Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation
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1
Approche par contraintes des Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et problèmes d’ordonnancement et
d’affectationd’affectationStructures temporelles et mécanismes Structures temporelles et mécanismes
de propagationde propagation
Pierre LopezPierre Lopez
LAAS-CNRSLAAS-CNRS
ToulouseToulouse
2
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan des contributions / ProspectiveBilan des contributions / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
3
Curriculum Vitæ
19871987 DEA Automatique, Informatique Industrielle et Traitement DEA Automatique, Informatique Industrielle et Traitement du Signaldu Signal
19911991 Doctorat d’Automatique Doctorat d’Automatique““Approche énergétique pour l’ordonnancement de tâches Approche énergétique pour l’ordonnancement de tâches sous contraintes de temps et de ressources”sous contraintes de temps et de ressources”
Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche,Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche,
ENSEEIHT/INPENSEEIHT/INP
19921992 Chargé de Recherche au CNRS, LAAS Chargé de Recherche au CNRS, LAAS – CR1 (– CR1 (19961996))
Vacataire à l’Université Paul Sabatier, à l’INSAT,Vacataire à l’Université Paul Sabatier, à l’INSAT,
à l’ENSEEIHTà l’ENSEEIHT
20032003 Responsable au LAAS du groupe de recherche MOGISAResponsable au LAAS du groupe de recherche MOGISA
4
Le LAAS-CNRS Unité Propre du CNRS Unité Propre du CNRS (( 12000 12000
chercheurs, chercheurs, 14000 ITA) 14000 ITA) Rattaché au Département Sciences et Rattaché au Département Sciences et
Technologies de l’Information et de la Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)Communication (STIC)
Directeurs : Malik Ghallab et Antonio Directeurs : Malik Ghallab et Antonio Muñoz YagüeMuñoz Yagüe
100 ITA100 ITA 200 cherch. permanents 200 cherch. permanents (CNRS+EN)(CNRS+EN) 200 doctorants 200 doctorants
14 Groupes de recherche 14 Groupes de recherche
organisés en organisés en
4 Pôles thématiques4 Pôles thématiques Micro et Nano Systèmes (Micro et Nano Systèmes (MINASMINAS)) Modélisation, Optimisation et Modélisation, Optimisation et
Conduite des Systèmes Conduite des Systèmes ((MOCOSYMOCOSY))
Robots et Systèmes Autonomes Robots et Systèmes Autonomes ((ROSAROSA))
Systèmes Informatiques Critiques Systèmes Informatiques Critiques ((SINCSINC) )
Publications
0
50
100
150
200
250
300
350
1998 1999 2000 2001 2002
année
qua
nti
té Ouvrages contributionsRevues scientifiquesManifs avec actes
5
Le groupe MOGISA Modélisation, Optimisation, Modélisation, Optimisation,
Gestion Intégrée de Systèmes Gestion Intégrée de Systèmes d’Activitésd’Activités
créé en avril 2003…créé en avril 2003… 8 permanents, 7 doctorants8 permanents, 7 doctorants
élaboration de modèles, conception élaboration de modèles, conception de méthodes, développement de méthodes, développement d’outils pour la maîtrise de systèmes d’outils pour la maîtrise de systèmes discrets complexesdiscrets complexes
Thématiques scientifiquesThématiques scientifiques Planification de la productionPlanification de la production OrdonnancementOrdonnancement Optimisation combinatoireOptimisation combinatoire Coopération, coordination et Coopération, coordination et
organisation en réseauxorganisation en réseaux
ApplicationsApplications Pilotage intégré de chaînes Pilotage intégré de chaînes
logistiqueslogistiques LORA : Logiciel LORA : Logiciel
d’ORdonnancement et d’ORdonnancement et d’Affectationd’Affectation
Planification automatique de Planification automatique de personnel navigantpersonnel navigant
Pilotage et ordonnancement Pilotage et ordonnancement coopératifs d’atelierscoopératifs d’ateliers
6
Enseignement DomainesDomaines
Ordonnancement (ouvrage)Ordonnancement (ouvrage) Théorie des graphes (polycopié)Théorie des graphes (polycopié) Gestion de productionGestion de production Simulation des systèmes à événements discretsSimulation des systèmes à événements discrets
