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Notice détaillée

Les algorithmes génétiques en maintenance

Thèses / mémoires Ecrit par: Zerari, Naima ; Mouss, L. H. ; Publié en: 2006

Résumé: 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:
Langue: Français
Collation: 85 p. ill. ;30 cm
Diplôme: Magister
Etablissement de soutenance: Batna, Université du Hadj Lakhdar. Faculté des Sciences de l'Ingénieur
Spécialité: Génie Industriel
Index décimal 005.16 .Maintenance des programmes informatiques (entretien et réparation des programmes, maintenance logicielle)
Thème Informatique

Mots clés:
Algorithmes génétiques (informatique)
Gestion des stocks : Informatique
Coût
maintenance de programmes

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

Les algorithmes génétiques en maintenance

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