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Sujet : Agencement des ateliers de production.
Organisme : LOSI.
Ecole : ENSA Tétoun.
Résumé :
L’objectif général de ce travail est d’affecter un ensemble de ressources
aux ateliers. Pour le faire, on doit résoudre un problème de regroupement
technologique (GTP en anglais) et ensuite on doit trouver une affectation de
ces machines aux ateliers c'est-à-dire un agencement physique d’atelier (QAP en
anglais). Pour la résolution de ce problème, nous proposons deux approches de
résolution. La première approche est une méthode à trois étapes qui consiste à
optimiser la qualité des cellules créés, optimiser la qualité d’affectation des
machines aux positions et est une évaluation globale qui décrit la qualité de
la solution en combinant les deux évaluations opérées au niveau des étapes une
et deux. Un algorithme génétique hybride est implémenté pour résoudre GTP et
ensuite un algorithme de colonies des fourmis hybridé par une recherche locale
guidée (GLS) pour le problème QAP. Dans la deuxième approche nous proposons un
algorithme génétique pour résoudre les deux problèmes en même temps. Des
expérimentations ont été réalisées et ils montrent laquelle des deux approche
est plus efficace. On propose aussi, une adaptation de l’heuristique de Beasley
pour résoudre le problème GTP et une l’heuristique des Chaînons pour le
problème QAP.
Introduction :
L’objectif de l’étude est d’opérer sur le plan stratégique et tactique pour réorganiser les ateliers. Elle consiste à résoudre un problème de regroupement technologique (group technology problem GTP ou Cell Formation Problem CFP) : affecter les différentes ressources en cellules ou îlots de production, tout en minimisant le flux intercellulaire et maximiser l’intracellulaire. Ensuite, trouver une affectation des machines selon leurs appartenances aux îlots qui minimise les distances - pondérés par le flux - parcourus par les chariots entres ces différentes machines. Il s’agit d’un agencement physique d’atelier formulé par un problème d’affectation quadratique (QAP).
Dans ce rapport on propose deux approches de résolution. La première approche est une méthode à trois étapes: Évaluer la qualité des cellules créés, évaluer la qualité d’affectation des machines aux positions en tenant en compte de leurs appartenances aux cellules. Et enfin, la troisième étape est une évaluation globale qui décrit la qualité de la solution en combinant les deux évaluations opérées au niveau des étapes une et deux. Dans la deuxième approche on propose une méthode qui résout les deux problèmes en même temps.
================Mots Clés ================
GTP, QAP, Algorithme Génétique, algorithme des colonies des fourmis, GLS, Beasley, Chaînons.
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