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M´ etaheuristiques Strat´ egies pour l’optimisation de la production de biens e

M´ etaheuristiques Strat´ egies pour l’optimisation de la production de biens et de services Marc Sevaux Num´ ero d’ordre : 04/03 HABILITATION ` A DIRIGER DES RECHERCHES Pr´ epar´ ee au Laboratoire d’Automatique, de M´ ecanique d’informatique Industrielles et Humaines du CNRS (UMR CNRS 8530) dans l’´ equipe Syst` emes de Production Marc Sevaux M´ etaheuristiques Strat´ egies pour l’optimisation de la production de biens et de services Soutenue le 1er Juillet 2004 devant le jury compos´ e de : Pr´ esident Prof. Christian Prins Rapporteurs Prof. Michel Gourgand Prof. Jin-Kao Hao Prof. Eric Taillard Examinateurs Prof. St´ ephane Dauz` ere-P´ er` es Prof. Bernard Grabot Directeur Prof. Christian Tahon Table des mati` eres Remerciements 5 I Curriculum Vitæ 7 1 Informations g´ en´ erales 9 1.1 Etat Civil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2 Fonction actuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 Prime d’encadrement doctorale et de recherche . . . . . . . . . . . . 9 1.4 Parcours et formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Enseignement 12 2.1 Enseignements ` a l’UVHC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 Enseignements avant l’int´ egration ` a l’UVHC . . . . . . . . . . . . . 15 2.3 Encadrements p´ edagogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.4 Administration de l’enseignement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 Supervision de travaux d’´ etudiants 2e et 3e cycle 20 3.1 Th` eses de doctorat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.2 M´ emoires de DEA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.3 Projets de DESS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.4 Projets IUP GEII . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4 Administration et animation de la recherche 24 4.1 Animation de la recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2 Organisation de manifestations ` a Valenciennes . . . . . . . . . . . . 25 4.3 Organisation de manifestations en dehors de Valenciennes . . . . . 25 4.4 Organisation / pr´ esident de sessions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5 Visibilit´ e, rayonnement et autres activit´ es 27 5.1 Collaborations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2 Appartenance ` a des soci´ et´ es et des groupes de recherche . . . . . . 28 5.3 Fonction d’´ edition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.4 Evaluation de la recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 6 Contrats, projets et ﬁnancements 33 6.1 Contrats industriels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.2 Projets de recherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 6.3 Financements obtenus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 1 Table des mati` eres 7 Th´ ematiques de recherche 36 7.1 Planiﬁcation de la production . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 7.2 Ordonnancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 7.3 Tourn´ ees de v´ ehicules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 7.4 Autres approches ou probl´ ematiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 8 Liste des publications 48 II Synth` ese scientiﬁque 55 1 Introduction g´ en´ erale 57 1.1 Pourquoi les m´ etaheuristiques ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.2 Intensiﬁcation et diversiﬁcation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.3 Techniques de r´ esolution pratique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2 M´ ethodes de recherche locale 59 2.1 M´ ethodes de descente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.2 Recuit simul´ e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.3 Recherche tabou . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.4 Recherche ` a voisinages variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.5 GRASP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 2.6 Iterated local search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.7 Guided local search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.8 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 3 M´ etaheuristiques ` a base de population 71 3.1 Algorithmes g´ en´ etiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.2 Algorithmes de colonies de fourmis . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4 M´ etaheuristiques avanc´ ees 79 4.1 Algorithmes m´ em´ etiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 4.2 Scatter search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . uploads/Science et Technologie/ met-a-heuristics 1 .pdf