FormationsFormations Ecole Doctorale SystèmesEcole Doctorale Systèmes INSA Génie Informatique et IndustrielINSA Génie Informatique et Industriel ENSEEIHT/INPENSEEIHT/INP DESS Ingénierie de la Production Alimentaire,DESS Ingénierie de la Production Alimentaire, St-Denis St-Denis Mastère Informatique-Productique,Mastère Informatique-Productique, Tunis Tunis TEC Monterrey, MexiqueTEC Monterrey, Mexique
Toulouse
7
Animation de la recherche
Revues / Congrès / ProjetsRevues / Congrès / Projets Lecteur pour revues/congrès (OrdoLecteur pour revues/congrès (Ordo tt, R.O., I.A., Contraintes…), R.O., I.A., Contraintes…) Organisation et co-éditeur pour MOSIM’03Organisation et co-éditeur pour MOSIM’03 Expertise de projets scientifiques (national, régional, …)Expertise de projets scientifiques (national, régional, …)
GroupesGroupes Contraintes et ROContraintes et RO (GdR Algorithmique, Langages et Programmation) : (GdR Algorithmique, Langages et Programmation) :
co-animateurco-animateur GOThAGOThA : coordonnateur de 1989 à 1999 (~ 50 réunions) : coordonnateur de 1989 à 1999 (~ 50 réunions) BermudesBermudes : : organisation locale de 2 rencontresorganisation locale de 2 rencontres ROADEFROADEF : : membremembre
Membre nommé de la Commission de Spécialistes de Membre nommé de la Commission de Spécialistes de l’Université de Tours (27l’Université de Tours (27èè section) section)
Membre des conseils scientif. MOCOSY et ROSA du LAASMembre des conseils scientif. MOCOSY et ROSA du LAAS
8
(co-)Encadrement de thèses93 94 95 96 97 98 99 01 02 03 0400
M.-L. LevyMéthodes par décom-position temporelle et problèmes d’ordonnancement
P. TorresStructures/mécanismes pour la propagation de contraintes en ordotL. Haudot
Une approche orientée utilisateur pour la conception de systè-mes coopératifs en ordonnancement de production
A. HéliasAgrégation/abstrac-tion de modèles pour l’analyse et l’organisation de réseaux de flux…
C. MancelModélisation/résolu-tion de POC dans les applications spatiales
O. FournierConception dela commande d’un SAP : apport des graphes et de l’ordot cyclique
9
Production et rayonnement scientifique
13 publications dans des revues à 13 publications dans des revues à comité de lecturecomité de lecture
3 conférences invitées dans des 3 conférences invitées dans des congrèscongrès
3 ouvrages (1 co-auteur et 2 co-3 ouvrages (1 co-auteur et 2 co-éditeurs)éditeurs)
6 contributions à ouvrages6 contributions à ouvrages 50 communications à des 50 communications à des
congrès ou workshopscongrès ou workshops
4 jurys de thèse4 jurys de thèse Session invitée du « Advanced Summer Institute ’96 » du réseau Session invitée du « Advanced Summer Institute ’96 » du réseau
d’excellence « Intelligent Control and Integrated Manufacturing Systems » d’excellence « Intelligent Control and Integrated Manufacturing Systems » (ICIMS-NoE)(ICIMS-NoE)
Collaborations : LI Tours, LI Avignon, Collaborations : LI Tours, LI Avignon, LGI la Réunion, LIP2 Tunisie, INRALGI la Réunion, LIP2 Tunisie, INRA
10
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan des contributions / ProspectiveBilan des contributions / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
11
Problèmes d’ordonnancement
Etant donnéEtant donné un ensemble de tâchesun ensemble de tâches un ensemble de ressourcesun ensemble de ressources
A B
2
temps31
54
quand exécuter les tâches ?quand exécuter les tâches ?début (1), durée (2), fin (3)début (1), durée (2), fin (3)
comment affecter les ressources aux tâches ?comment affecter les ressources aux tâches ?nature et intensité (4), séquencement (5)nature et intensité (4), séquencement (5)
ApplicationsApplications organisation du travail dans un atelier de fabricationorganisation du travail dans un atelier de fabrication gestion de projetgestion de projet confection d’emplois du tempsconfection d’emplois du temps conception d’algorithmes de gestion (informatique, spatial, …)conception d’algorithmes de gestion (informatique, spatial, …)
Problème difficile (aspect combinatoire de la résolution)Problème difficile (aspect combinatoire de la résolution)
12
“Job-shop” 10 travaux-10 machines
13
Les contraintes Contraintes temporellesContraintes temporelles Contraintes de ressourcesContraintes de ressources
esti
pi
lfti
sti fti
affectationaffectation
tâche i
ressource 1?
