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Higher School of Applied Sciences of Tlemcen (ESSAT)
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Item type:Item, Metaheuristic Optimization of a Multi-Type Human–Robot Collaborative Disassembly Line for End-of-Life Electric Vehicle Batteries(directeur Mr. MALIKI Fouad, co-directeur Mr. ARBAOUI Taha, 2026-06-21)TRARI MEDJAOUI SaraThis thesis focuses on the optimization of a multi-type human–robot collaborative disassembly line for end-of-life electric vehicle batteries. The studied problem combines several interdependent decisions, including task sequencing, station opening, task-to-station assignment, execution mode selection, resource compatibility, precedence constraints, cycle-time limitations and uncertainty in human operation times. The objective of this work is to propose a scalable metaheuristic approach capable of solving larger instances for which exact optimization becomes computationally difficult. For this purpose, an Adaptive Large Neighbourhood Search approach is adapted to the structure of the studied problem and denoted HRC-ALNS. Two versions are developed. The deterministic version, called D-HRC-ALNS, considers fixed operation times, while the stochastic version, called S-HRC-ALNS, integrates scenario-dependent human operation times and recourse costs related to station overloads. The proposed method is based on a specific solution representation composed of a global operation sequence, execution modes and active OR precedence choices. A decoder is then used to reconstruct station assignments, determine resource configurations, compute station loads and evaluate the objective function. Mixed destruction and hybrid repair operators are designed to guide the search toward better solutions. In the stochastic version, additional information such as human-time variability, recourse and worst-scenario loads is also exploited. Computational experiments were conducted on instances involving one to five battery types. For the small instances, the results were compared with exact MILP solutions. The obtained gaps were very small, confirming the quality of the proposed metaheuristic. For larger instances, the HRC-ALNS was able to generate feasible and interpretable solutions within reasonable computational time. The results show that the proposed approach represents a flexible and efficient solution method for complex human–robot collaborative battery disassembly line problems.Item type:Item, Les grands modèles de langage (LLM) comme assistants guidés pour la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire(directeur Fouad Maliki, co-directeur Nadjib Brahimi, 2026-06-18)Rym TALEBCe mémoire porte sur l’évaluation des grands modèles de langage, ou Large Language Models (LLM), comme outils d’assistance à la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire. Dans les systèmes industriels et logistiques, les décisions liées à la localisation, à la couverture, à la planification de production ou au routage nécessitent des méthodes rigoureuses permettant de produire des solutions faisables, performantes et vérifiables. L’émergence des LLM ouvre de nouvelles perspectives pour l’aide à la modélisation, la génération de code et la proposition de méthodes de résolution. Cependant, leur fiabilité reste une question centrale, car une réponse bien formulée peut contenir des erreurs de raisonnement, de calcul ou de faisabilité. L’objectif de ce travail est d’analyser dans quelle mesure les LLM peuvent assister la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire, tout en identifiant leurs limites. L’étude repose sur une démarche expérimentale en deux phases. La première phase évalue les modèles de manière relativement autonome, afin d’observer leur capacité à comprendre les problèmes, proposer une méthode et produire une solution. La deuxième phase introduit un guidage heuristique, dans lequel les modèles doivent appliquer une méthode imposée et vérifier les résultats obtenus. Les expérimentations portent principalement sur trois problèmes classiques : le problème du p-médian, le Set Covering Problem et l’Uncapacitated Lot Sizing Problem. Les réponses des LLM sont évaluées à partir de plusieurs indicateurs, notamment la faisabilité, la valeur objective, le gap par rapport à une référence, la fiabilité, la correction de l’implémentation et l’amélioration par rapport à la phase initiale. Les résultats montrent que les LLM peuvent parfois bénéficier d’un guidage heuristique, notamment pour améliorer la faisabilité ou structurer la résolution. Toutefois, leurs performances restent instables selon les modèles et les problèmes étudiés. Ce travail confirme donc que lesLLMne peuvent pas être considérés comme des solveurs autonomes fiables, mais qu’ils peuvent jouer un rôle d’assistants guidés, à condition que leurs résultats soient systématiquement vérifiés par des méthodes externes.Item type:Item, Analyse des pannes dans une ligne de production de plâtre : Cas de l’entreprise KNAUF Plâtres(directeur Mme. Nour El Houda SEKKAL, 2026-06-18)Item type:Item, Planification tactique de l’approvisionnement en hydrocarbure dans un réseau de pipeline hiérarchique : Multi niveau, Multi hub, Multi produit(directeur Mohammed BENNEKROUF, co-directeur Djamel BENNACER, 2026-06-20)Inssaf BETAOUAFCe mémoire de master traite de l’optimisation de la planification des opérations de pompage dans un réseau pipeline multiproduit multi-hubs, inspiré du réseau de distribution d’hydrocarbures exploité par NAFTAL dans le nord-ouest algérien. Un modèle de Programmation Linéaire en Nombres Entiers Mixtes (MILP) générique est développé pour un réseau structuré en trois niveaux hiérarchiques : un hub principal (Arzew), un hub secondaire (Sidi Bel Abbès), et trois hubs terminaux (Oran, Remchi et Naâma). Le hub de Naâma constitue une proposition d’extension originale destinée à améliorer la couverture des wilayas du sud. Le modèle optimise simultanément le taux de remplissage des cuves de stockage, la pénalité de contamination aux interfaces entre produits successifs, et le taux de service aux zones de commande, sur un horizon de planification de dix jours découpé en 120 périodes de 2 heures. Les contraintes non linéaires liées à la détection de contamination et à la récupération du contaminat sont linéarisées par la technique du Big-M. Le modèle est résolu par le solveur CPLEX et les résultats sont visualisés à l’aide de tableaux de bord Power BI. Trois scénarios de demande (faible, moyenne, forte) sont testés. Dans les trois cas, un taux de service de 100 % est atteint sur l’ensemble des hubs, validant la robustesse et la généricité du modèle proposé.Item type:Item, Optimisation des tournées de véhicules multi-jours et multi-produits sous contraintes de capacité : cas de l’entreprise Delicias(directeur M. Fouad MALIKI, co-directeur M. Ziriab BENSENANE, 2026-06-21)