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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 50/3 - 2017  - pp.323-334  - doi:10.3166/jesa.50.323-334
TITRE
Optimisation de plus court chemin du séquençage de tâches en fonction de l'algorithme de colonies de fourmis

TITLE
Shortest route optimization of job-shop scheduling based on ant colony algorithm

RÉSUMÉ
Cet article vise à concevoir la solution la meilleure et la plus polyvalente au problème de séquençage de tâches (JSP, le sigle de « job-shop scheduling problem » en anglais). A cet égard, l' algorithme de colonies de fourmis (ACA, le sigle de « ant colonly algorithm » en anglais) a été intégré à l'optimisation de plus court chemin du JSP et une stratégie a été élaborée pour résoudre le chemin de planification la plus court avec l’ACA amélioré. La stratégie proposée a été vérifiée par une analyse de cas et un test de simulation. Les résultats montrent que l’ACA convient à l’optimisation de la planification des JSP dans le monde réel. Avec l'augmentation du coefficient résiduel de phéromone, la longueur de chemin de l'ACA a d'abord augmenté et puis diminué. L'ACA amélioré a élaboré une meilleure solution que l'algorithme génétique avec moins d'itérations. L'ACAamélioré est plus adaptable et polyvalent que l’algorithme génétique pour l’optimisation de plus court chemin, ainsi que l’avantage relatif de l’ACA amélioré dans la capacité d’optimisation globale de JSP. Les résultats de la recherche ont apporté un nouvel éclairage sur l’optimisation de la JSP dynamique avec des objectifs multiples.


ABSTRACT
This paper aims to design the best and versatile solution to job-shop scheduling problem(JSP). For this purpose, the ant colonlyalgorithm(ACA) was integrated to the shortest route optimization of the JSP, and a strategy was developed to solve the shortest scheduling route with the improved ACA(IACA). The proposed strategywas verified through case analysis and simulation experiment. The results show that the ACAis suitable to optimize the scheduling route of real-world JSP. With the increase of the pheromone residual coefficient, the route length of the ACA first increased and then decreased. The IACA worked out a better solution than the genetic algorithm with fewer iterations. The IACA is more adaptable and versatile than the genetic algorithm in shortest route optimization, as well as the IACA’s relative advantage in the global optimization ability for JSP. The research findings shed new light on the optimization of dynamic JSP with multiple objectives.


AUTEUR(S)
Hui WANG

MOTS-CLÉS
séquençage de tâches (JSP), optimisation de plus court chemin, algorithme de colonie de fourmis (ACA), simulation, nombre d'itérations.

KEYWORDS
Job-shop scheduling problem (JSP), shortest route optimization, ant colony algorithm (ACA), simulation, number of iterations.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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