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Extraction de règles d'ordonnancement : Aide au paramétrage d'un progiciel d'ordonnancement

Authors :
Emmanuel Lereno
Brigitte Chebel-Morello
Pierre Baptiste
Laboratoire d'automatique de Besançon (LAB)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM)-Université de Franche-Comté (UFC)
Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)
Département de Mathématiques et de Génie Industriel. (Département de Mathématiques et de Génie Industriel.)
École Polytechnique de Montréal (EPM)
Azema, Martine
Source :
Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Lavoisier, 2006, 40 (1), pp.11-32
Publication Year :
2006
Publisher :
HAL CCSD, 2006.

Abstract

International audience; Conditions complexity of management workshop of production manufacturing increases and requires heuristic algorithm adapted to the context. The principal difficulty then lies in the choice of heuristic algorithm to apply. We propose a help method to schedule, and more specifically a parameter setting up's help of an industrial scheduling software, being based on machine learning system able to extract knowledge from data. An inductive learning based on examples system is developed and replaced in a process of ECD (Extraction of Knowledge starting from Data). The first step pf this process is specific to our problem and uses in this case the capacities of simulation of a market software of scheduling.

Details

Language :
French
ISSN :
12696935
Database :
OpenAIRE
Journal :
Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Lavoisier, 2006, 40 (1), pp.11-32
Accession number :
edsair.doi.dedup.....77f5ce470f6b44d20f9c28ea3068bd14