Proposition de stage au LAAS-CNRS (Toulouse)
Forum 'Stages' - Sujet créé le 2015-12-16 par laurent houssin
Proposition de stage au LAAS-CNRS (Toulouse).
Titre : Développement d'algorithmes pour l'ordonnancement périodique flexible
Un problème d'ordonnancement consiste à établir un calendrier d'exécution de tâches. Au sein des problèmes d'ordonnancement, les problèmes de type jobshop sont au coeur des structures organisationnelles d'un grand nombre d'ateliers de production. L'optimisation de ces problèmes est généralement difficile et leur résolution peut souvent être simplifiée en les considérant comme des problèmes cycliques. L'ordonnancement des tâches (ou opérations) devient ainsi cyclique et son objectif est d'organiser les activités de production en répétant un cycle de base que l'on a optimisé. De nombreux paramètres entrent en jeu dans l'optimisation du cycle de base tels que la période du cycle choisi, l'ordre des opérations élémentaires pour réaliser un travail, la durée de ces opérations, etc.
D'autre part, le problème du jobshop flexible consiste à élaborer un ordonnancement en décidant, pour chaque opération, d'une date de début mais aussi d'une machine parmi un ensemble de ressources possibles. Par rapport aux problèmes pour lesquels cette affectation de ressource est donnée (jobshop classique), ce choix de ressource complexifie encore l'optimisation d'une fonction objectif.
L'objectif du stage est de déterminer un ordonnancement cyclique pour un problème d'ordonnancement du type jobshop flexible. Dans ce contexte, l'objectif est de trouver une solution qui minimise le temps de cycle. Plusieurs méthodes peuvent être envisagées comme la formulation d'un programme linéaire en nombres entiers ou la mise en œuvre d'une méthode de recherche arborescente.
Le candidat devra posséder de bonnes aptitudes en programmation informatique. Des connaissances en recherche opérationnelle sont conseillées.
Diplôme : Master ou Ingénieur
Indemnisations : Possibilité d'indemnisation
Durée : 4 à 6 mois
Responsables :
Laurent Houssin
Pierre Lopez
Contact :
laurent.houssin@laas.fr
pierre.lopez@laas.fr
Titre : Développement d'algorithmes pour l'ordonnancement périodique flexible
Un problème d'ordonnancement consiste à établir un calendrier d'exécution de tâches. Au sein des problèmes d'ordonnancement, les problèmes de type jobshop sont au coeur des structures organisationnelles d'un grand nombre d'ateliers de production. L'optimisation de ces problèmes est généralement difficile et leur résolution peut souvent être simplifiée en les considérant comme des problèmes cycliques. L'ordonnancement des tâches (ou opérations) devient ainsi cyclique et son objectif est d'organiser les activités de production en répétant un cycle de base que l'on a optimisé. De nombreux paramètres entrent en jeu dans l'optimisation du cycle de base tels que la période du cycle choisi, l'ordre des opérations élémentaires pour réaliser un travail, la durée de ces opérations, etc.
D'autre part, le problème du jobshop flexible consiste à élaborer un ordonnancement en décidant, pour chaque opération, d'une date de début mais aussi d'une machine parmi un ensemble de ressources possibles. Par rapport aux problèmes pour lesquels cette affectation de ressource est donnée (jobshop classique), ce choix de ressource complexifie encore l'optimisation d'une fonction objectif.
L'objectif du stage est de déterminer un ordonnancement cyclique pour un problème d'ordonnancement du type jobshop flexible. Dans ce contexte, l'objectif est de trouver une solution qui minimise le temps de cycle. Plusieurs méthodes peuvent être envisagées comme la formulation d'un programme linéaire en nombres entiers ou la mise en œuvre d'une méthode de recherche arborescente.
Le candidat devra posséder de bonnes aptitudes en programmation informatique. Des connaissances en recherche opérationnelle sont conseillées.
Diplôme : Master ou Ingénieur
Indemnisations : Possibilité d'indemnisation
Durée : 4 à 6 mois
Responsables :
Laurent Houssin
Pierre Lopez
Contact :
laurent.houssin@laas.fr
pierre.lopez@laas.fr