Thèse de doctorat de David Duvivier :

Membres du Jury :

A. ARTIBA (CREGI-FUCaM)	Professeur d'Informatique Facultés Universitaires Catholiques de Mons	Rapporteur
H. BASSON (LISIC)	Professeur d'Informatique Université du Littoral Côte d'Opale	Président du jury
A. FREVILLE (LIMAV)	Professeur d'Informatique Université de Valenciennes et du Hainaut Cambresis	Examinateur
Ph. PREUX (LIL)	Professeur d'Informatique Université du Littoral Côte d'Opale	Directeur de thèse
E.G. TALBI (LIFL)	Maître de Conférences en Informatique Université de Lille 1	Examinateur
G. VENTURINI	Professeur d'Informatique Université de Tours	Rapporteur

Résumé de la thèse :

Nous étudions les méthodes itératives de recherche dans le cadre de la résolution du problème d'ordonnancement de type jobshop. Plus que les performances en elles-mêmes, nous nous intéressons tout particulièrement à la compréhension du fonctionnement des méthodes de résolution ainsi qu'à l'analyse de l'influence de la coopération de plusieurs méthodes de recherche sur la qualité des solutions engendrées.

Dans un premier temps, nous évaluons l'apport de critères secondaires intégrés dans la fonction coût. Nous utilisons des algorithmes itératifs de recherche pour étudier l'impact de l'intégration de ces critères sur le paysage adaptatif ainsi que sur la qualité des ordonnancements engendrés. Nous proposons ensuite quelques améliorations du schéma d'application des opérateurs dans les algorithmes génétiques. Finalement, nous étudions quelques modèles d'hybridation des méta-heuristiques basés sur la recherche tabou et les algorithmes évolutifs.

Mots-clés :

méta-heuristiques, hybridation, algorithmes évolutifs, recherche tabou, ordonnancement, jobshop

Télécharger la thèse :

TheseDDuvivier.pdf

http://tel.ccsd.cnrs.fr/documents/archives0/00/00/87/29/

David DUVIVIER

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