��. Modelisation et resolution de problemes d’optimisation combinatoire issus d’applications spatiales Catherine Mancel To cite this version: Catherine Mancel. Dans ce quatrième chapitre, nous allons nous intéresser aux deux principales méthodes permettant de résoudre un problème d'ordonnancement, à savoir M.P.M. Plusieurs types de ressources sont à distinguer.
Résolution pour les trois méthodes : Gantt, Potentiel et Pert.

On distingue par ailleurs principalement dans le cas de ressources renouvelables les ressources disjonctives qui ne peuvent exécuter qu'une tâche à la fois (machine-outil, robot manipulateur) et les ressources cumulatives qui peuvent être utilisées par plusieurs tâches simultanément mais en nombre limité (équipe d'ouvriers, poste de travail). Résoudre un problème d'ordonnancement c'est avant tout choisir ce que l'on veut optimiser. Dans la pratique divers types de perturbations peuvent survenir : pannes de machines, absences d'employés, retards de livraison. 0000013004 00000 n


0000006608 00000 n ],w�Ej~���O�W�A3��O�|�.z20�|˸����߁���#|�Pwaz`�42ݫ`.^01���������Gkn���Hvhl���������nU��� C�ʘ��N�r~�UE�SF��3��*�#��wY1}a�S�h&p4�X؏��s���t��P�{'����� �@��B�L��W

Cette revue est organisée en 10 sections. Pour cela, il est très souvent nécessaire d'affecter en même temps les ressources nécessaires à l'exécution de ces tâches. Les contraintes expriment des restrictions sur les valeurs que peuvent prendre simultanément les variables de décision. 0000007668 00000 n Il est défini par le planning d'exécution des tâches (« ordre » et « calendrier ») et d'allocation des ressources et vise à satisfaire un ou plusieurs objectifs.

0000003193 00000 n 0000011960 00000 n 0000007647 00000 n Un problème d'ordonnance… Dans ce cas, il est nécessaire de réviser l'ordonnancement et un très bon ordonnancement calculé selon les données initiales peut perdre de sa qualité. Français. Modélisation du problème général d’ordonnancement de véhicules sur une ligne de production et d’assemblage 238 fonction objectif où est une fonction convexe positive possédant un minimum global en 0. Dans le cas contraire, elle est consommable (matières premières, budget) ; la consommation globale (ou cumul) au cours du temps est limitée.

Certains modèles intègrent la notion de date due, une date à laquelle la tâche doit être finie; dans ces cas, le retard induit une pénalité. Modelisation et resolution de problemes d’optimisation combinatoire issus d’applications spatiales. Nous rappelons d'abord les différents paramètres d'un tel problème. Une ressource est renouvelable si après avoir été allouée à une ou plusieurs tâches, elle est à nouveau disponible en même quantité (les hommes, les machines, l'équipement en général); la quantité de ressource utilisable à chaque instant est limitée. ])BW�ݖ��f�;)������ ����z et P.E.R.T.. Nous les présenterons après avoir défini les notions de tâches, marges, dates, etc., puis nous conluerons par une visualisation de nos résultats en utilisant des diagrammes de Gantt. >Ó��H�)mY�!�Щ�hyn�K�Ԥi�d:���p��D&�v����q����Y/8��|�ho�M�U_�u�m0N���3���D{�_>^���[Q��l�]C#k����FG�+;���������:W{g���X\���Z�s�t/�4O����F;D�+�e#�0�.��F;�p��=K�Ĉ�~����C��{Yjb��E���8�4�U'�e`"iۺ�0�oI��W�ۂ!b�����������΍gK5��A�8���%�3z�'ˬ[�w�A[��w$�a 24p�#8�%P#@��T{�� |T��gO��d�t�G�2n�po��X��K��VÏj��������C��.��S6d.��}E���*I[��u������k�)T�ᴯc�)T'c�jm��\T��h���(�d�0����xT�U�C�L�| H��Yļc$r4x�\&�q|��c��C'Z��S��$G�ƚ걂�j4��*T9������h����sܐ�����ڽ7�o���ٯ��GX�pn8��0�

0000005024 00000 n 0000006587 00000 n

0000010505 00000 n 0000015268 00000 n Lorsque ces conditions sont remplies, la solution du problème originel peut être déduite de la solution au problème réduit. 0000007870 00000 n 0000008345 00000 n H�b```f`` b`c`��e�g@ ~V�(G ��@��IL�$6���ն|i`���qt-�jv��AB���d�Ŧz8��y0�+6Eڲ��1��)lUp�ٖ6̓M�г�H,�-bV��L��Ȁ��X��L �msQ��l� ���- �p4�)% all^� �4.� ������h�M�9+A��X�V��[�PK��� �Fee|602m������k�3W�H��� �f����rR9F��X,:�p�(&lk����,�d�X�b���kc�����5�@R�i��{C���ːsŊ|/kզ’=�M�+��oED��#{�'t���Ɛ[��_��փ��ɪ��S=��(�3_9��.��~ ������Q ����͞����xs�L����4D}��W��@/���`��-����]��B4�5�opܼ��,?� %PDF-1.2 %���� 0000002358 00000 n La section 3 résume les techniques de determinination des bornes. 0000002163 00000 n