Auteur : Alexandre SALCH
Directeur de thèse : Jean Philippe GAYON
Co-Encadrant : Pierre LEMAIRE
Date : 29 novembre 2013
Directeur de thèse : Jean Philippe GAYON
Co-Encadrant : Pierre LEMAIRE
Date : 29 novembre 2013
L'Ordonnancement stochastique avec impatience
Le cadre de cette thèse est l'étude de systèmes de production avec impatience et plusieurs classes de clients. Ces systèmes sont modélisas comme des problèmes d'ordonnancement stochastiques avec des dates d'échéance. Dans la littérature, peu de résultats existent sur le contrôle optimal de ces systèmes. Nous considérons un système avec une machine, sur laquelle des tâches sont à exécuter. Les durées d'execution, les dates d'échéance (ou durées d'impatience) et des dates de disponibilité des tâches sont des variables aléatoires. A chaque tâche est associé un poids et l'objectif est de minimiser l'espérance du nombre pondéré de tâches en retard.
Dans notre étude, nous utilisons différentes modélisations, rendant compte desdifférentes contraintes régissant des systèmes réels. Notamment, nous faisons la différence entre l'impatience (le fait d'avoir attendu trop longtemps), et l'abandon (le fait de quitter le système suite à l'impatience). Dans la classe des politiques statistiques, nous donnons des ordonnancements optimaux pour des problèmes avec impatience. Dans la classe des politiques dynamiques avec préemption, nous donnons de nouvelles conditions garantissant l'optimalité d'une politique stricte pour des problèmes avec abandon. Nous proposons aussi une heuristique plus efficace que celles développées dans la littérature. Enfin, nous explorons des variantes et des extentions de ces problèmes, lorsque le système comporte plusieurs machines et lorsque la préemption n'est pas autorisée.
Dans notre étude, nous utilisons différentes modélisations, rendant compte desdifférentes contraintes régissant des systèmes réels. Notamment, nous faisons la différence entre l'impatience (le fait d'avoir attendu trop longtemps), et l'abandon (le fait de quitter le système suite à l'impatience). Dans la classe des politiques statistiques, nous donnons des ordonnancements optimaux pour des problèmes avec impatience. Dans la classe des politiques dynamiques avec préemption, nous donnons de nouvelles conditions garantissant l'optimalité d'une politique stricte pour des problèmes avec abandon. Nous proposons aussi une heuristique plus efficace que celles développées dans la littérature. Enfin, nous explorons des variantes et des extentions de ces problèmes, lorsque le système comporte plusieurs machines et lorsque la préemption n'est pas autorisée.