ملخص: Les entreprises sont de plus en plus sensibilisées à l’importance des coûts induits par les défaillances accidentelles des systèmes de production. De ce fait la maintenance a pris une position clef. Pour l’assurer convenablement, les gestionnaires dans le monde industriel se sont intéressés à la gestion des stocks des pièces de rechange, plus particulièrement à l’optimisation des coûts de leur exploitation. Dans ce contexte, les algorithmes génétiques constituent une solution idéale. Dans un premier temps, ce mémoire expose le fonctionnement de l’optimisation par algorithme génétique qui simule le processus de sélection naturelle. Cet algorithme opère sur des populations composées d’un ensemble d’individus. Ces individus sont codés dans des génotypes composés de gènes correspondant aux valeurs des différentes variables de la fonction mathématique. Dans un second temps, le même algorithme implémenté est utilisé pour optimiser le coût d’un stock de pièces de rechange, où les paramètres codant les chaînes constituant la population représentent les paramètres des pièces de rechange à stocker. Comme dans l’évolution naturelle, on espère l’émergence progressive d’individus de mieux en mieux adaptés : les meilleurs individus de la population finale sont des approximations de solutions du problème d’optimisation du coût du stock des pièces de rechange en occurrence le taux de panne, taux de réparation et la quantité à stocker

Batna:
لغة: فرنسية
الوصف المادي: 85 p. ill. ;30 cm
الشهادة: Magister
مؤسسة مناقشة الرسالة: Batna, Université du Hadj Lakhdar. Faculté des Sciences de l'Ingénieur
تخصص: Génie Industriel
الفهرس العشري 005.16 .صيانة برامج الكمبيوتر (صيانة البرامج وإصلاحها ، صيانة البرمجيات)
الموضوع الإعلام الآلي

الكلمات الدالة:
Algorithmes génétiques (informatique)
Gestion des stocks : Informatique
Coût
maintenance de programmes

ملاحظة: Bibliogr.pp.77-81; Annexe pp.82-85