Chapitre IV: Implémentation et simulations
5. EVAL : Permet de calculer et de diffuser les
évaluations partielles.
6. PROG : Contrôle-le suivie de
l'ordonnancement avec la plus petite fonction « Objectif ».
Comportement
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type
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Déclenchement
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PERCEPTION
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SIMPLEBEHAVIOUR
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AG_PROD.SETUP ()
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ECOUTE
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SIMPLEBEHAVIOUR
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AG_PROD.SETUP ()
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TREE
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ONESHOTBEHAVIOUR
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LOOP
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LOOP
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TICKERBEHAVIOUR
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AG_PROD.SETUP ()
|
PROG
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TICKERBEHAVIOUR
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TREE
|
Tableau 17 : Digramme de séquences de
l'algorithme de résolution
5.5. Résultats point de vue produit intelligent
Les agents sont définis en se basant sur le
modèle de produit actif pour les systèmes
Hétérarchiques. L'utilisation d'agents permet l'encapsulation des
modèles de comportement (que nous nommons activités)
utilisés en particulier pour l'ordonnancement des ressources.
La coordination entre agents produits est
réalisée par le biais de partage d'informations et
d'évaluations. L'évaluation du système de pilotage ainsi
défini se fait en utilisant l'interaction entre produits actifs.
Figure 78: Séquence de déclenchement
des comportements dans une résolution type
Les comportements sont comme des briques logicielles,
réutilisables et modulaires qui, combinées entre elles,
permettent d'envisager d'étendre à des taches dans
différents domaines, tel que l'ordonnancement de production, la
logistique ou encore la planification de personnel.
104
Chapitre IV: Implémentation et simulations
5.6. Efficacité de la méthode
Les structures de données permettent de
générer uniquement l'espace de recherche pertinent. Ce qui
représente un gain important en termes de ressources et de temps
d'exécution.
C'est ce point qui rend possible: premièrement,
l'utilisation d'une méthode exacte d'énumération totale,
deuxièmement, cette approche de formalisme facilite l'extension à
d'autres phases de cycle de vie du produit
Figure 79: Ecart entre espace totale et espace
pertinent
105
Chapitre IV: Implémentation et simulations
5.7. Efficacité de la méthode et
hétérogénéité des produits
Comme le montre les premiers résultats,
l'efficacité de notre méthode est positivement affectée
par l'hétérogénéité. En effet, plus les
produits à ordonnancer sont de familles différentes, plus les
temps de changement d'outils peuvent s'avérer importants. En
résulte une progression avec une courbe de tendance de 237,17 exp (0,14
x). Notre méthode est alors d'autant plus efficace que
l'hétérogénéité des produits est
importante.
Figure 80 : Impacte de
l'hétérogénéité des produits sur les
résultats
5.8. Temps d'exécution
Pour un nombre réduit d'agents-produits les temps de
résolution sont tout à fait acceptables. Cette validation tient
compte de l'environnement industriel du cas pratique. En effet, dans le
contexte pratique, le nombre de machines d'HPLC est de quatre machines. Pour
les produits, une simple présélection des produits à
traiter suffit à garder les données dans un cadre
mathématiquement exploitable.
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