Le domaine de la déconstruction des bâtiments contribue de manière significative à la production de déchets. Bien que diverses techniques permettent de recycler ou de réutiliser ces derniers, la majorité d'entre eux n'est malheureusement pas valorisée en raison d'une mauvaise gestion des flux. Cette thèse propose de créer un modèle pour le secteur de la déconstruction, visant à optimiser les procédures de démantèlement et la gestion des flux de déchets, afin d'augmenter les taux de récupération des déchets et de réduire les dépenses financières et environnementales. Compte tenu de la complexité du problème, nous proposons une approche simheuristique qui sépare la simulation exhaustive du terrain du processus d'optimisation. Plus précisément, nous mettons en œuvre une simulation à l'aide d'un modèle basé sur des agents et utilisons une approche d'optimisation à deux niveaux pour le processus d'optimisation. La partie supérieure de l'approche condense les contraintes de temps en problèmes d'ordonnancement, tandis que la partie inférieure traite des contraintes d'allocation des ressources. Selon qu'un ordre est considéré pour les opérations de déconstruction des bâtiments, le problème d'ordonnancement peut être représenté par un problème d'ordonnancement de machines parallèles identiques non pondérées avec dates de sortie ou par un problème d'atelier flexible avec dates de sortie (FJSP). Chaque solution d'ordonnancement valide est associée à un problème d'allocation des ressources qui doit être résolu pour évaluer le coût réel de l'ordonnancement. Ce problème d'allocation des ressources entraîne un comportement irrégulier dans l'évaluation de la programmation. Pour s'attaquer aux complexités révélées lors de l'ordonnancement, diverses approches métaheuristiques ont été employées pour trouver des solutions optimales. Un nouveau codage génétique du FJSP avec des critères d'évaluation non uniformes et son opérateur génétique personnalisé correspondant ont été proposé et testé. En outre, une description détaillée d'une approche de recherche locale basée sur une nouvelle représentation graphique disjonctive de la FJSP est fournie. Enfin, une approche hybride combinant les deux méthodes est introduite. De nouveaux ensembles de données pour ce problème sont générés par un générateur d'instances nouvellement développé. Les différentes approches proposées sont évaluées sur ces ensembles de données.
M. Arnaud DONIEC IMT Nord Europe Directeur de thèse, Mme Laetitia JOURDAN CRIStAL/Université de Lille/CNRS Co-directrice de thèse, M. Guillaume LOZENGUEZ CERI SN, IMT Nord Europe Examinateur, M. Julien BASTE CRIStAL/Université de Lille/CNRS Examinateur, M. Frédéric SAUBION LERIA Rapporteur, Mme Hind BRIL EL HAOUZI CRAN UMR 7039, University of Lorraine, CNRS Rapporteure, Mme Emmanuelle GRISLIN-LE STRUGEON LAMIH - INSA Haut de France Examinatrice, Mme Besma ZEDDINI SATIE UMR CNRS, CY Tech Examinatrice.
Thesis of the team ORKAD defended on 06/02/2024
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