Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse aborde l'optimisation du problème de planification de la production sous contraintes de disponibilité d'énergie. Le but de cette thèse est de développer des modèles mathématiques appropriés et des méthodes d'optimisation pouvant résoudre le problème traité. Dans la première partie, nous étudions le problème de dimensionnement de lot pour le système Flow-Shop en prenant en compte plusieurs sources d'énergie (renouvelables et non renouvelables). L'objectif est de minimiser les coûts de production, de stock et d'énergie en tenant compte à la fois de la consommation et de la combinaison des sources d'énergie dans le contrat énergétique que l'entreprise souscrit auprès du fournisseur d'énergie. Ce problème n'a jamais été abordé dans la littérature. Dans la deuxième partie, le même problème est traité avec la prise en compte de l’aspect stochastique des sources d’énergie renouvelables. La motivation de cette étude est de fournir un outil d'aide à la décision pour les fabricants industriels souhaitant s’engager dans l’utilisation d’énergies renouvelables dont la disponibilité n’est pas garantie. Pour modéliser l'incertitude des sources d'énergie renouvelables, plusieurs contraintes probabilistes sont proposées. Cette étude est la première approche qui utilise les contraintes probabilistes pour modéliser la disponibilité incertaine des sources d’énergie renouvelables. ; This thesis addresses the optimization of the production planning problem under energy availability constraints. The goal of the thesis is to develop appropriate mathematical models and optimization methods that can solve the handled problem. In the first part, Capacitated Single-Item Lot-Sizing Problem for a Flow-Shop System is studied by taking into account several energy sources (renewable and non-renewable). The aim is to minimize production, stock and energy costs by considering both the consumption and the mix of energy sources in the energy contract that the company subscribes from the energy supplier. This problem has never been ...