Mthodes de dcomposition pour des problmes dOptimisation Combinatoire - PowerPoint PPT Presentation

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Mthodes de dcomposition pour des problmes dOptimisation Combinatoire

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Aziz Moukrim, Philippe Baptiste, Jacques Carlier. Florence Mendes (th se, LaRIA) ... affectation des contraintes horaires sur les employ s dans LISTEMP ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Mthodes de dcomposition pour des problmes dOptimisation Combinatoire


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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
  • Equipe Amiens
  • Laboratoire LaRIA/UPJV
  • Corinne Lucet, Yu Li, Loys Thimonier
  • Equipe Compiègne
  • - Laboratoire HeuDiaSyC/UTC
  • - Aziz Moukrim, Philippe Baptiste, Jacques
    Carlier
  • Florence Mendes (thèse, LaRIA)
  • Allocataire Conseil Régional de Picardie - FSE
  • C. Lucet et A. Moukrim

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
  • 2000-2001
  • - Stage de DEA (Delphine Petit) Méthode de
    décomposition pour la coloration de graphes
  • - Projet de fin détudes (Aya Choulli)
  • Méthode arborescente basée sur les graphes de
  • comparabilité pour la coloration de
    graphes
  • Depuis octobre 2001
  • - Thèse (Florence Mendes)
  • Méthode de décomposition pour des problèmes
  • doptimisation combinatoire
  • 2002-2003
  • - Stage de maîtrise (Sylvain Darras)
  • Planification des horaires de travail dans un
    centre dappels
  • Stage du cycle probatoire du CNAM (Yohann
    Fortini)
  • Planification des horaires de travail et
    recherche opérationnelle

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
  • Coloration de graphes problème NP-difficile
  • Logistique Création demplois du temps,
    Gestion dentrepôts
  • Optimisation de réseaux Allocation de
    fréquences

Modélisation dun problème demploi du temps
Un lycée doit organiser les horaires des examens.
Il y a sept épreuves à planifier. Certaines
épreuves ont des étudiants en commun et ne
peuvent donc avoir lieu en même temps. On
souhaite minimiser la durée totale des examens.
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Modélisation dun problème demploi du temps
  • G (V,E) , un sommet par épreuve
  • x,y ? V, (x,y) ? E signifie que les épreuves
    correspondantes ne peuvent avoir lieu en même
    temps.
  • Durée minimale ?(G)

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G
Résoudre le problème de coloration sur G
Résoudre le problème demploi du temps
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Méthode de décomposition principe général
H
L
F
G(V, E)
Soient H et L deux sous-graphes résolus de G. F
ensemble des sommets appartenant à H et à L
Ensemble frontière
Le problème est résolu pour G en examinant
simplement létat des sommets de F
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Décomposition linéaire algorithme
  • Numérotation linéaire des sommets
  • G (V,E) V x1,x2,..xN
  • Construction et résolution des sous-graphes Hi
    (i1 à N) tels que HN G

  • Hi(Vi,Ei) / Vi ?V et EiE?(Vi x Vi)
  • Calcul des configurations de Hi à partir de
    celles de Hi-1
  • Valuation par rapport à lensemble frontière Fi.

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Configurations de lensemble frontière
configuration répartition des sommets en blocs
de même couleur
Pour 3 sommets u,v,w, 5 possibilités uvw
uvw uvw uwv uvw
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
H1(1,Ø) F11 C(H1,1)1
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
H1(1,Ø) F11 C(H1,1)1
1
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H2(1,2, Ø) F21,2 C(H2,1)12 Val(C(H2,1))1
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
H1(1,Ø) F11 C(H1,1)1
1
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H2(1,2, Ø) F21,2 C(H2,2)12 Val(C(H2,2))
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
C(H2,2)12 Val(C(H2,2))2
Déroulement de lalgorithme
C(H2,1)12 Val(C(H2,1))1
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H3(1,2,3,(1,3)(2,3)) F32,3
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
C(H2,2)12 Val(C(H2,2))2
Déroulement de lalgorithme
C(H2,1)12 Val(C(H2,1))1
5
H3(1,2,3,(1,3)(2,3)) F32,3
5
C(H3,2)23
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
Val 2
Val 3
H3(1,2,3,(1,3)(2,3)) F32,3
5
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5
3
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C(H3,2)23 Val(C(H3,2))2
7
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
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Etape 3
Etape 4
Etape 5
Etape 7
Etape 6
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Déroulement de lalgorithme
  • Calendrier des examens
  • 1, 2, 6, 7
  • 3, 5
  • 4