? ressource 2
? ressource 3
disjonctives
cumulatives
partagepartage
14
Problèmes considérés Problèmes Problèmes mixtesmixtes d’ordonnancement et d’affectation d’ordonnancement et d’affectation RessourcesRessources
non préemptiblesnon préemptibles disjonctives ou cumulativesdisjonctives ou cumulatives hétérogènes et polyvalenteshétérogènes et polyvalentes
Affectation : ensemble de ressources possiblesAffectation : ensemble de ressources possibles durées dépendantes des ressourcesdurées dépendantes des ressources pour k, durée des tâches variables ppour k, durée des tâches variables p i,ki,k [p [pi,ki,k
minmin, p, pi,ki,kmaxmax]]
Exemple : Job Shop avec affectationExemple : Job Shop avec affectation
])7,5[,1
(M])129[,
2( ,M
,4])2[,2
(M,10])6[,
1(M
,10])5[,3
(M
,4])2[,3
(M,7])3[,
2(M
,10])5[,4
(M
,14])8[,4
(M,6])3[,
1(Mtravail 1
travail 2
15
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan des contributions / ProspectiveBilan des contributions / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
16
Programmation par contraintes
Prise de décision
CSP
Propagation de contraintes
Définition du problème
contraintes initiales
introduction nouvelle contrainte
explicitation d’une contrainte
(déduction logique)Inspiré de Baptiste/Le Pape/Nuijten
17
Propagation de contraintes
Ensemble de techniques permettantEnsemble de techniques permettant la vérification de la la vérification de la validité d’une solutionvalidité d’une solution un un renforcement de consistancerenforcement de consistance par suppression ( par suppression (filtragefiltrage) des valeurs ) des valeurs
des variables n’appartenant à aucune solutiondes variables n’appartenant à aucune solution réduction de domainesréduction de domaines déduction de nouvelles déduction de nouvelles
contraintescontraintes
x zx z
y
x = y y z
d’(x2)
x1
x2
d(x1)
d(x2)
d’(x1)
la la détection d’une détection d’une inconsistance globaleinconsistance globale
18
Propagation de contraintes de temps Modèle : Graphe Potentiels-Bornes / Graphe de contraintesModèle : Graphe Potentiels-Bornes / Graphe de contraintes
Algorithmes des problèmes temporels simples (STP)Algorithmes des problèmes temporels simples (STP) Consistance d’arc Consistance d’arc AC#, Bellman-Ford AC#, Bellman-Ford Consistance de chemin Consistance de chemin PC#, PC#, Floyd-Warshall ( Floyd-Warshall ( OO(n(n33) )) )
x0
[pj,k2min, pj,k2
max]
[pj,k1min, pj,k1
max][pi,k2
min, pi,k2max]
[pi,k1min, pi,k1
max]
sti
[esti,lsti] fti[efti,lfti]
stj
[estj,lstj]ftj
[eftj,lftj][esti, lsti]
[eftj, lftj]
OU
x0
[pj,k2min, pj,k2
