Optimisation multi-objectif pour le problème de dimensionnement de buffers - Archive ouverte HAL Access content directly
Journal Articles Journal of Decision Systems Year : 2012

Optimisation multi-objectif pour le problème de dimensionnement de buffers

(1, 2) , (1) , (1) , (2)
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Abstract

In this paper, we are studying the buffer sizing problem in production lines. It is one of the most studied subjects in the literature with one criterion but shows a lack of studies in its multiobjective form. Therefore, we present two multiobjective optimization techniques to solve the problem and which are: the second version of the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) and a multiobjective ant colony optimization algorithm. Three measures are used in order to compare the performances of the two developed algorithms. The algorithms are then applied for buffers sizing in a packaging line. A simulation model with the ARENA software is used for the performances evaluations. The simulation model is coupled with the optimization algorithms applying then the simulation based optimization technique. The numerical results of the algorithm based on ant colony are very relevant and show an advantage compared to the SPEA2.
Dans cet article, nous étudions le problème de dimensionnement de buffers dans les lignes de production. C’est l’un des sujets les plus étudiés dans la littérature en monocritère mais il présente un manque d'étude sous sa forme multi-objectif. Nous développons ici deux techniques d'optimisation multi-objectif pour résoudre le problème : la deuxième version du Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) et un algorithme d'optimisation multiobjectif par colonies de fourmis. Trois mesures sont utilisées pour comparer les performances des deux algorithmes développés. Un modèle de simulation sur le logiciel ARENA est utilise pour évaluer les performances. Ce modèle de simulation est couplé avec les algorithms d'optimisation appliquant ainsi la technique de l’optimisation basée sur la simulation. Les résultats numériques de l’algorithme basé sur les colonies de fourmis montrent un avantage par rapport au SPEA2.
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Dates and versions

hal-02500769 , version 1 (06-03-2020)

Identifiers

Cite

Hicham Chehade, Farouk Yalaoui, Lionel Amodeo, Pascal de Guglielmo. Optimisation multi-objectif pour le problème de dimensionnement de buffers. Journal of Decision Systems, 2012, 18 (2), pp.257-287. ⟨10.3166/jds.18.257-287⟩. ⟨hal-02500769⟩

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CNRS UTT LOSI
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