Chapitre III : Spécification et
modélisation d'une solution à base de SMA
7.4. Avantages du produit actif
Nous considérons un système de production
composé d'un ensemble d'agents coopératifs. Le produit actif a la
possibilité de répondre par l'affirmative ou le refus à
des requêtes provenant des autres agents.
Il dispose donc d'une certaine liberté de manoeuvre, ce
qui le différencie de tous les concepts semblables, qu'ils s'appellent
« objets », « modules logiciels » ou « processus
». L'autonomie n'est pas seulement comportementale, elle porte aussi sur
les ressources : énergie, CPU, quantité de mémoire,
accès à certaines sources d'informations, etc. Ces ressources
sont à la fois ce qui rend l'agent non seulement dépendant de son
environnement mais, aussi, en étant capable de gérer ces
ressources, ce qui lui donne une certaine indépendance vis-à-vis
de lui. L'agent est ainsi à la fois un système ouvert (il a
besoin d'éléments qui lui sont extérieurs pour survivre)
et un système fermé (car les échanges qu'il a avec
l'extérieur son très étroitement
réglementés).
7.5. Classification du produit développé
En résumé, il s'agit de développer un
produit intelligent qui agira essentiellement en début de vie (BoL).
C'est un item intelligent avec une intelligence distante : pour des raisons
économiques et pratiques nous ne pouvons pas augmenter les boites de
médicament des ressources matérielles pour héberger
l'agent informatique. Notre agent produit sera doté de capacités
de traitement de l'information, et sera ainsi apte à «
décider » de la suite de son évolution.
Figure 60: Classification du produit
développé
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Chapitre III : Spécification et
modélisation d'une solution à base de SMA
8. MODELE DE RESOLUTION
8.1. Propriétés du problème
Le problème est NP-difficile (au sens fort). De
nombreux travaux ont été exécutés sur la
complexité des problèmes d'atelier. Très peu de
problèmes d'atelier peuvent être résolus en temps
polynomial.
8.2. Limite des autres méthodes
Dans notre cas d'études et en vue de la durée
des tests et du fort l'impact de l'ordre dans lequel sont
exécutées les taches, nous tentons de résoudre le
problème en utilisant une énumération totale. Notée
que ce type de résolution est parfois délaissé mais il est
tout à fait approprié pour notre cas. Et ce, en raison de
nombreux avantages qu'il offre.
METHODES APPROCHEES DE RESOLUTION
De beaucoup de tentatives de résolution du cas
général par algorithme de liste utilisant des règles de
priorité ont été proposées. Le principe
général de ces algorithmes de listes est le suivant : on
ordonnance à chaque instant t où une machine et au moins une
tâche sont disponibles
La tâche de priorité maximale est conforme
à la règle de priorité retenue. Parmi les
différentes règles de priorité testées, on peut
citer :
? -FIFO: sélection de l'opération disponible le
plus tôt,
? -SPT: sélection de l'opération de plus petit
temps opératoire,
? -LPT: sélection de l'opération de plus grand
temps opératoire,
? -MTR: sélection de l'opération ayant le plus
grand nombre de tâches restant
à exécuter dans sa séquence
opératoire,
? -MWKR: sélection de l'opération correspondant
à la plus grande quantité
de travail restant à exécuter.
Dans notre cas de nombreuses contraintes rendent impossible
l'utilisation de ce genre de méthode. Principalement parce que nous nous
trouvons dans un problème aux critères et contraintes
multiples.
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