Début de thèse : 2023
Fin de thèse : 2026
Date de soutenance prévue : –
Résumé
Le contexte international actuel et les enjeux environnementaux rendent cruciales les questions énergétiques, que ce soit en termes de sobriété, d’autonomie, de sécurisation des approvisionnements ou de transition progressive vers des sources d’énergie renouvelables. Responsable de plus du 50% de la consommation mondiale d’énergie en 2019, l’industrie est l’acteur le plus concerné. Ceci explique l’attention grandissante portée par la communauté scientifique vers l’efficacité énergétique des systèmes manufacturiers : différents aspects (tels que consommation d’énergie et coût associé, effacement de la consommation électrique, considération du pic de puissance) sont investigués, de la conception à la planification et l’ordonnancement des opérations, sous forme de contraintes et/ou de critères à optimiser. Les nouveaux paradigmes industriels liés à l’Industrie 4.0/5.0 élargissent davantage le nombre de leviers potentiels d’action. Pourtant, les problèmes d’optimisation qui s’en suivent semblent difficiles à aborder de manière exacte selon des techniques traditionnelles. Cette thèse vise à développer des outils avancés de résolution exacte de problèmes de décision dans les systèmes manufacturiers avec prise en compte de l’énergie, afin de pouvoir s’attaquer à des instances de grande taille et favoriser l’utilisation dans des cas réels. Ces outils reposeraient sur des techniques d’Optimisation Combinatoire, telles que Génération de Colonnes ou Algorithmes de Plans Coupants, ayant déjà fait preuve d’efficacité dans d’autres domaines, mais encore peu utilisés pour des problèmes comme ceux à l’étude, et dont le potentiel reste par conséquent à explorer. Le développement de tels outils aiderait en outre à mieux connaître les propriétés structurelles de ces problèmes et ouvrir davantage de pistes d’investigation, comme la conception d’algorithmes metaheuristiques ou l’intégration de techniques de Machine Learning.
Mots clés
Optimisation combinatoire, Résolution exacte, Génération de colonnes, Inégalités valides.
Objectifs de développement durable concernés
Publications
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- The Job-Shop Scheduling Problem (JSSP) is a challenging problem in combinatorial optimization, ranking among the hardest to solve in practice within its complexity class. In this work, we address the JSSP under energy considerations, specifically focusing on minimizing total energy costs under a Time-of-Use (ToU) pricing scheme and a peak power limit. ToU pricing schemes […]