max]
[pi,k1min, pi,k1
max]sti
[esti,lsti] fti[efti,lfti]
stj
[estj,lstj]ftj
[eftj,lftj][esti, lsti]
[eftj, lftj]
19
Propagation en ordonnancement
Exemple : paires de disjonction
Tâche 3
Tâche 2
Tâche 1t
1. Règle d’élimination
lftj - esti < pi + pj i non avant j
problème disjonctif j avant i
2. Réduction de domaines
ajustements de esti et lftj
Tâche 3
Tâche 2
Tâche 1t
3. Propagation
20
Propagation de contraintes de ressources - Partage
Opérations localesOpérations locales
paires de disjonctionpaires de disjonction
précédences conjonctivesprécédences conjonctives
ensembles ensembles ascendants/descendantsascendants/descendants
EFF/LSLEFF/LSL
précédences non conjonctives précédences non conjonctives (‘Not-First’ / ‘Not-Last’)(‘Not-First’ / ‘Not-Last’)
edge
-fin
ding
21
Opérations locales : formulation étendue Prise en compte de toutes les informations temporellesPrise en compte de toutes les informations temporelles
ex : une contrainte entre stex : une contrainte entre stii et ft et ftjj peut être plus restrictive que la peut être plus restrictive que la différence entre domaines temporels...différence entre domaines temporels...
Nouvelle formulation exploitant les résultats d’un Nouvelle formulation exploitant les résultats d’un graphe potentiels-graphe potentiels-bornesbornes minimalminimal
OU
stj
fti
ftj
sti graphe minimal obtenu par
propagation de typeconsistance de chemins (FW)
[a’,b’]stj
fti
ftj
sti
a’ > 0 a’ > 0 i non avant j i non avant j recouvre la proposition classique ( recouvre la proposition classique ( lftlftjj - est - estjj < p < pjj + p + pjj i non avant j i non avant j ) )
RaisonnementRaisonnement étendu (NRJ)étendu (NRJ) extensibleextensible
à d’autres règles d’éliminationà d’autres règles d’élimination
22
Propagation de contraintes de ressources - Partage
Opérations globalesOpérations globales réfutation d’une décision par simple propagation sur le problème réfutation d’une décision par simple propagation sur le problème
globalglobal Singleton Arc-Consistance ou « shaving »Singleton Arc-Consistance ou « shaving »
Squelette d'un algorithme SACSquelette d'un algorithme SAC
AC(X, D, C)AC(X, D, C)pour x pour x X et pour v X et pour v D Dxx
x x v v AC(X, D, C AC(X, D, C {x {x v}) v}) si inconsistancesi inconsistance
C C C C { { (x (x v) v)}}AC(X, D,C)AC(X, D,C)
23
Extension et classification des méthodes de shaving
paires de
disjonction
shaving basique
double shaving
k-uplets
disjonction
k-uplets fenêtres
k-uplets fenêtres relâché
# tests consistance
2n(n-1)m
2nmlog|Dmax|
(2nmlog|Dmax|)
2
k!
