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Couplage règles heuristiques et algorithmes génétiques pour la résolution des problèmes d'affectation

Edi, Kouassi Hilaire and Duquenne, Philippe and Le Lann, Jean-Marc Couplage règles heuristiques et algorithmes génétiques pour la résolution des problèmes d'affectation. (2006) In: systèmes d'information, modélisation, optimisation et commande en Génie des Procédés : Le virtuel dans la réalité quotidienne., 11 October 2006 - 12 October 2006 (Toulouse, France). (Unpublished)

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Abstract

Dans cette communication, nous proposons un descriptif de notre démarche méthodologique qui permet de simuler différentes politiques d’affectation des ressources humaines en matière de planification d’activités industrielles, en prenant en compte deux aspects de la flexibilité qui sont : la modulation du temps de travail et la polyvalence. Ce dernier aspect donne la possibilité que pourrait avoir une ressource humaine d’exécuter diverses tâches avec les différentes compétences qu’il a acquises. Dans ce problème nous avons d’une part, un programme à réaliser pour lequel nous supposons connus les tâches, leur ordonnancement prévisionnel ainsi que les charges de travail par tâche et par compétence. Et d’autre part, une entreprise chargée de mener à bien ce programme d’activités, et composée d’acteurs supposés polyvalents travaillant selon des horaires modulables. Pour ce problème nous développons un couplage d’algorithme génétique et de règle heuristique basées sur la criticité de compétence pour apporter des solutions acceptables pour la réalisation du programme

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
HAL Id:hal-04034515
Audience (conference):National conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE)
Laboratory name:
Statistics:download
Deposited On:05 Oct 2018 12:21

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