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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 22/2 - 2008  - pp.183-208  - doi:10.3166/ria.22.183-208
TITRE
Métaheuristiques pour le flow-shop de permutation bi-objectif stochastique

RÉSUMÉ
Bien que les algorithmes évolutionnaires soient couramment utilisés pour résoudre des problèmes multi-objectifs d'une part, et stochastiques d'autre part, très peu de travaux ont été menés sur ces deux aspects simultanément. Par exemple, les problèmes d'ordonnancement sont habituellement traités sous une forme mono-objectif déterministe, alors qu'ils sont clairement multi-objectifs et qu'ils sont soumis à de nombreux facteurs d'incertitude. Dans cet article, nous présentons différentes approches pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectif stochastiques et les appliquons à un problème d'ordonnancement de type flow-shop de permutation bi-objectif avec durées d'exécution aléatoires.


ABSTRACT
Although evolutionary algorithms are commonly used for solving multi-objective problems on the one hand and stochastic problems on the other hand, very few studies have investigated these two aspects simultaneously. For instance, scheduling problems are usually tackled in a single-objective deterministic form, whereas they are clearly multi-objective and they are subject to a wide range of uncertainty. In this paper, we present different approaches to solve stochastic multi-objective optimization problems and apply them to a bi-objective permutation flow-shop scheduling problem with random processing times.


AUTEUR(S)
Arnaud LIEFOOGHE, Laetitia JOURDAN, Matthieu BASSEUR, El-Ghazali TALBI

MOTS-CLÉS
métaheuristiques, algorithmes évolutionnaires, optimisation multi-objectif, incertitude, problèmes d'ordonnancement, durées d'exécution aléatoires.

KEYWORDS
metaheuristics, evolutionary algorithms, multi-objective optimization, uncertainty, scheduling problems, random processing times.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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