Generic method for geometrical and functional layout optimization

Méthode générique pour l'optimisation d'agencement géométrique et fonctionnel

Guillaume Jacquenot (1)

1 IRCCyN - Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes

In several industrial problems, component layout plays a major role on the performance of the system to design. These placement problems have been the subject of several studies in literature, however the proposed methods developed are too specific and cannot be applied to other problems. This thesis presents a generic method to solve multi-objective placement problem for free-form components. The proposed method is a relaxed placement technique combined with a hybrid algorithm based on an evolutionary algorithm and a separation algorithm. The evolutionary algorithm is a multi-objective genetic algorithm. The genetic algorithm is used as a global optimizer and is in charge of efficiently exploring the search space. The separation algorithm is used to legalize solutions proposed by the global optimizer, so that placement constraints are satisfied. Different 2D test cases are presented with several analyses to understand the convergence mechanism. The different elements for solving the 3D regular and complex geometry problems are also presented. When compared to dedicated algorithms from literature, our generic method allows solving a wide range of problems with similar computation times. Finally, the different pros and possibilities of the method permit several future extensions.

Dans de nombreux problèmes industriels, l'agencement des différents composants joue un rôle déterminant sur les performances du système à concevoir. Ces problèmes de placement ont fait l'objet de nombreux travaux dans la littérature ; toutefois les méthodes de résolution généralement proposées sont spécifiques et ne peuvent être appliquées à différents problèmes. Ce travail propose une méthode générique pour la résolution des problèmes de placement. La méthode présentée est une hybridation d'un algorithme évolutionnaire avec une méthode de séparation. L'algorithme évolutionnaire est un algorithme génétique multi-objectif chargé d'explorer efficacement l'espace de recherche et l'algorithme de séparation a pour objectif de faire respecter les contraintes de placement du problème. Si les contraintes de placement d'une solution proposée ne sont pas respectées, l'algorithme de séparation modifie la solution de manière à la rendre réalisable. La méthode de séparation a été développée pour des cas simples comme pour des cas compliqués en 2D et 3D et permet la gestion de contraintes particulières. Différents exemples 2D sont présentés avec plusieurs analyses permettant de comprendre les mécanismes mis en jeu lors de la résolution des problèmes de placement. Les éléments de résolution des problèmes 3D de géométries complexes sont aussi présentés. Par rapport aux algorithmes ad-hoc de la littérature, notre méthode générique permet de résoudre une grande variété de problèmes avec des temps de calculs du même ordre de grandeur. Enfin, les différents avantages et possibilités de la méthode permettent de nombreux développements futurs.

Mots clés: Placement problem; Layout problem; Cutting & Packing problem; Generic method; Multi-objective optimization; Genetic algorithm; Separation algorithm

Mots clés: Placement; Agencement; Méthode générique; Optimisation multi-objectif; Algorithme génétique; Algorithme de séparation

Domaines: Mécanique [physics.med-ph]

Guillaume Jacquenot. Méthode générique pour l'optimisation d'agencement géométrique et fonctionnel. Mécanique [physics.med-ph]. Ecole Centrale de Nantes (ECN), 2010. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00468463⟩