Approche hybride multi-étape pour la résolution du problème de job-shop flexible robuste avec budget d'incertitude
Carla Juvin  1@  , Laurent Houssin  1, 2@  , Pierre Lopez  3@  
1 : Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes
CNRS : UPR8001, Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III, Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT, Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Toulouse, Institut National des Sciences Appliquées [INSA] - Toulouse, Université Paul Sabatier (UPS) - Toulouse III
7 Av du colonel Roche 31077 TOULOUSE CEDEX 4 -  France
2 : Institut Supérieur de lÁéronautique et de lÉspace
Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE)
ISAE - 10 av. Edouard Belin - BP 54032 - 31055 TOULOUSE Cedex 4 -  France
3 : LAAS-CNRS
Centre national de la recherche scientifique - CNRS (France)

Dans cet article, nous nous intéressons au problème d'ordonnancement robuste de type job shop flexible pour lequel les durées des opérations sont incertaines et associées à un budget d'incertitude. Des méthodes exactes, basées sur la programmation linéaire en nombres entiers et la programmation par contraintes, sont proposées pour résoudre le problème. On propose également une hybridation de ces méthodes dans le cadre d'une optimisation robuste en deux étapes et un algorithme de génération de colonnes et de contraintes est utilisé pour résoudre des instances représentatives. Les résultats expérimentaux montrent les avantages d'une approche en deux étapes où la programmation par contraintes et la programmation en nombres entiers sont combinées pour résoudre, respectivement, le problème maître et le sous-problème.


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