nous nous sommes restreint au problème de job shop à deux machines et un seul convoyeur. Notons que nous supposons que les deux machines possèdent des espaces de stockage de taille illimitée pour recevoir les travaux semi-finis. Notre but était au départ de trouver un algorithme polynomial pour résoudre ce problème. Or, il s'est avéré que même avec ce modèle restreint et simplifié, le problème est NP-difficile. Pour le résoudre, nous nous sommes alors tournés vers l'approche heuristique. Néanmoins, nous avons pu trouver des cas particuliers où ce problème est résoluble en un temps polynomial. Notre démarche a été d'abord d'introduire brièvement les problèmes de la théorie de l'ordonnancement ainsi que quelques concepts de la NP-complétude, avant d'aborder les différentes approches algorithmiques de résolution des problèmes d'ordonnancement. Dans une seconde étape, la littérature relative à cette problématique a été passée en revue. Ensuite, nous avons décrit plus en détail notre modèle de job shop ainsi que son fonctionnement. Nous avons discuté de l'influence du convoyeur sur la minimisation du critère du makespan. Nous avons également proposé une borne inférieure pour ce même critère. Enfin, nous avons discuté et proposé deux approches de résolution approchée. La première est constructive : trois algorithmes, basés sur des règles de priorité, ont été conçus. Les deux premières règles sont fondées sur l'appariement des travaux et la troisième est la règle bien connue de Jackson que nous avons modifiée ; ces règles ont une complexité temporelle en O(nlogn). La seconde approche de résolution est itérative: l'algorithme de recherche avec tabous a été notre choix. Cette méthode étend à n travaux la méthode classique de résolution graphique à deux travaux. Finalement, nous avons entrepris une étude comparative de l'ensemble des algorithmes de résolution proposés. Les deux approches de résolution ont été simulées par un programme Java sur des instances générées de manière aléatoire à partir d'une distribution uniforme. Ces instances sont de tailles n ? 10, 20, 50 et 200. Les temps d'exécution et de transport sont compris entre 0 et 50 unités de temps. La borne inférieure a été utilisée pour évaluer la qualité des solutions générées par chacune de ces heuristiques. Cette étude a montré que, parmi les algorithmes basés sur les règles de priorité, celui de Jackson donne des solutions de meilleure qualité. L'algorithme de recherche avec tabous donne, en moyenne, de meilleures solutions que les algorithmes basés sur les règles de priorité. Toutefois, les temps de calculs de cette approche sont de loin plus importants que ceux générés par les règles de priorité, surtout lorsque la taille des problèmes devient de plus en plus grande. Nous concluons notre travail par la suggestion de nouvelles pistes à explorer pour des recherches futures