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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 39/5-6 - 2005  - pp.637-656  - doi:10.3166/jesa.39.637-656
TITRE
Optimisation intelligente via simulation et extraction de connaissances

RÉSUMÉ
L'optimisation d'un système de production au niveau flux consiste à attribuer une valeur à certains paramètres influençant la performance du système. Or, la plupart des méthodes d'optimisation livrent une solution sans aucune forme d'explication. Afin de produire de la connaissance sur le comportement du système (caractérisation des bonnes solutions, détermination des paramètres critiques) et même de générer plus rapidement des solutions performantes mais en évitant l'effet « boîte noire » récurrent des méthodes d'optimisation, les auteurs proposent une « optimisation intelligente » basée sur la synergie entre une optimisation évolutionniste et une méthode d'extraction de connaissances à partir de données par graphe d'induction. Cette approche est illustrée via la configuration d'un système d'assemblage multiproduit géré en kanban.


ABSTRACT
The optimization of a production system consists of determining a value for certain parameters which influence the system performance. However, the majority of the optimization methods deliver a solution without any form of explanation. In order to avoid the "black box" effect of many optimization methods, to produce knowledge on the system behavior (characterization of solutions that perform well, determination of the critical parameters) and to even expedite performant solutions, the authors propose an "intelligent optimization". This is based on synergy between an evolutionary optimization and a learning method by graph of induction. This approach is illustrated via the configuration of a multiproduct assembling system managed by Kanban.


AUTEUR(S)
Anne-Lise HUYET, Jean-Luc PARIS

MOTS-CLÉS
extraction de connaissances, optimisation via simulation.

KEYWORDS
Knowledge Extraction, Simulation Optimization.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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