Algorithmes Approchés et Exacts pour la Minimisation de la Somme Pondérée des Retards de Tâches sur Machine Unique
Approximate and Exact Algorithms for the Minimization of the Weighted Sum of Task Tardiness on a Single Machine
Jury
Directeur de these_KACEM_Imed_Université de Lorraine
Rapporteur_HIFI_Mhand_ Université d'Amiens
Rapporteur_CHU_Feng_Université d'Evry
Rapporteur_JEBALI_ Aida_SKEMA
Examinateur_BEKRAR_Abdelghani_Université de Valenciennes
Directeur de these_HEMMAK_Allaoua_université de M'sila
Examinateur_MOUHOUB_Nasser Eddine_Université de M'Sila
CoDirecteur de these_LUCARELLI_Giorgio_Université de Lorraine
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LCOMS - Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes
Mention de diplôme
Informatique
Salle de réunion du LCOMS
Université de Lorraine
LCOMS
UFR MIM
3 rue Augustin Fresnel
METZ
Mots clés
Méthode approchée,machine unique,méthodes exactes,algorithmes,ordonnancement,apprentissage automatique,
Résumé de la thèse
Cette thèse étudie les approches avancées pour résoudre les problèmes d'ordonnancement, en se concentrant spécifiquement sur la minimisation de la somme pondérée des retards sur une seule machine. L'ordonnancement, un domaine important de l'optimisation est essentiel pour la gestion de la production. La première partie de notre travail présente les notions fondamentales de l'ordonnancement, en détaillant les ressources, les contraintes et les objectifs spécifiques, tels que la réduction de la somme pondérée des retards.
Keywords
Algorithms,approximate methods,Scheduling,Single Machine,exacts methods,machine Learning,
Abstract
This thesis studies advanced approaches for solving scheduling problems, focusing specifically on minimizing the weighted sum of tardiness on a single machine. Scheduling, an important field of the optimization, is essential for production management. The first part of our thesis introduces the fundamental notions of scheduling, detailing resources, constraints and specific objectives, such as minimizing the weighted sum of tardiness.