(2klog|Dmax|)k
2k
# variables contraintes
2
1
2
k
k
k
taux de contraintes sur chaque
variable
faible
moyen
fort
fort
très fort
fort
pouvoir de déduction
arbitrage toutes paires
réduction toutes
fenêtres
réduction toutes fenêtres
arbitrage disjonctions sur k-uplets;
réduction fenêtres sur
reste
réduction forte sur k-
uplets; réduction
moyenne sur reste
réduction forte sur k-uplets
shavings classiques extensions
24
Propagation de contraintes de ressources - Partage
Energie maximale fournie sur [tEnergie maximale fournie sur [t11,t,t22]]
W(tW(t11,t,t22) = A ) = A (t (t22-t-t11))
Consommation de i commençant à stConsommation de i commençant à st ii sur [t sur [t11,t,t22]]
w(i, tw(i, t11,t,t22) = a) = ai i max[0,min(ft max[0,min(ftii,t,t22)-max(st)-max(stii,t,t11)])]
calcul de bornes min / max de la calcul de bornes min / max de la consommationconsommation
règles de propagationrègles de propagation
localisation relative ou absolue des tâcheslocalisation relative ou absolue des tâchesA
t1 t2
esti lfti
ai
Raisonnement énergétiqueRaisonnement énergétique intégration des contraintes de temps et de ressource par intégration des contraintes de temps et de ressource par
évaluation d’échanges énergétiquesévaluation d’échanges énergétiques entre tâches et ressourcesentre tâches et ressources sur des intervalles de tempssur des intervalles de temps
25
Propagation de contraintes de ressources - Affectation
i i T Tkk, , j j P Pkk,,
PkTk
MMjj M Mjj \ {k} \ {k}j non avant ij non avant i
ETET
i non avant ji non avant j
k
j j P Pkk,, MMjj M Mjj \ {k} \ {k}ppjkjk [p [pjjminmin, p, pjj
maxmax]]FWFW
26
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan des contributions / ProspectiveBilan des contributions / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
27
Groupes de Tâches à Rang Inclus(GTRI)
Intervalle de rangs = domaine de positions non démontrées interdites Intervalle de rangs = domaine de positions non démontrées interdites dans une séquencedans une séquence
GTRI = ensemble de tâches d’intervalles de rangs inclus dans celui d’une GTRI = ensemble de tâches d’intervalles de rangs inclus dans celui d’une base (base ( B-pyramide d’intervalles de rangsB-pyramide d’intervalles de rangs))
Compromis Indépendance (GAT) vs. Permutabilité (GTRE)Compromis Indépendance (GAT) vs. Permutabilité (GTRE)
1 2 Rg(k) nRd(k)… … …
rangs1 2 3 4
A
B
C
D
A
C
D
B
28
Intervalles de tâches
IT extension[A,E]={A,B,C,D,E}[B,E]={B,C,D,E}[A,A]={A,B,C,D}[B,D]={B,C,D}[B,B]={B}[E,E]={D,E}[D,D]={D}
A
B
C
D
E
Caseau & Laburthe 94Caseau & Laburthe 94
IntérêtIntérêt prise en compte des prise en compte des
intervalles d’exécution intervalles d’exécution pour réduire le nombre de pour réduire le nombre de sous-ensembles à sous-ensembles à considérer (par rapport à considérer (par rapport à la relation d’inclusion)la relation d’inclusion)
OO(2(2nn) ) OO(n(n22))
[i, j]={x T | esti estx et lftx lftj}
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
29
Intervalles de tâches
Agrègent des informations symboliques et numériquesAgrègent des informations symboliques et numériques
Représentation synthétique des ensembles de tâches Représentation synthétique des ensembles de tâches en conflit de ressourcesen conflit de ressources
Support pour le renforcement de consistance aux Support pour le renforcement de consistance aux bornesbornes
Ajustements modifient Ajustements modifient l’ensemble des ITl’ensemble des IT
Maintenance dynamique des IT lourde et difficileMaintenance dynamique des IT lourde et difficile
Contrôle et parcours des IT non hiérarchisé Contrôle et parcours des IT non hiérarchisé
[i,j]
i
k
{i,j}
j
i
k
j
i
k
{i,j,k}
j
30
A
B
C
D
E
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Treillis d’intervalles de tâches (TIT) ABCDE
ABCD
B
BCDE
BCDDE
D
ABCDE
BCDE ABCD
BCD
B
CDE
CDDE
D BDCD
BCD
BCD BD
DD D
D D
D
D
B
A
B
C
E
E
A
C
D
0
1
1
9
10
ir
20
19
16
9
id
16Diagramme de Gantt
Diagramme de Hasse
Représentation matricielle
ITs
ABCDEBCDEABCDBCD
BDED
esti lfti
31
Application sur IT Application sur IT complétude complétude Partition temporelle du treillis Partition temporelle du treillis
