Optimization hybride pour l'ordonnancement industriel

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La problématique de l'ordonnancement de la production représente un domaine de recherche très fertile depuis plusieurs années en raison des défis qu'elle présente.  Ces problèmes sont de nature combinatoire et, à l'exception de certains cas particuliers, ils sont définis comme étant NP-difficiles. Malgré cette complexité, les problèmes d'ordonnancement théoriques demeurent une simplification des problématiques rencontrées dans la pratique. Encore aujourd'hui, la majorité des travaux en ordonnancement traite ces problèmes sur la base de l'optimisation d'un objectif unique. Cependant, les situations pratiques présentent une nature multiobjective inhérente aux différentes mesures de performance de l'organisation et le marché concurrentiel rend parfois complexe la tâche de trouver le juste compromis entre ces différentes dimensions. Le programme de recherche proposé s'intéresse ainsi aux besoins qui maintiennent ce domaine de recherche encore très actuel : celui de l'enrichissement des modèles théoriques pour les rendre plus réalistes et celui du développement d'outils adaptés pour traiter efficacement ces problèmes.  Plus spécifiquement, l'optimisation simultanée de plusieurs objectifs contradictoires permettra de proposer, dans le premier volet de la recherche, des modèles correspondant davantage à la réalité des contextes pratiques. La résolution de ces problèmes exige également le développement de méthodes de résolution souples et performantes afin de constituer des outils d'aide à la décision viables. Pour ce faire, il est proposé d'exploiter la structure distribuée des métaheuristiques. Parmi ces méthodes, on retrouve les algorithmes génétiques, la recherche avec tabous et l'optimisation par colonies de fourmis.  De plus, une tendance récente guide le domaine de l'optimisation combinatoire, non seulement vers le perfectionnement de méthodes d'optimisation existantes mais surtout, vers la combinaison et la coopération de méthodes connues. Le deuxième volet de la recherche porte ainsi sur la conception de méthodes d'optimisation hybrides afin de proposer des schémas originaux de coopération combinant, non seulement, des métaheuristiques entre elles mais également avec des méthodes exactes.