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Optimisation sous contraintes de problÚmes distribués par auto-organisation coopérative
Quotidiennement, divers problÚmes d'optimisation : minimiser un coût de production, optimiser le parcours d'un véhicule, etc sont à résoudre. Ces problÚmes se caractérisent par un degré élevé de complexité dû à l'hétérogénéité et la diversité des acteurs en jeu, à la masse importante des données ainsi qu'à la dynamique des environnements dans lesquels ils sont plongés.
Face à la complexité croissante de ces applications, les approches de résolution classiques ont montré leurs limites. Depuis quelques années, la communauté scientifique s'intéresse aux développements de nouvelles solutions basées sur la distribution du calcul et la décentralisation du contrÎle plus adaptées à ce genre de problÚme. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agents Systems) propose le développement de solutions utilisant des systÚmes multi-agents auto-adaptatifs par auto-organisation coopérative. Cette théorie a montré son adéquation pour la résolution de problÚmes complexes et dynamiques, mais son application reste à un niveau d'abstraction assez élevé.
L'objectif de ce travail est de spécialiser cette théorie pour la résolution de ce genre de problÚmes. Ainsi, son utilisation en sera facilitée. Pour cela, le modÚle d'agents AMAS4Opt avec des comportements et des interactions coopératifs et locaux a été défini. La validation s'est effectuée sur deux problÚmes clés d'optimisation : le contrÎle manufacturier et la conception de produit complexe. De plus, afin de montrer la robustesse et l'adéquation des solutions développées, un ensemble de critÚres d'évaluation permettant de souligner les points forts et faibles des systÚmes adaptatifs et de les comparer à des systÚmes existants a été défini.We solve problems and make decisions all day long. Some problems and decisions are very challenging: What is the best itinerary to deliver orders given the weather, the traffic and the hour? How to improve product manufacturing performances? etc. Problems that are characterized by a high level of complexity due to the heterogeneity and diversity of the participating actors, to the increasing volume of manipulated data and to the dynamics of the applications environments.
Classical solving approaches have shown their limits to cope with this growing complexity. For the last several years, the scientific community has been interested in the development of new solutions based on computation distribution and control decentralization. The AMAS (Adaptive Multi-Agent-Systems) theory proposes to build solutions based on self-adaptive multi-agent systems using cooperative self-organization. This theory has shown its adequacy to solve different complex and dynamic problems, but remains at a high abstraction level.
This work proposes a specialization of this theory for complex optimization problem solving under constraints. Thus, the usage of this theory is made accessible to different non-AMAS experts' engineers. Thus, the AMAS4Opt agent model with cooperative, local and generic behaviours and interactions has been defined.This model is validated on two well-known optimization problems: scheduling in manufacturing control and complex product design. Finally, in order to show the robustness and adequacy of the developed solutions, a set of evaluation criteria is proposed to underline the advantages and limits of adaptive systems and to compare them with already existing systems
SystÚme de tableaux de bord personnalisables pour l'optimisation et l'aide à la décision
La planification des opĂ©rations dans un contexte industriel est une tĂąche complexe. Une bonne solution est difficile Ă obtenir, puisquâelle doit respecter bon nombre de contraintes. Trouver la solution optimale est encore plus ardu. Pour ce faire, les entreprises ont recours Ă toutes sortes de mĂ©thodes, dont lâutilisation de modĂšles mathĂ©matiques dâoptimisation. Bien que ces modĂšles fournissent une solution optimale, ils ne sont gĂ©nĂ©ralement quâune approximation de la rĂ©alitĂ©. Pour pallier cette situation, nous proposons un systĂšme de tableaux de bord personnalisables permettant lâajout facile et dynamique de prĂ©fĂ©rences de la part du dĂ©cideur. Comme lâajout successif de prĂ©fĂ©rences peut mener Ă la situation oĂč chaque nouvelle prĂ©fĂ©rence efface les prĂ©cĂ©dentes, le dĂ©cideur peut ne jamais obtenir la solution dĂ©sirĂ©e mĂȘme si elle existe. Pour contrer cette limitation, nous proposons une mĂ©thode permettant dâimposer des prĂ©fĂ©rences pour les modifications futures. Ceci permet donc au dĂ©cideur de converger rapidement vers la solution dĂ©sirĂ©e. Une sĂ©rie dâexpĂ©rimentations montre que lâutilisation dâun solveur offrira une plus grande diversitĂ© de solutions que lâutilisation de notre mĂ©thode si plusieurs prĂ©fĂ©rences sont imposĂ©es. Cependant, le temps requis pour trouver des solutions par notre mĂ©thode est largement infĂ©rieur au temps nĂ©cessaire par un solveur. Le systĂšme de tableau de bord que nous avons dĂ©veloppĂ© permet uniquement lâutilisation de modĂšles linĂ©aires, cependant les modĂšles Ă nombre entiers sont largement utilisĂ©s par les entreprises. Pour Ă©tendre lâutilisation de notre systĂšme, nous proposons une extension Ă lâapproche originale qui permet lâutilisation de modĂšles Ă nombre entiers avec notre systĂšme de tableau de bord
