Les problèmes d'ordonnancement constituent une classe importante des problèmes d'optimisation combinatoire. La plupart des travaux dans ce domaine considèrent des problèmes statiques pour lesquels toutes les données (activités, ressources, contraintes) sont connues à l'avance. En réalité, ce type de problèmes est très souvent soumis aux aléas (matières premières livrées en retard, arrivées de nouvelles commandes, pannes de machines, etc.). Aussi, l'ordonnancement se déroule rarement comme prévu. On a alors affaire à un problème d'ordonnancement dit dynamique. Dans cet ouvrage, nous considérons le problème d'ordonnancement RCPSP ... Lire la suite
Les problèmes d'ordonnancement constituent une classe importante des problèmes d'optimisation combinatoire. La plupart des travaux dans ce domaine considèrent des problèmes statiques pour lesquels toutes les données (activités, ressources, contraintes) sont connues à l'avance. En réalité, ce type de problèmes est très souvent soumis aux aléas (matières premières livrées en retard, arrivées de nouvelles commandes, pannes de machines, etc.). Aussi, l'ordonnancement se déroule rarement comme prévu. On a alors affaire à un problème d'ordonnancement dit dynamique. Dans cet ouvrage, nous considérons le problème d'ordonnancement RCPSP dans le cas dynamique. Nous proposons une méthode basée sur des techniques de résolution des problèmes de satisfaction de contraintes dynamiques. Le système développé est ainsi capable de résoudre de manière efficace, sans repartir à zéro et dans un temps raisonnable, des instances de RCPSP dynamiques (i.e. ajouts/retraits de contraintes de précédence, ajouts/retraits d'activités et de ressources). Il permet aussi de traiter des extensions du RCPSP dynamique : précédence/disjonction/chevauchement généralisés, et variation des disponibilités des ressources.
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