Soutenance de thèse - Essognim Richard WILOUWOU

Soutenance de thèse - Essognim Richard WILOUWOUEssognim Richard Wilouwou, en vue de l’obtention du grade de Docteur en Sciences et Technologies de la Communication, spécialité « Automatique, Productique et Robotique », présentera ses travaux intitulés : Intégration de la prise de décision dans les problèmes d'ordonnancement : de l'optimisation guidée par les préférences à la conception d'une approche hybride basée sur l'analyse du paysage de fitness", le 8 octobre à Lorient.

Date 08/10

Résumé

Intégration de la prise de décision dans les problèmes d’ordonnancement : de l’optimisation guidée par les préférences à la conception d’une approche hybride basée sur l’analyse du paysage de fitness.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de l'Industrie 5.0 et des systèmes de production centrés sur l'humain. Elle étudie l'intégration de connaissances décisionnelles dans les processus d'optimisation appliqués aux problèmes d'ordonnancement. Les travaux menés s'articulent autour de deux axes complémentaires. Le premier concerne l'optimisation guidée par les préférences du décideur relatives au critère de stabilité dans un contexte de réordonnancement. Le second exploite l'analyse du paysage de fitness et l'apprentissage automatique pour guider l'initialisation d'une métaheuristique vers des régions prometteuses de l'espace de recherche. Les approches proposées ont été validées sur des problèmes d'ordonnancement dans des ateliers de type Job Shop. Les résultats obtenus soulignent l'intérêt d'exploiter des connaissances issues du décideur ou de la structure du paysage de fitness pour améliorer les performances des méthodes de résolution. Cette thèse contribue ainsi au développement de méthodes d'optimisation plus adaptatives pour les systèmes de production du futur.

Mots clés : Ordonnancement, Décideur, Préférences, Paysage de fitness, Métaheuristiques

Abstract

Integration of decision-making into scheduling problems: from preference-guided optimization to the design of a hybrid approach based on fitness landscape analysis.

This thesis is set within the context of Industry 5.0 and human-centered production systems. It investigates the integration of decision-related knowledge into optimization processes for scheduling problems. The work is structured around two complementary research directions. The first focuses on preference-guided optimization, where decision-maker preferences regarding the stability criterion are incorporated into rescheduling problems. The second explores the use of fitness landscape analysis and machine learning to guide the initialization of a metaheuristic toward promising regions of the search space. The proposed approaches were validated on the Job Shop scheduling problem. The results highlight the value of exploiting knowledge derived either from the decision-maker or from the structure of the fitness landscape to improve the performance of optimization methods. This thesis thus contributes to the development of more adaptive optimization approaches for the production systems of the future. 

Keywords: Scheduling, Decision Maker, Preferences, Fitness Landscape, Metaheuristics

Membres du jury

• Pr Laetitia JOURDAN, rapporteur avant soutenance, Professeure des Universités, Université de Lille, CRIStAL CNRS UMR 9189
• Pr Jin-Kao HAO, rapporteur avant soutenance, Professeur des Universités, Université d'Angers, LERIA UR 2645
• Pr Marc SEVAUX, directeur de thèse, Professeur des Universités, Université Bretagne Sud, Lab-STICC CNRS UMR 6285
• Dr Alexandru-Liviu OLTEANU, co-directeur de thèse, Maître de Conférences HDR, Université Bretagne Sud, Lab-STICC CNRS UMR 6285
• Dr Arwa KHANNOUSSI, encadrante de thèse, Maître de Conférences, IMT Atlantique site de Brest, Lab-STICC CNRS UMR 6285
• Pr Fanny PASCUAL, examinatrice, Professeure des Universités, Sorbonne Université, LIP6 CNRS UMR 7606
• Pr Wassila OUERDANE, examinatrice, Professeure des Universités, Université Paris-Saclay, CentraleSupélec

Les travaux sont dirigés par Marc Sevaux, Alexandru-Liviu Olteanu et Arwa Khannoussi

École doctorale MathSTIC Bretagne Océane N°644

Informations pratiques

Jeudi 8 octobre à 14h

Salle 204

Centre de Recherche "Christiaan Huygens"

Lorient

Crédit photographique : ©Université Bretagne Sud. Service Communication