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
  • Coloration de graphes résultats
  • Approche très efficace sur des instances de la
    littérature

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Planification des horaires de travail dans un
centre dappels Coriolis Service - Amiens
Logiciel de planification
  • Entrée
  • Liste du personnel
  • Contrats de travail
  • Courbe de charge

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Planification des horaires de travail dans un
centre dappels
  • Principales contraintes
  • Qualité de service
  • Contraintes légales
  • Respect de léquité
  • Sortie
  • Emplois du temps
  • Qualité de Service prévue

2003 Etude du problème, modélisation et
premiers résultats 2004 Application
dalgorithmes performants et finalisation du
logiciel
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Planification des horaires de travail dans un
centre dappels algorithme de solution initiale
  • affectation des contraintes horaires sur les
    employés dans LISTEMP
  • création dune liste CRENO de créneaux horaires
    disponibles (1 créneau 1 journée de
    travail pour 1 employé)
  • Lecture des données dentrée
  • Courbe de charge

Tableau APourvoir
  • choisir un créneau x dans CRENO
  • déterminer les horaires précis de début de
    travail, de fin de travail, et de repas pour x
  • modifier APourvoir, CRENO, LISTEMP
  • Tant que CRENO ? vide

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Planification des horaires de travail dans un
centre dappels Premiers résultats
Nombre demployés
Exemple de résultat pour une journée type
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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
Planification doraux et dexamens pratiques La
Providence - Amiens
  • Collaboration 2003-2004 ? logiciel
  • Entrée élèves et professeurs, salles
    disponibles, type et durée de la session
    dexamens
  • Principales contraintes disponibilité des
    salles et des personnes, couverture complète des
    élèves, horaires des professeurs compris dans
    leurs horaires de travail habituels
  • Sortie planification des examens,
    correspondance élèves professeur
    salle date et heure

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
  • Publications
  • C. Lucet, F. Mendes, A. Moukrim, Résolution du
    problème dallocation de fréquences et coloration
    de graphes, Congrès de la ROADEF, Février 26-28
    2003, Avignon.
  •    
  • C. Lucet, F. Mendes, A. Moukrim, Méthode de
    décomposition appliquée à la coloration de
    graphes, 4ème Congrès de la ROADEF, Février 20-22
    2002, Paris.
  •  
  • C. Lucet, F. Mendes, A. Moukrim, Petit D.,
    Méthode de décomposition pour le problème de
    coloration de graphes, Présentation au Bulletin
    de liaison n 22 du groupe de travail Bermudes,
    Compiègne, 29 novembre 2001.
  •  
  • A. Moukrim, Compte-rendu de la journée
    industrielle en Ordonnancement, Transport et
    Logistique, Roadef  le bulletin
    n7-Automne-Hiver 2001.

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Méthodes de décomposition pour des problèmes
dOptimisation Combinatoire
EA 2083
  • Publications
  • A. Choulli, Méthodes arborescentes pour la
    résolution du problème de coloration des sommets
    dun graphe, stage de fin détudes de lEcole
    ENSIAS encadré par J. Carlier et A. Moukrim,
    2001.
  • S. Darras, Planification avec contraintes de
    charge, stage effectué à Coriolis Service
    Amiens, encadré par C. Lucet, F. Mendes et A.
    Moukrim, 2003. .
  •     
  • Y. Fortini, La planification des horaires de
    travail et la recherche opérationnelle, stage du
    cycle probatoire du CNAM Amiens, encadré par C.
    Lucet, 2003.
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