Bibliographie & annexes
Présentation
English
Auteur(s)
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Salah MAOUCHE : Professeur à l’Université des sciences et technologies de Lille (USTL) - Laboratoire d’automatique I3D (Interaction, Image et Ingénierie de la Décision)
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Catherine K. BOUNSAYTHIP : Docteur de l’USTL - VTT Information Technology, Finlande
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Gilles ROUSSEL : Maître de conférences à l’université du Littoral-Côte-d’Opale, - Laboratoire d’analyse des systèmes du Littoral (LASL)
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Lire l’articleINTRODUCTION
Le placement fait partie du problème de découpe rencontré chaque fois que la fabrication d'un objet manufacturé est réalisée par transformation de la matière. De ce fait, il concerne un grand nombre d'industries, dont les industries du métal, du bois, du verre, de la confection et du cuir.
La fabrication d'un objet est souvent conduite avec l’objectif d’une réduction du coût de revient à travers la réduction de la consommation en matière. Cette tendance est en particulier liée aux augmentations de prix des matières premières. Aussi, en général, l'exploitation optimale des ressources constitue une préoccupation croissante dans les industries manufacturières.
Une formulation industrielle du problème de découpe en deux dimensions peut se présenter comme suit : « Étant donné une matière première présentée sous forme de plusieurs unités de dimensions et formes éventuellement différentes, comment produire une quantité de pièces, en fonction de la demande et des niveaux de stocks, en utilisant le minimum de matière, et ce dans un temps compatible avec les délais fixés par le client. »
La quantité de pièces à produire peut être connue ou non à l'avance. Si l'objectif principal consiste à minimiser la consommation en matière première, il est d'actualité de produire vite pour satisfaire des délais de livraison impératifs et de plus en plus courts, au « juste-à-temps » pour éviter les frais de stockage.
Une demande établie à partir d'une liste de pièces et d'une certaine quantité de matière première constitue la donnée initiale du processus. Les contraintes sont définies comme étant les restrictions imposées au processus pour tenir compte des propriétés de la matière, de la qualité des pièces, du mode de découpe, de l'état des stocks, etc.
Le problème du placement consiste à rechercher le meilleur amalgame au sens des objectifs du placement, et dans le problème de découpe, il s'agit de trouver un ensemble d'amalgames pour satisfaire les demandes. Un amalgame est la manière de découper une unité d'une matière première. Le placement constitue la partie la plus importante du problème de découpe et on ne peut résoudre efficacement un problème de découpe sans résoudre efficacement celui du placement.
Le placement fait partie des problèmes d'optimisation combinatoire qui suscitent beaucoup d'intérêt. Malgré les progrès considérables de l'outil informatique, les méthodes d'énumération, exhaustive ou partielle, sont encore peu satisfaisantes en termes de temps d'exécution ou d’efficacité. Comme ces problèmes contiennent souvent beaucoup de solutions à intérêts pratiques acceptables, les recherches sont orientées vers le développement des méthodes heuristiques. Le but est de trouver une solution de qualité satisfaisante en un temps de calcul raisonnable, d'autant plus que pour des problèmes réels, il n'est pas toujours impératif de trouver la solution optimale, mais des solutions dont la qualité et le temps mis pour les obtenir restent acceptables.
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Représentation du problème de placement
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2. Description des formes irrégulières
Comment passer d’un espace où le placeur humain manipule des gabarits en carton à une représentation numérique pour calculateur par exemple, dans le cadre du placement de patrons de vêtements ? Plusieurs étapes de traitement sont nécessaires pour résoudre ce problème.
2.1 Discrétisation du contour
En dehors des éventuels points de raccords imposés, seul le contour est nécessaire à la connaissance des objets à placer. Le contour est alors défini à l’aide d’un outil d’édition de dessin ou extrait de la base de données d’un système de CAO (conception assistée par ordinateur) de l’atelier de conception. Il peut également être le résultat d’un algorithme de recherche de contour à partir de l’image d’un gabarit issu d’une caméra ou d’un scanner.
Dans tous les cas, le contour est discrétisé relativement au pavage (carré, hexagonal…) du support discret dans lequel il a été défini. Le contour d’une forme F k est alors considéré comme une courbe fermée discrète 8-connexe (c’est-à-dire chaque point du support possède huit voisins) codée par une liste Ck de n points π q (xq , yq ) exprimés dans le repère d’édition. La liste Ck = ((x 0, y 0), (x 1, y 1), (xq , yq ) … (xn , yn )) respecte le principe d’unilatéralité par rapport au contour continu initial.
HAUT DE PAGE2.2 Choix d’un modèle de description
Le modèle établi précédemment constitue un codage de base pour l’affichage, mais ne présente pas une structuration adéquate pour effectuer les traitements géométriques. En outre, les codages de contour potentiellement utilisables doivent être analysés en tenant compte de la réversibilité de la transformation et de l’adéquation aux opérateurs de traitement. Un codage exact est préférable à un codage « approximant », mais ce dernier peut être acceptable s’il n’altère pas le respect des contraintes...
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Description des formes irrégulières
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - ROUSSEL (G.) - Optimisation du placement de formes irrégulières sur matières planes. Application à l’industrie de la confection. - 1994, thèse de doctorat de l’Université des sciences et technologies de Lille.
-
(2) - FARRENY (H.), GHALLAB (M.) - Éléments d’Intelligence Artificielle. - 1987, Hermès, Paris.
-
(3) - PEARL (J.) - Heuristique, Stratégie de recherche intelligente pour la résolution de problème par ordinateur. - Coll. Intelligence Artificielle, 1990, Cepaduès.
-
(4) - BOUNSAYTHIP (C.K.) - Algorithmes heuristiques et évolutionnistes : application à la résolution du problème de placement de formes irrégulières. - 1998, thèse de l’Université des sciences et technologies de Lille.
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(5) - NILSSON (N.J.) - Principles of Artificial Intelligence, Symbolic Computation. - 1982, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York.
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