Optimisation de l’ordonnancement dans un milieu prévisionnel incertain

Optimisation de l’ordonnancement dans un milieu prévisionnel incertain

Coût de Production :

• Coût de Production :

• Coût de fabrication Fj

• Coût de pénalité du job j :

• Coût de stockage des jobs :

• Coût de stockage du job ferme j :
• Coût de stockage du job prévisionnel j :

Un PMO peut être défini de la manière suivante :

• Un PMO peut être défini de la manière suivante :

• F(x) = (f1(x),f2(x),…,fL(x))

• Où F(x) est le vecteur des critères à optimiser, L>1 est le nombre de fonctions objectifs.

• Méthodes existantes

• Méthodes de compromis : transforme le problème (PMO)

• en un problème uni-objectif

• La démarche est :

• choisir un objectif à minimiser en priorité
• choisir un vecteur de contraintes initiales
• transformer les autres objectifs en
• contraintes d’inégalité

- Méthodes d’agrégation : transforme le problème PMO en PUO avec poids, qui revient à combiner les différentes fonctions coût.

• - Méthodes d’agrégation : transforme le problème PMO en PUO avec poids, qui revient à combiner les différentes fonctions coût.

• F(x) = ifi (x) xC i [0…1], et i=1

• Différents poids fournissent :

• solutions supportées : solutions qui ne sont pas dominées
• solutions non supportées : sont dominées par certaines combinaisons de solutions supportées

Agrégation avec direction de recherche dynamique

• Agrégation avec direction de recherche dynamique

• est utilisée pour aider le décideur quand il ne peut pas donner une préférence particulière de quelques fonctions objectifs
• Les démarches
• - calculer les bornes inférieures pour chaque objectif
• - soit la moyenne des solutions de la iieme fonction objectif à la kieme itération
• Pk: Population des solutions à la kiéme itération

L’évaluation de la qualité des solutions se fait en utilisant les fonctions d’appartenance des différentes valeurs des critères

• L’évaluation de la qualité des solutions se fait en utilisant les fonctions d’appartenance des différentes valeurs des critères