Traitement d’un problème de type FJSP (flexible job shop scheduling problem) à l’aide d’algorithme génétique
Joint Authors
Khaldouna, Zahiyah
Djeghaba, Masud
Source
Issue
Vol. 2010, Issue 22 (31 Dec. 2010), pp.87-94, 8 p.
Publisher
Annaba Badji Mokhtar University
Publication Date
2010-12-31
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
8
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
- Social sciences
- Research
- Operations research
- Evaluation
- Psychometrics
- Computing
- Statistics
- Mathematical analysis
- Algorithms
- Simulation methods
- Production engineering
- Medicine
- Meta-analysis
Abstract EN
In this paper, we studied the optimization problem of a flexible manufacturing cell type FJSP (flexible job shop scheduling problem), whose control is very complex.
Among the many techniques and methods used to study such problems, there are those within operational research, and other heuristics and meta-heuristics based on artificial intelligence (neural network algorithms evolutionary fuzzy logic, taboo, etc...)].
in our case, we opted for an approach based on genetic algorithm, and then to compare it with that developed in [2], which uses the same tool.
The difference lies in the choice of evaluation functions of individuals and genetic operators.
To validate the results, we used the same database as that used in [2].
The comparison between the two methods shows significantly better results for the subject approach.
Abstract FRE
Dans cet article, nous avons étudié le problème d'optimisation d'une cellule de production flexible de type FJSP (flexible job-shop scheduling problem), dont le contrôle est très complexe.
Parmi les multiples techniques et méthodes utilisées pour l‟étude de ce type de problème, il y a celles qui relèvent de la recherche opérationnelle, et d‟autres d‟heuristiques et méta-heuristiques basées sur l‟intelligence artificielle (réseau de neurones, algorithmes évolutionnaires, logique floue, tabou, etc.).
Dans notre cas, nous avons opté pour une approche basée sur l‟algorithme génétique, pour ensuite pouvoir la comparer avec celle développée dans [2], qui utilise le même outil.
La différence réside dans le choix des fonctions d'évaluation des individus, et les opérateurs génétiques.
Afin de valider les résultats, nous avons exploité la même base de données que celle utilisée dans [2].
Cette comparaison entre les deux méthodes a fait ressortir des résultats sensiblement meilleurs pour l‟approche soumise.
American Psychological Association (APA)
Khaldouna, Zahiyah& Djeghaba, Masud. 2010. Traitement d’un problème de type FJSP (flexible job shop scheduling problem) à l’aide d’algorithme génétique. Synthèse،Vol. 2010, no. 22, pp.87-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-329413
Modern Language Association (MLA)
Khaldouna, Zahiyah& Djeghaba, Masud. Traitement d’un problème de type FJSP (flexible job shop scheduling problem) à l’aide d’algorithme génétique. Synthèse No. 22 (Dec. 2010), pp.87-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-329413
American Medical Association (AMA)
Khaldouna, Zahiyah& Djeghaba, Masud. Traitement d’un problème de type FJSP (flexible job shop scheduling problem) à l’aide d’algorithme génétique. Synthèse. 2010. Vol. 2010, no. 22, pp.87-94.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-329413
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes bibliographical references : p. 94
Record ID
BIM-329413