nombre d’IT nécessaire etnombre d’IT nécessaire et suffisantsuffisant
TIT et propagation de contraintes
ii
iavant
S
iaprès
Si
non dansS
Pour une tâche i et unPour une tâche i et unensemble S (“edge-finding”)ensemble S (“edge-finding”)
maxmaxss lft lftss - min - minss est estss < p < pii + + ss p pss
lftlftii - min - minss est estss < p < pii + + ss p pss
maxmaxss lft lftss - min - minss est estss < p < pii + + ss p pss
maxmaxss lft lftss - est - estii < p < pii + + ss p pss
i avant S
i après S
Nouvelle structure pour le support et leNouvelle structure pour le support et lecontrôle decontrôle de règles de consistance aux bornesrègles de consistance aux bornes
Support commun et paramétrableSupport commun et paramétrable
Premières expérimentations encourageantes (comparaisonPremières expérimentations encourageantes (comparaisonavecavec ““edge-finder” de Nuijten)edge-finder” de Nuijten)
32
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan des contributions / ProspectiveBilan des contributions / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
33
Bilan des contributions
«Pré-analyse» de problèmes «Pré-analyse» de problèmes d’ordonnancementd’ordonnancement structuration temporellestructuration temporelle décomposition pour décomposition pour
l’application des règles de l’application des règles de propagationpropagation
Groupes de Tâches à Groupes de Tâches à intervalles de Rangs Inclusintervalles de Rangs Inclus
Treilllis d’Intervalles de Treilllis d’Intervalles de TâchesTâches
Proposition d’un modèle, le Proposition d’un modèle, le Graphe Potentiels-BornesGraphe Potentiels-Bornes, et , et d’algorithmes pour la propagation d’algorithmes pour la propagation de contraintes temporelles non de contraintes temporelles non conjonctivesconjonctives
Proposition d’un Proposition d’un algorithmealgorithme générique pour la propagation de générique pour la propagation de conditions conditions «non premières/non «non premières/non dernières»dernières»
Extension des déductions des Extension des déductions des opérations localesopérations locales et du et du raisonnement énergétique par un raisonnement énergétique par un rapprochement avec les TCSPrapprochement avec les TCSP
ExtensionExtension des techniques des techniques d’d’opérations globalesopérations globales («shaving») («shaving»)
Mécanismes de propagation de Mécanismes de propagation de contraintes et stratégies de contraintes et stratégies de recherche pour des recherche pour des problèmes problèmes mixtesmixtes (ordonnancement et (ordonnancement et affectation)affectation)
34
Prospective Problèmes mixtes d’ordonnancement et d’affectationProblèmes mixtes d’ordonnancement et d’affectation
mécanismes de propagation dans mécanismes de propagation dans la phase de résolutionla phase de résolution
nouvelles stratégies d’exploration nouvelles stratégies d’exploration arborescentearborescente
recherche à déviation limitée (recherche à déviation limitée (LDS)LDS) définition ddéfinition d’heuristiques de ’heuristiques de sélection des sélection des tâchestâches et des et des ressourcesressources Génération de colonnesGénération de colonnes
cas à forte explosion combinatoirecas à forte explosion combinatoire algorithmes de recherche de chemins sous contraintes de algorithmes de recherche de chemins sous contraintes de
ressourcesressources hybridation programmation linéaire/approche par contrainteshybridation programmation linéaire/approche par contraintes
Projet LORAProjet LORA……
tâches de durée tâches de durée contingentecontingente (observé(observéee en cours d’exécution) en cours d’exécution)
projetprojet activités de activités de servicesservices aagrogro-a-alimentaire/pharmaceutiquelimentaire/pharmaceutique
35
Plan
Contexte et bilan des activitésContexte et bilan des activités
Travaux de rechercheTravaux de recherche Problèmes considérésProblèmes considérés Techniques de propagation de contraintesTechniques de propagation de contraintes Structures support pour la propagationStructures support pour la propagation Bilan / ProspectiveBilan / Prospective
