Traitement d’un problème de type FJSP (Flexible Job Shop scheduling problem) à l’aide d’algorithme génétique

Abstract

Dans cet article, nous avons étudié le problème d'optimisation d'une cellule de production flexible de type FJSP (flexible job-shop scheduling problem), dont le contrôle est très complexe. Parmi les multiples techniques et méthodes utilisées pour l‟étude de ce type de problème, il y a celles qui relèvent de la recherche opérationnelle, et d‟autres d‟heuristiques et méta-heuristiques basées sur l‟intelligence artificielle (réseau de neurones, algorithmes évolutionnaires, logique floue, tabou, etc.). Dans notre cas, nous avons opté pour une approche basée sur l‟algorithme génétique, pour ensuite pouvoir la comparer avec celle développée dans [2], qui utilise le même outil. La différence réside dans le choix des fonctions d'évaluation des individus, et les opérateurs génétiques. Afin de valider les résultats, nous avons exploité la même base de données que celle utilisée dans [2]. Cette comparaison entre les deux méthodes a fait ressortir des résultats sensiblement meilleurs pour l‟approche soumise.

Mots clés : Cellule de production flexible; Optimisation ; Contrôle ; Méta-heuristique, Algorithme génétique.