Nahas, Nabil

Les travaux de cette thèse portent sur la conception optimale des systèmes de production constitués d'équipements ayant une fiabilité donnée. Les systèmes étudiés utilisent la redondance et/ou des stocks tampons comme technique d'amélioration de la performance. La méthodologie proposée développe des modèles de conception optimale, des méthodes d'évaluation et des algorithmes de résolution robustes et efficaces à base de métaheuristiques pour ces systèmes. Cette méthodologie est validée en l'appliquant à trois problèmes de conception optimale des systèmes de production caractérisés comme N-P difficiles : 
1. Le problème d'allocation de la redondance (PAR) : Un algorithme hybride très efficace est proposé pour résoudre ce problème d'optimisation. Cet algorithme est basé sur une hybridation de l'algorithme à colonies de fourmis avec l'algorithme du grand déluge étendu. Les résultats numériques obtenus pour 33 problèmes tests, existant dans la littérature du PAR, montrent que l'algorithme proposé est très compétitif par rapport aux autres approches présentées dans la littérature. 
2. Le problème d'allocation optimale des stocks : Deux types de lignes sont traitées, à savoir les lignes homogènes et les lignes non-homogènes. Une nouvelle approche basée sur l'algorithme du grand déluge étendu est proposée. Une étude comparative avec les meilleurs résultats publiés dans la littérature (recuit simulé) montre l'efficacité de cette approche tant au niveau du temps de convergence qu'au niveau de la qualité des solutions. 
3. Le problème d'allocation optimale des stocks et de la redondance : Une méthode d'évaluation du taux de production d'une ligne de production série-parallèle est proposée et validée par simulation. Deux algorithmes utilisant des métaheuristiques, à savoir l'algorithme à colonies de fourmis et le recuit simulé, sont développés et comparés. Les résultats numériques obtenus, pour différentes instances générées aléatoirement, illustrent l'efficacité de l'algorithme à colonies de fourmis lorsqu'il est couplé à une procédure d'amélioration

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Optimisation de la performance de systèmes multi-composants assujettis à des défaillances aléatoires

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Optimisation de la performance de systèmes multi-composants assujettis à des défaillances aléatoires

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