ABDELHADI, Adel (2015) Vers une approche des systèmes multi-agents et méthodes d’émergence pour la maintenance systématique. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

L’objectif principal de notre thèse est de proposer des approches hybride basées sur les SMA d’un côté, et l’exploitation de méthodes d’émergences tels que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA), pour mieux intégrer des politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d’ordonnancement. L’objectif est de minimiser les temps d’exécutions pendant le déroulement de l’ordonnancement. Nous avons utilisé des opérateurs avancés tels que ; la clé aléatoire pour le codage, la sélection de classement, le croisement uniforme et la mutation ponctuelle unique. Par ailleurs, nous avons défini une nouvelle procédure de calcul d'affinité dans le cadre de l’approche FSHMAIA. Cette procédure est basée sur le calcul d’un rapport de similarité des anticorps. Pour cela, nous avons proposé un algorithme basé sur quatre critère pour calculer le rapport se similarité. Nous avons également évalué les adaptations de certaines heuristiques bien connues, y compris Johnson (m / 2, m / 2), NEHH, PCDT et PLDT, Un benchmark a été établi pour évaluer les algorithmes. Le benchmark contenu jusqu'à 100 jobs et 8 étages. Tous les résultats ont montré que le FSHMAIA donne les meilleurs résultats par rapport aux autres algorithmes, dans les trois politiques de la MP. L’originalité de cette thèse réside dans l’utilisation des SMA avec les AG et les SIA dans l’intégration des politiques de maintenance préventive systématique dans un ordonnancement de type flow shop hybride

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Systèmes multi agents, Emergence, maintenance systématique, Système immunitaire artificiel, Algorithme génétique, Ordonnancement, Flow shop hybride.
Subjects:	Technologie > Génie industriel
Divisions:	Faculté de technologie > Département de génie industriel
Date Deposited:	23 Apr 2017 08:57
Last Modified:	23 Apr 2017 08:57
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1019

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