Approche intégrée en planification et ordonnancement de la production

In this thesis, we address the problem of integrating planning (tactical) and scheduling (operational) decision levels. In practice and in theory, planning and scheduling decisions are still most often taken sequentially. The proposed production quantities are often inconsistent with the actual capacity constraints of the workshop. This thesis we propose approaches for solving integrated production planning and scheduling problems. We develop a new mathematical model which takes into account in a novel way the sequence of operations on the machines thus guaranteeing the feasibility of the production plan. We propose a Lagrangian heuristic to solve this model for a xed sequence of operations. The originality of our approach is twofold. First, only Lagrangian multipliers related to the most violated constraints are explicitly updated (since there exist an exponential number of capacity constraints) and, second, the procedure used to construct a feasible solution is signicantly dierent than the classical smoothing heuristics used in previous Lagrangian heuristics for lot sizing problems. We develop two approaches based on Simulated annealing and Tabu search to improve the sequence of operations and to search an optimal production plan associated to a feasible sequence. Numerous Experimental results have been conducted and validate the eciency of the approaches.Dans cette thèse, nous traitons des problèmes d'intégration des décisions prises aux niveaux planification (tactique) et ordonnancement (opérationnel). Que ce soit en théorie ou en pratique, ces deux niveaux sont habituellement traités indépendamment l'un de l'autre. Ainsi, les objectifs de production à réaliser sont souvent incohérents avec la capacité réelle de l'atelier. Cette thèse propose des méthodes de résolution pour des problèmes intégrés de planification et d'ordonnancement. Nous développons un nouveau modèle mathématique qui prend en compte de manière originale les contraintes de séquencement des opérations sur les machines, garantissant ainsi la faisabilité du plan de production. Ce modèle est résolu à l'aide d'une heuristique Lagrangienne pour une séquence des opérations axée. Notre approche est originale à double titre : dans la mise à jour des multiplicateurs Lagrangiens (puisque il existe un nombre exponentiel de contraintes de capacité dans notre modèle), et par la proposition d'une nouvelle procédure de lissage pour la construction d'une solution réalisable. Nous développons ensuite deux approches, basées sur le recuit simulé et la recherche taboue, qui permettent d'améliorer la séquence des opérations sur les ressources et ainsi de chercher un plan de production optimal associé à une séquence réalisable. De nombreux résultats expérimentaux ont été effectués et valident l'efficacité de nos approches