La notion d’Optimisation Sous Contraintes, est souvent associée à celle d’optimisation discrète en ce qu’elle intervient dans le cadre de l’industrie discrète (industrie manufacturière).
L’Optimisation Sous Contraintes est une branche de l’optimisation en mathématiques industrielles. Une classe d’algorithmes va permettre d’évaluer l’ensemble des scénarios possibles à un problème donné, indiquer les chemins optimaux et donc les meilleures décisions à prendre.
Les modèles d’optimisation peuvent ainsi être utilisés pour simuler des scénarios d’exploitation en incluant une série de contraintes, telles que :
- Contraintes temporelles : délais requis, retards, priorités.
- Contraintes techniques : contraintes d’enchaînement, technologie machines.
- Contraintes capacitaires : disponibilité des ressources.
La limite des modèles d’optimisation étant qu’ils ne peuvent inclure qu’une quantité limitée de détails avant qu’ils ne deviennent intraitables.
