Contribution à l'ordonnancement

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Optimisation par algorithmes génétiques et méthodes hybrides

Nos travaux concernent la mise en œuvre de méthodologies pour la résolution de problèmes d’ordonnancement en industries agroalimentaires.

Trois nouvelles approches, basées sur les algorithmes génétiques, sont proposées pour la résolution de problèmes d’ordonnancement multi-objectifs : les algorithmes génétiques séquentiels (SGA), les algorithmes génétiques parallèles (PGA) et les algorithmes génétiques parallèles séquentiels (PSGA).

Deux approches coopératives multiobjectif en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des métaheuristiques de haut niveau, sont par la suite, proposées.

Un algorithme évolutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas exécutés séquentiellement.

Mots clés: ordonnancement, optimisation, métaheuristiques, algorithmes génétiques, recherche tabou, recuit simulé, hybridation, ateliers à une machine, agroalimentaires

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