Ordonancement d'ateliers : algorithmes et complexité

在资源分配方面的问题，即在<s:1> <s:1>交换系统总体上的问题，即在<s:1>交换系统总体上的问题。人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限、人力资源有限。我将继续讨论如何利用资源，如何利用资源，如何利用资源，如何利用资源，如何利用资源，如何利用资源，如何利用资源。Ainsi，术语资源表示符号代理，处理器，机器，转换器，转换器等。L ' interprationationdestches, quantantelle, pettallesdesproductmanufacturersandles systemsinformatiques, en passant partquarts de travail。在这样的条件下，将更容易解决各种问题，例如，在幸存的组织中存在的问题，以及在其他组织中存在的问题。请注意，如果有可能，请注意，如果有可能，请注意，如果有可能，请注意，如果有可能，请注意，如果有可能，请注意。研究方案建议将“交换交换的影响”与“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”、“交换交换的影响”。“首要参数<e:1>”认为，“<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>系统”是指“<s:1> <s:1> <s:1>系统”，是指“<s:1> <s:1> <s:1>系统”，是指“跨越资源”。第二参数<s:1> est celui li<e:1>（在某些情况下，“ne ne peut commencer son excicution qu ' la findres t<e:1>”；“es dancipendances dsamisisent un graphe de pracimacement”）。“三个<s:1> <s:1>参数<e:1> <e:1>”指的是在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>参数<e:1>不能发挥作用，也不能提供资源，以便在解决方案中使用这些资源。因此，最后，第四部分参数<e:1>认为，<s:1> <s:1> <s:1> <s:1> <s:1>机械设备<e:1>的效用关系是有限的，但所有的<s:1> <s:1> <s:1> <s:1>机械设备<e:1>的效用关系是有限的，所有的<s:1> <s:1> <s:1>机械设备<e:1>的效用关系是有限的。“点”表示不同的“问题”，例如：“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“资源”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”，“问题”。在<s:1> <s:2> <s:2> <s:2> <s:2>的<s:1> <s:2> <s:2> <s:2>的<s:2> <s:2>的问题；在<s:2> <s:2>的问题；在<s:2> <s:2>的问题；在<s:2>的问题；在解决方案、算法和效率方面，请遵循以下原则：因此，我在多个方面完成了对多个模块（流程车间、排列流程车间、开放式车间、混合车间、单一机器和机器并行）的调查。3 .确定问题的程度，确定问题的解决办法，研究具体问题的针对性，利用确定问题的方法和确定问题的启发式方法(利用确定问题的算法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法，确定问题的解决办法。

La théorie de l’ordonnancement s’intéresse aux problèmes d’allocation de ressources dans le temps pour réaliser un ensemble de tâches. Le nombre de ressources étant limité, la décision d’affecter une tâche à une ressource, à un instant donné, est cruciale pour atteindre le ou les objectifs fixés au départ et /ou satisfaire les contraintes liés au problème étudié. Il est utile de mentionner que les ressources et les tâches peuvent avoir plusieurs interprétations dépendamment du contexte. Ainsi, le terme ressource peut signifier argent, processeurs, machines, énergie, matériel, etc. L’interprétation des tâches, quant à elle, peut aller des produits manufacturiers jusqu’aux processus dans les systèmes informatiques, en passant par des quarts de travail. Dans ces conditions, il est facile de constater que les problèmes d’ordonnancement sont associés ou surviennent dans la plupart des problèmes réels. Bien entendu, chaque application peut posséder ses propres spécificités dont il faut tenir compte lors de la résolution. Le programme de recherche proposé ici s’intéresse aux effets induits par la prise en compte de certaines paramètres pratiques, négligés ou non suffisamment pris en considération jusque-là dans la littérature, sur les modèles de base d’ordonnancement d’atelier, afin de les rendre plus proches de la réalité. Le premier paramètre considéré est celui des temps de latence pour exprimer les temps induits par les déplacements des tâches à travers les ressources. Le second paramètre est celui lié à l’existence de relations de précédence entre les tâches (dans certains cas, une tâche ne peut commencer son exécution qu’à la fin d’autres tâches ; ces dépendances définissent un graphe de précédence). Le troisième paramètre concerne la présence d'opérateurs qui, dans certaines situations, sont nécessaires au fonctionnement des ressources pour réaliser une solution d’ordonnancement. Et, enfin, le quatrième paramètre considéré concerne l’utilité de dupliquer des machines dans le but d’alléger les éventuels goulots d’étranglements dus à certaines ressources. Le point commun des différents problèmes d’ordonnancement est d'arriver à mieux organiser le travail afin d’utiliser efficacement les ressources existantes (souvent chères et rares) et de diminuer les pertes de temps et/ou les délais de livraison autant que possible. En règle générale, les problèmes d’ordonnancement sont réputés être difficiles à résoudre d’un point de vue de la complexité de calculs ; seule une poignée d’entre eux possède des solutions algorithmiques efficaces. En conséquence, je compte investiguer plusieurs de ces modèles (flow shop, permutation flow shop, open shop, mixed shop, une seule machine et machines parallèles) sur plusieurs fronts : détermination du degré de difficulté de leur résolution, recherche de cas particuliers pertinents, utilisation de méthodes exactes et de méthodes heuristiques (l’évaluation des algorithmes heuristiques constructifs se fera par rapport à l’analyse dans le pire des cas, tandis que celle des solutions méta-heuristiques se fera d’une manière expérimentale).