Planification des tâches dans un atelier à la commande l'aide d'un réseau neuronal

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Bol La planification des tâches dans un atelier à la commande consiste à répartir les machines dans le temps afin d'exécuter un ensemble de tâches de manière à minimiser/maximiser une mesure de performance spécifique tout en respectant les contraintes de priorité des opérations, les contraintes de capacité des machines, les exigences en matière de temps de traitement et de temps de préparation. Les ressources sont les machines et les tâches. La planification des tâches dans un atelier appartient à la classe des problèmes NP-complets. Dans cet ouvrage, des modèles de réseaux neuronaux artificiels ont été appliqués pour résoudre des problèmes NP-complets. L'objectif principal est de minimiser le temps total pondéré d'exécution des tâches dans le système, c'est-à-dire de minimiser le temps de fabrication (temps nécessaire pour terminer toutes les tâches) en utilisant la méthode heuristique, qui donne une solution approximative de haute qualité dans un délai raisonnable.

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La planification des tâches dans un atelier à la commande consiste à répartir les machines dans le temps afin d'exécuter un ensemble de tâches de manière à minimiser/maximiser une mesure de performance spécifique tout en respectant les contraintes de priorité des opérations, les contraintes de capacité des machines, les exigences en matière de temps de traitement et de temps de préparation. Les ressources sont les machines et les tâches. La planification des tâches dans un atelier appartient à la classe des problèmes NP-complets. Dans cet ouvrage, des modèles de réseaux neuronaux artificiels ont été appliqués pour résoudre des problèmes NP-complets. L'objectif principal est de minimiser le temps total pondéré d'exécution des tâches dans le système, c'est-à-dire de minimiser le temps de fabrication (temps nécessaire pour terminer toutes les tâches) en utilisant la méthode heuristique, qui donne une solution approximative de haute qualité dans un délai raisonnable.


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  • 9786206839651
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