Optimization hybride pour l'ordonnancement industriel

L的问题是提高生产效率，S有生育能力的代表和自然的结合问题，如L的例外情况和困难问题。把复杂的问题简化成问题，而不是简化问题。同样，L的优化目标也是独一无二的。在L的组织和行动中，情况往往是多目标的，而不同的则是不同的维度。S提出的方案是：L的现代化建设丰富了L的现代化事业，S的发展适应了经济发展的需要。加上目前的实际情况，L的优化是客观存在的矛盾和矛盾。《宪法与行为的解决方案》和《可预见的未来》中的《解决方案与性能》。这是一种最好的剥削和结构分配方式。在此基础上，结合L的优化方案和L的优化组合，提出了一种新的优化组合方案，并将优化方案与现有方案进行了比较。Le deuxième volet de la Recherche Porte ainsi Sur la Concept de Méthodes d‘Optimization杂交in de Proposer des Schéma Origaux de Coopéation Combant，Non Seulement，des métaheuristique entres maiségalement avec des méthodes extes。

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.