Ordonnancement de projet à moyens limités avec flexibilité de ressources

Dans cette thèse, nous traitons un problème d ordonnancement de projet, dans lequel une équipe d opérateurs doit accomplir un ensemble de tâches où chaque tâche est exécutée dans un ensemble de centres de travail. Une tâche peut avoir un ou plusieurs modes d exécution et chaque mode est défini par une durée et une consommation pour chacune des ressources (humaine, centre de travail). Une solution de ce problème consiste à trouver la séquence de réalisation des tâches, les modes d exécution et les opérateurs à affecter à chaque tâche, de sorte que la durée totale de l ordonnancement soit minimisée. Notre démarche a été d'abord d'introduire brièvement la théorie de l'ordonnancement de projet, avant d'aborder les différentes méthodes de résolution relevées dans la littérature. Dans une seconde étape, nous avons discuté et proposé deux méthodes de résolution approchée. La première est constructive : dans un premier temps, quatre heuristiques sérielles et une heuristique parallèle fondée sur un algorithme de génération des combinaisons non-dominées, ont été proposées. Dans un second temps, un algorithme sériel basé sur une approche par insertion de tâches et une procédure d amélioration locale, ont été conçus. La seconde approche de résolution est itérative : trois méthodes heuristiques sont étudiées et expérimentées, la Recherche Tabou et l Algorithme Génétique ainsi qu'une hybridation de ces deux méthodes. L apport original de cette thèse est de proposer une fonction de voisinage basée sur un algorithme de réinsertion de tâche optimale qui pourra servir de base pour de nouvelles approches de résolution.The scheduling problem under study may be viewed as an extension of the standard Multi-mode Resource-Constrained Project Scheduling Problem (MRCPSP) including Multi-Skilled Labor and will be called as MRCPSP-MS. This problem requires an integration of resource limitation, labor skills, and multiple possible execution modes for each task, and the objective is to minimize the overall project duration. Our approach was first to introduce briefly the project scheduling theory, then to address the different resolution procedures which have been reported in literature for the RCPSP problem. In a second step, we have discussed and proposed two constructive heuristics. The first one, is a parallel scheduling heuristic, called MMSH, which enumerates at each time decision all the non-dominated schedulable activity-mode combinations and schedule the one with the best performance. The second approach is serial heuristic which optimally insert activities one by one into a partial schedule. This shows that insertion techniques have great importance in solving RCPSP and its extensions. In the second step of the problem resolution, three metaheuristics are designed, namely, Tabu Search, Genetic Algorithm and the hybridization of these two methods. The effectiveness of the methods is demonstrated through extensive experimentation on different standard and new benchmarks instances and proves that our results are competitive.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocNANTES-Ecole Centrale (441092306) / SudocSudocFranceF

Modélisation et résolution d'un problème de la planification conjointe de production et de maintenance

La planification de la production et celle de la maintenance ont souvent été effectuées séparément. Ainsi, les ressources sont toujours considérées comme disponibles lors de la planification de production et les activités de maintenance préventive sont généralement programmées dans des créneaux horaires en dehors des périodes à forte demande pour ne pas entraver la production. En réalité, une mauvaise politique de maintenance préventive engendre l augmentation des arrêts non prévus de la production et la réduction de la disponibilité de ses moyens. En conséquence, la productivité au sein de l usine sera diminuée et les délais de livraison ne seront plus respectés. Pour y remédier, nous avons traité un nouveau problème de planification conjointe de la production et de la maintenance combinant un problème de lot sizing à un niveau, avec capacité et coût de rupture sur la demande (cas de plusieurs références) et un problème de maintenance où les activités de maintenance préventive sont planifiées dans des fenêtres de temps. Nous proposons une nouvelle modélisation du problème et trois approches de résolutions. La première est une heuristique basée sur la relaxation des contraintes de capacité à laquelle est associée une procédure de lissage pour obtenir une solution réalisable. La seconde est une approche s appuyant sur la décomposition de Dantzig-Wolfe et des procédures d arrondi et de lissage pour construire une solution faisable. La dernière est un couplage d un algorithme génétique et d une relaxation lagrangienne.Différents tests sont effectués dans le but de montrer les avantages et les limites de chaque approche et de les comparerThe production and maintenance planning have often been planned separately. Indeed, resources are always considered to be available during the production planning; and preventive maintenance activities are usually scheduled in specific time periods in order to avoid a production interruption. In practice, a bad preventive maintenance policy generates a rise in unplanned shutdowns of production and a reduction of the available resources. Consequently, productivity in the manufacturing plant will be decreased and lead times will no longer be respected. To overcome these issues, we study a new integrated production and maintenance planning problem that combines single level multi-items capacitated lot sizing problem with shortage cost and a maintenance problem where preventive maintenance activities are planned in time windows. Thus, we will model the problem and propose three approaches of finding a solution. The first one is a heuristic based on the relaxation of capacity constraints and a smoothing procedure to find a feasible solution. The second heuristic is based on the Dantzig-Wolfe decomposition and rounding and smoothing procedures to construct a solution. The last approach is a coupling method of a genetic algorithm and a lagrangean relaxation. Various tests are performed in order to show the advantages and limitations of each approach before comparing their respective performancesNANTES-BU Sciences (441092104) / SudocSudocFranceF

Modélisation et résolution d'un problème d'ordonnancement de projet à moyens limités, multi-modes avec contrainte de compétence et temps de transit

We discuss the problem of project scheduling encountered in aircraft assembly workshop. The scheduling problem under study may be viewed as a new extension of the standard Ressource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP for short). We generalize the multi resource and multi mode RCPSP with resource flexibility by additionally including calendars, skill constraints, transfers resources and specifics constraints. A mathematical formulation, two heuristics and a metaheuristic are proposed to solve this strongly NP hard problem, and they are compared with some methods of the literatureL objet de cette thèse est l étude et la résolution d un problème industriel de gestion de projet sous contraintes de ressources. Notre problème intègre des contraintes rencontrées dans des ateliers d assemblage d avions et essaie de se rapprocher des pratiques et des méthodes de travail dans ces ateliers. Nous introduisons les problèmes dits d ordonnancement sous conditions d admissibilité des modes. Nous caractérisons d abord notre problème comme une nouvelle extension du problème RCPSP (Resource-Constrained Project Scheduling Problem). Ensuite, nous proposons pour le cas non préemptif, un modèle mathématique pour résoudre des instances de petites tailles. Ce modèle peut s étendre au problème d ordonnancement sous conditions d admissibilité des modes sous réserve que les conditions d admissibilité soient linéaires. Différentes formulations du modèle mathématique opèrent sur des problèmes relaxés et permettent d obtenir des bornes inférieures pour le problème global (ou non relaxé). Nous présentons également notre générateur d instances et les bornes inférieures utilisées. Enfin, nous présentons deux heuristiques et une métaheuristique pour la résolution de notre problème. Les méthodes proposées sont comparées avec une problématique de la littérature qui est proche de notre problème.NANTES-BU Sciences (441092104) / SudocSudocFranceF