Amélioration de la performance de solveur sur des problèmes d’ordonnancement avec temps de mise en route

La recherche consiste à créer un outil d’ordonnancement qui a pour but d’ordonnancer une série de tâches sur une ligne de production composée d’une seule machine dans le milieu agroalimentaire. L’horizon de planification composé des semaines 4 à 8.

La recherche consiste à créer un outil d’ordonnancement qui a pour but d’ordonnancer une série de tâches (jobs) sur une ligne de production composée d’une seule machine dans le milieu agroalimentaire. L’horizon de planification composé des semaines 4 à 8. Le temps de mise en route entre les tâches doit être considéré et minimisé afin d’améliorer les performances de la ligne de production.

Le projet de recherche se fait en collaboration avec une entreprise : Biscuits Leclerc.

Ceux-ci ont partagé une partie de leurs données afin de servir d’instances. L’ordonnancement comprend des contraintes spécifiques à leur réalité telles qu’une limite de tâches pouvant s’exécuter dans une même journée ou l’obligation de certaines tâches à commencer en début de semaine. Pour y arriver, nous utilisons la programmation par contraintes, une technique d’optimisation issue de l’intelligence artificielle.

Les principales étapes de réalisation sont :

  • la création d’un modèle représentant la réalité de l’entreprise;
  • une heuristique de branchement adapté au problème;
  • l’utilisation d’une méta-heuristique ayant pour but d’améliorer la solution;
  • et l’implantation de l’outil dans l’entreprise.

Organisme partenaire

Chercheurs de l'IID associés au projet

Équipe complète du projet

Claude-Guy Quimper, Jonathan Gaudreault, Nicolas Blais (Université Laval)

Financement du projet : 2018-2021

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