Une approche stochastique et multicritère basée sur la simulation

Abstract

Sizing resources of manufacturing systems is a critical problem. Simulation is a useful solution method but sometimes it is infeasible. Then, simulation based optimization strategies seem attractive. Their utilization requires the identification of a cost to minimize, but the explicit formulation this cost is very difficult in practice. We propose an alternative approach aiming to identify the minimal number of resources of each type while taking into account the predetermined design specifications. The problem is then defined as a constrained multiobjective stochastic optimization problem and it is solved by jointly applying metamodeling, “bootstrap” and multiobjective optimization approaches.

Le dimensionnement du nombre de ressources est un problème capital dans les systèmes de production. La simulation est une méthode de résolution utile mais qui est parfois impossible. Les stratégies d'optimisation via simulation apparaissent alors attractives. Leur utilisation nécessite de déterminer un coût qui doit être minimisé mais qui est en pratique très difficile de formuler explicitement. Nous proposons une approche alternative, visant à déterminer le nombre minimal de ressources de chaque type, en tenant compte des performances demandées. Le problème est alors posé comme un problème d'optimisation stochastique multi-objectif sous contraintes et il est résolu en utilisant conjointement les approches de métamodèlisation, de « bootstrap » et d'optimisation multicritère.

Keywords:

• Sizing
• Simulation Based Optimization
• Metamodeling
• Bootstrap
• Multicriteria
• Resources

Mots clés:

• dimensionnement
• optimisation via simulation
• métamodélisation
• bootstrap
• multicritère
• ressources