Une approche hybride de simulation-optimisation basée sur la fouille de données pour les problèmes d'ordonnancement

Une approche hybride basée sur la fouille de données pour découvrir de nouvelles règles de priorité pour le problème d'ordonnancement job-shop est présentée. Cette approche est basée sur la recherche de connaissances supposées être intégrés dans les solutions efficaces fournies par un module d&...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteur principal : Shahzad Muhammad Atif (Auteur)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École polytechnique de l'Université de Nantes (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Organisme de soutenance)
Autres auteurs : Castagna Pierre (Directeur de thèse), Mebarki Nasser (Directeur de thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Une approche hybride de simulation-optimisation basée sur la fouille de données pour les problèmes d'ordonnancement / Muhammad Atif Shahzad; sous la direction de Pierre Castagna; co-encadrant Nasser Mebarki
Publié : [S.l.] : [s.n.] , 2011
Description matérielle : 1 vol. (125 f.)
Note de thèse : Thèse de doctorat : Génie informatique et automatique : Nantes : 2011
Sujets :
Documents associés : Reproduit comme: Une approche hybride de simulation-optimisation basée sur la fouille de données pour les problèmes d'ordonnancement
LEADER 03909cam a2200469 4500
001 PPN159308593
003 http://www.sudoc.fr/159308593
005 20240531154500.0
029 |a FR  |b 2011NANT2070 
035 |a (OCoLC)800675199 
100 |a 20120316d2011 k y0frey0103 ba 
101 0 |a eng  |d fre  |d eng 
102 |a FR 
105 |a a m 000yy 
106 |a r 
200 1 |a Une approche hybride de simulation-optimisation basée sur la fouille de données pour les problèmes d'ordonnancement  |b Texte imprimé  |f Muhammad Atif Shahzad  |g sous la direction de Pierre Castagna  |g co-encadrant Nasser Mebarki 
210 |a [S.l.]  |c [s.n.]  |d 2011 
215 |a 1 vol. (125 f.)  |c ill.  |d 30 cm 
300 |a Thèse rédigée en anglais 
320 |a Bibliogr. f. 115-125 [142 réf.] 
328 |b Thèse de doctorat  |c Génie informatique et automatique  |e Nantes  |d 2011 
330 |a Une approche hybride basée sur la fouille de données pour découvrir de nouvelles règles de priorité pour le problème d'ordonnancement job-shop est présentée. Cette approche est basée sur la recherche de connaissances supposées être intégrés dans les solutions efficaces fournies par un module d'optimisation préalablement mis en oeuvre et utilisant la recherche tabou. L'objectif est de découvrir les principes directeurs de l ordonnancement à l'aide de la fouille de données et donc d'obtenir un ensemble de re gles capables d obtenir des solutions efficaces pour un problème d'ordonnancement. Une structure basée sur fouille de données est présentée et mise en oeuvre pour un problème de job shop avec comme objectifs le retard maximum et le retard moyen. Les résultats obtenus sont très prometteurs 
330 |a A data mining based approach to discover previously unknown priority dispatching rules for job shop scheduling problem is presented. This approach is based upon seeking the knowledge that is assumed to be embedded in the efficient solutions provided by the optimization module built using tabu search. The objective is to discover the scheduling concepts using data mining and hence to obtain a set of rules capable of approximating the efficient solutions for a job shop scheduling problem (JSSP). A data mining based scheduling framework is presented and implemented for a job shop problem with maximum lateness and mean tardiness as the scheduling objectives. The results obtained are very promising 
456 | |0 159333040  |t Une approche hybride de simulation-optimisation basée sur la fouille de données pour les problèmes d'ordonnancement  |b Ressource électronique  |f Muhammad Atif Shahzad  |c [S.l.]  |n [s.n.]  |d 2011 
541 | |a A Hybrid Simulation/Optimization Approach to Scheduling Control using Data Mining  |z eng 
606 |3 PPN157667774  |a Ordonnancement (informatique)  |3 PPN027253139  |x Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
606 |3 PPN027244067  |a Optimisation mathématique  |3 PPN027253139  |x Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
606 |3 PPN027351572  |a Simulation par ordinateur  |3 PPN027253139  |x Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
606 |3 PPN035198222  |a Exploration de données  |3 PPN027253139  |x Thèses et écrits académiques  |2 rameau 
686 |a 004  |2 TEF 
686 |a 620  |2 TE 
700 1 |3 PPN159308526  |a Shahzad  |b Muhammad Atif  |f 1979-....  |4 070 
702 1 |3 PPN100526012  |a Castagna  |b Pierre  |4 727 
702 1 |3 PPN159295890  |a Mebarki  |b Nasser  |f 1965-....  |4 727 
712 0 2 |3 PPN026403447  |a Université de Nantes  |c 1962-2021  |4 295 
712 0 2 |3 PPN033124884  |a Université de Nantes  |b Faculté des sciences et des techniques  |4 985 
712 0 2 |3 PPN068449399  |a École polytechnique de l'Université de Nantes  |4 985 
712 0 2 |3 PPN134103211  |a École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques  |c Nantes  |4 295 
801 3 |a FR  |b Abes  |c 20171204  |g AFNOR 
979 |a SCI 
930 |5 441092104:446507547  |b 441092104  |j u 
998 |a 622240