Approche par recherche opérationnelle pour l’optimisation des opérations d’un laboratoire de recherche nucléaire

Soutenance de: 
THESE
Candidat: 
Oliver POLO MEJIA
Unité de recherche: 
LAAS-CNRS équipe ROC
Date: 
19/09/2019 - 10:00
Lieu: 
LAAS-CNRS - Salle de Conférences 7 avenue du Colonel Roche 31077 TOULOUSE Cedex 4
Directeurs de thèse: 
Christian ARTIGUES, Directeur de Recherche, LAAS-CNRS, et Pierre LOPEZ, Directeur de Recherche, LAAS-CNRS
Rapporteurs: 
Maria DI MASCOLO, Directrice de Recherche, CNRS Laboratoire G-SCOP, et Ameur SOUKHAL, Professeur des Universités, LIFAT
Examinateurs: 
Stéphane DAUZÈRE-PÉRÈS, Professeur Ecole des Mines de Saint-Etienne., Olivier DUGNE, Ingénieur de Recherche, CEA., Philippe LABORIE, Ingénieur de Recherche, IBM Research .
Résumé: 

Cette thèse présente les résultats d’un projet de recherche visant l’optimisation du processus d’ordonnancement d’activités au sein d’un laboratoire de recherche du Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives (CEA). Pour aborder ce problème, nous décomposons chaque activité en un ensemble de tâches élémentaires pour appliquer des méthodes classiques d’ordonnancement. Nous modélisons le problème d’ordonnancement du laboratoire comme une version étendue du problème de gestion de projet multi-compétences (Multi-Skill Project Scheduling Problem ou MSPSP). En première approche, nous proposons un MSPSP avec pénalité par préemption, ainsi que sa formulation en Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE). Dans cette version du problème, la préemption est autorisée et une pénalité est appliquée chaque fois qu’une activité est interrompue. Cette approche précédente ne prend cependant pas en compte toutes les contraintes de sûreté et sécurité de l’installation et une variante plus précise du problème est nécessaire. Ainsi, nous proposons ensuite d’intégrer le concept de préemption partielle au MSPSP. Ce concept, qui n’a pas encore été étudié dans la littérature scientifique, implique que seul un sous-ensemble de ressources est libéré pendant les périodes de préemption. Le problème qui en découle (MSPSP avec préemption partielle ou MSPSP-PP) est modélisé à l’aide de deux méthodologies : la PLNE et la programmation par contraintes. Compte tenu du besoin industriel de disposer de bonnes solutions dans un délai très court, nous présentons également une série d’algorithmes heuristiques pour MSPSP-PP. Tout d’abord, nous présentons un algorithme glouton qui utilise des règles de priorité et un problème de flot pour l’affectation des techniciens. Pour améliorer les solutions de l’algorithme glouton, nous présentons un algorithme de recherche locale basée sur une arborescence binaire et une procédure de recherche adaptative aléatoire gloutonne. Enfin, nous présentons un algorithme de recherche locale à grand voisinage, une procédure hybride combinant des méthodes exactes et heuristiques. Une maquette d’interface graphique, permettant l’exploitation simple des algorithmes d’ordonnancement par l’équipe de planification de l’installation, est aussi présentée.

Mots-clés: 
MSPSP, scheduling, multi-skill, nuclear lab, partial preemption