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Optimisation pour la configuration robuste de systèmes de production de biens et de services

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Doctorant : AUBRY Alexis

Début de la thèse : 2005

  • Directeur : JACOMINO Mireille
  • Laboratoire : G-SCOP
  • Co-encadrant : ZAMAI Eric

Les travaux présentés dans ce mémoire apportent une contribution à la configuration des systèmes de production en contexte incertain. Les différents outils permettant d appréhender l incertain en optimisation sont d abord présentés. Nous insistons plus particulièrement sur la notion de robustesse à travers l approche utilisée dans le cadre de nos travaux. Nous présentons ensuite deux applications : la configuration dun atelier de machines parallèles partiellement multifonctions soumis à des incertitudes sur la demande et la configuration dun réseau de distribution d électricité soumis à des incertitudes sur les caractéristiques de puissance. Pour chaque application, nous identifions les incertitudes prises en compte ainsi que les performances attendues. Nous proposons ensuite un critère de robustesse en adéquation avec cette problématique. Enfin des méthodes de résolution sont proposées pour appréhender les différents problèmes mis en évidence par ce critère. Mots clés : Configuration, systèmes de production, optimisation, robustesse, incertitudes sur la demande.

Abstract : The configuration of production systems under uncertainties is considered in this thesis. First, the main tools used to handle uncertainty in optimisation are presented. The robustness notion is emphasized through our approach. Then, two applications are presented : the robust configuration of a parallel multi-purpose machines workshop under demand uncertainties and the robust configuration of a power distribution network under uncertainties on customers load and power sources capacities. For each application, the disturbances that are taken into account are identified as well as the performances to maintain despite these perturbations. Then a robustness criterion is defined to fit these applications. Finally resolution methods are designed to address the different robustness problems raised by this criterion. Keywords : Configuration, production system, optimisation, robustness, demand uncertainties.