Ordonnancement

Avoir une vue d’ensemble des différents problèmes d’ordonnancement en génie industriel
Connaitre les différents types d’atelier de production et les méthodes de résolution classiques pour des problèmes d’ordonnancement de taille réduite
Connaître les méthodes pour des problèmes industriels
Maitriser la formulation mathématique pour modéliser et résoudre des problèmes complexes rencontrés en milieu industriel
Savoir identifier la nature d’un problème et le résoudre,
Savoir analyser et interpréter les résultats d’un ordonnancement
Être capable de formuler et de résoudre des problèmes d’ordonnancement classiques, via des heuristiques ou des méthodes de type séparation et évaluation.
Être capable d'utiliser des éléments d’optimisation combinatoire.

Ce module fait un tour complet du problème de l'ordonnancement en génie industriel, depuis la typologie des problèmes jusqu'aux applications industrielles.

Épreuve (papier) en temps limité.

Définition des fonctionnements d'ateliers de production (Une machine, Flowshop, Jobshop, Openshop)
Définition des critères, modélisation et résolution des problèmes d'ordonnancement
Introduction à l'optimisation combinatoire :

                  • Méthodes exactes (MILP, Branch & Bound)
                  • Heuristiques
                  • Méta heuristiques (Recuit simulé, Algorithmes génétiques,...)

6 séances de cours magistraux et 8 séances de TD.

Carlier J, Chrétienne P,, Problème d’Ordonnancement. Ed Masson, 1988.

Charon I, Germa A, Hudry O,, Méthodes d’Optimisation Combinatoire. Ed Masson, 1996.

Foulds LR,, Combinatorial Optimization for Undergraduates. Ed Springer Verlag, 1984.

Giard V,, Gestion de la Production et des Flux. Ed Economica, 2003 (3ème édition).

Groupe GOThA,, Modèles et Algorithmes en Ordonnancement. Ed Ellipse, 2004.