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Digitalisation de la déconstruction sélective : simulation et optimisation des filières

Authors :
Corentin Juvigny
Julien Baste
Guillaume Lozenguez
Arnaud Doniec
Laeticia Jourdan
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Lille Douai)
Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL)
Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Karami, Abir B.
Operational Research, Knowledge And Data (ORKAD)
Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai (IMT Nord Europe)
INSA Lyon
Source :
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Jul 2021, Bordeaux, France. pp.79-81, HAL, 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne-Lyon, France
Publication Year :
2021
Publisher :
HAL CCSD, 2021.

Abstract

International audience; Le domaine de la déconstruction des bâtiments produit un grand nombre de déchets industriels qui ne sont, pour l'heure, que peu valorisés, alors qu'ils pourraient être soit recyclés, soit directement réutilisés dans d'autres chantiers.L'objectif de cette étude est de fournir un outil permettant de modéliser et d'optimiser les différents flux de matériaux issus des déconstructions pour une meilleure réutilisation de ces derniers, ou le cas échéant un meilleur recyclage.Pour cela, des techniques de modélisations à base d'agents seront utilisées afin de visualiser les dynamiques des différents acteurs de la filière, ainsi que des techniques de métaheuristiques afin d'optimiser l'ordonnancement des actions de ces acteurs.

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Rencontres des Jeunes Chercheurs en Intelligence Artificielle (RJCIA'21) Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA'21), Jul 2021, Bordeaux, France. pp.79-81, HAL, 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne-Lyon, France
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..349474d7fda58d3612226445af422dd9