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Université Joseph-Fourier - Grenoble I (05/12/1994), Dupont Lionel (Dir.)
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Constructions agrégatives d'ordonnancements pour des jobs-shops statiques, dynamiques et réactifs
Bernard Penz1

Dans cette thèse, notre objectif est de présenter une nouvelle approche de résolution pour des problèmes d'ordonnancement de type job-shop. Les problèmes traités sont de grande taille, ce qui, du fait de la complexité du problème, ne permet d'envisager que l'utilisation d'heuristiques. Cette approche propose une alternative aux algorithmes basés sur des règles de priorité, généralement utilisés. Le principe de l'approche est de construire une succession d'ordonnancements partiels, en agrégeant les jobs les uns après les autres. L'agrégation consiste à insérer toutes les opérations du job à agréger sans changer l'ordre des opérations dans l'ordonnancement partiel précédent. Dans un premier temps, des méthodes issues de l'approche sont proposées pour résoudre le problème classique du job-shop. Ensuite, ces méthodes sont étendues pour traiter des problèmes de job-shop généralisé, ou l'affectation des opérations aux machines n'est pas fixée au départ. Pour finir, des problèmes de job-shop dynamiques et réactifs sont abordés. Dans ceux-ci, l'arrivée aléatoire de jobs et l'arrêt de machines sont pris en compte. Les méthodes agrégatives sont particulièrement bien adaptées à la résolution de ce type de problème.
1:  ARTEMIS / IMAG
ordonnancement – statique – dynamique – réactif – job-shop – minimisation de la durée totale – heuristique

Aggregation methods for static, dynamic and reactive job-shops
The aim of this thesis is to present a new approach to solve job-shop scheduling problems. Generally, heuristic methods, and especially priority rules, are used for large scale problems. In our approach, we suggest the construction of partial schedules by dealing with jobs, one after the others. A partial schedule is characterized by the sequence of their operations on each machine. The principle is to aggregate a new job on the current schedule, i.e., to insert its operations without altering the previous order. In a first part, according to this approach, methods are described for solving the classical job-shop problem. Then, these methods are extended to solve generalized job-shop problems. In such problems, assignment between operations and machines is free. Finally, we deal with dynamic and reactive job-shop problems. It takes in account uncertain events such as machine breakdowns. The aggregation methods seems to be an efficient way of solving these last problems.
scheduling – static – dynamic – reactive – job-shop – makespan minimization – heuristic