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