13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020
ComitĂ© dâorganisation: UniversitĂ© Internationale dâAgadir â Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande â Metz (France)Session RS-1 âSimulation et Optimisationâ / âSimulation and Optimizationâ Session RS-2 âPlanification des Besoins MatiĂšres PilotĂ©e par la Demandeâ / âDemand-Driven Material Requirements Planningâ Session RS-3 âIngĂ©nierie de SystĂšmes BasĂ©es sur les ModĂšlesâ / âModel-Based System Engineeringâ Session RS-4 âRecherche OpĂ©rationnelle en Gestion de Productionâ / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des MatiĂšres et des Ressources / Planification de la Productionâ / âMaterial and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 âMaintenance Industrielleâ / âIndustrial Maintenanceâ Session RS-7 "Etudes de Cas Industrielsâ / âIndustrial Case Studies" Session RS-8 "DonnĂ©es de Masse / Analyse de DonnĂ©esâ / âBig Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des SystĂšmes de Transportâ / âTransportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / DĂ©veloppement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des ChaĂźnes Logistiquesâ / âSupply Chain Design and Management" Session SP-1 âIntelligence Artificielle & Analyse de DonnĂ©es pour la Production 4.0â / âArtificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0â Session SP-2 âGestion des Risques en Logistiqueâ / âRisk Management in Logisticsâ Session SP-3 âGestion des Risques et Evaluation de Performanceâ / âRisk Management and Performance Assessmentâ Session SP-4 "Indicateurs ClĂ©s de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de DĂ©cisionâ / â4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritimeâ / âMarine Logistics" Session SP-6 âTerritoire et Logistique : Un SystĂšme Complexeâ / âTerritory and Logistics: A Complex Systemâ Session SP-7 "Nouvelles AvancĂ©es et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistiqueâ / âRecent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 âGestion des Soins de SantĂ©â / âHealth Care Managementâ Session SP-9 âIngĂ©nierie Organisationnelle et Gestion de la ContinuitĂ© de Service des SystĂšmes de SantĂ© dans lâEre de la Transformation NumĂ©rique de la SociĂ©tĂ©â / âOrganizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformationâ Session SP-10 âPlanification et Commande de la Production pour lâIndustrie 4.0â / âProduction Planning and Control for Industry 4.0â Session SP-11 âOptimisation des SystĂšmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant lâAmĂ©lioration Continueâ / âProduction System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvementâ Session SP-12 âDĂ©fis pour la Conception des SystĂšmes de Production Cyber-Physiquesâ / âChallenges for the Design of Cyber Physical Production Systemsâ Session SP-13 âProduction AvisĂ©e et DĂ©veloppement Durableâ / âSmart Manufacturing and Sustainable Developmentâ Session SP-14 âLâHumain dans lâUsine du Futurâ / âHuman in the Factory of the Futureâ Session SP-15 âOrdonnancement et PrĂ©vision de ChaĂźnes Logistiques RĂ©silientesâ / âScheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains
Conférence Nationale d'Intelligence Artificielle Année 2020
National audienc
Long-Wave Infrared Digital Holography
peer reviewe
CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY IN ROMANIA
The purpose of this paper is to identify the main opportunities and limitations of corporate social responsibility (CSR). The survey was defined with the aim to involve the highest possible number of relevant CSR topics and give the issue a more wholesome perspective. It provides a basis for further comprehension and deeper analyses of specific CSR areas. The conditions determining the success of CSR in Romania have been defined in the paper on the basis of the previously cumulative knowledge as well as the results of various researches. This paper provides knowledge which may be useful in the programs promoting CSR.Corporate social responsibility, Supportive policies, Romania