Participation à projetsParticipation à projets
36
SCOOP
Système Coopératif pour l’Ordonnancement de ProductionSystème Coopératif pour l’Ordonnancement de Production Atelier Pièces de Tôlerie Cambrée Atelier Pièces de Tôlerie Cambrée « mise en panoplies » « mise en panoplies » Aide à la décision d’un préparateurAide à la décision d’un préparateur
Extraction et modélisation des connaissancesExtraction et modélisation des connaissances Mécanismes de propagation liés au séquencement de tâchesMécanismes de propagation liés au séquencement de tâches Développement en CHIP/XGIP d’une maquette de système Développement en CHIP/XGIP d’une maquette de système
interactifinteractif
37
LORA
Logiciel d’ORdonnancement et d’AffectationLogiciel d’ORdonnancement et d’Affectation réalisation d’une plate-forme logicielleréalisation d’une plate-forme logicielle pour l’ordonnancement et pour l’ordonnancement et
l’affectationl’affectation Modèle générique des « diagrammes de tâches » pour la Modèle générique des « diagrammes de tâches » pour la
spécification de processusspécification de processus Développement en Ada + Gtk (J.-E. Doucet)Développement en Ada + Gtk (J.-E. Doucet)
DDéfinition d’un langage général pour la représentation des éfinition d’un langage général pour la représentation des processus de réalisation, des moyens, des savoir-faire, des processus de réalisation, des moyens, des savoir-faire, des objectifs et des solutions (basé sur des schémas XML)objectifs et des solutions (basé sur des schémas XML)
MModalités d’interaction entre les modules constituant la plate-odalités d’interaction entre les modules constituant la plate-formeforme
CCréer les outils permettant de classifier un problème, de faire réer les outils permettant de classifier un problème, de faire appel à un algorithme de résolution, de stocker la(les) appel à un algorithme de résolution, de stocker la(les) solution(s) produite(s) et de la(les) visualisersolution(s) produite(s) et de la(les) visualiser
38
Optimisation Optimisation boucle de programmationboucle de programmation pour une mission sur pour une mission sur MarsMars Optimisation des télécommunications orbiteur/sondesOptimisation des télécommunications orbiteur/sondes
Programmation linéaire et génération de colonnesProgrammation linéaire et génération de colonnes Développement en Ilog Concert/CplexDéveloppement en Ilog Concert/Cplex Aide à la décision pour la programmation des expériencesAide à la décision pour la programmation des expériences
Propagation des contraintes d’énergie électrique et de MdM Propagation des contraintes d’énergie électrique et de MdM (raisonnement énergétique)(raisonnement énergétique)
NETLANDER
Scientists
workplan data analysis
Science operations requests
Workplan preparation
NetLander Mission
Operations Center
Relay Orbiter
NetLander Probe #i
Science operations requests
Workplan preparation
workplan execution …
On-board storage
workplan upload
On-board storage
Probe /orbiter view slots
Earth/ orbiter view slots
workplan upload
Workplan analysis and preparation during standard
daytime
On-board storage
workplan data download
workplan data download
On-board storage
Workplan data update
workplan data download and new workplan
upload
probes/orbiters communication slots planning problem
Scientists
39
PLEIADES
Programmation des prises deProgrammation des prises de
vues d’un satellite d’observationvues d’un satellite d’observation
de la Terre super-agilede la Terre super-agile
Génération de colonnesGénération de colonnes
Algorithme de chemins sousAlgorithme de chemins sous
contraintes de fenêtrescontraintes de fenêtres
temporelles (VRPTW) pour latemporelles (VRPTW) pour la
détermination de pseudo-séquencesdétermination de pseudo-séquences
Développement en Ilog Concert/CplexDéveloppement en Ilog Concert/Cplex
40
Approche par contraintes des Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et problèmes d’ordonnancement et
d’affectationd’affectationStructures temporelles et mécanismes Structures temporelles et mécanismes
de propagationde propagation
Pierre LopezPierre Lopez
LAAS-CNRSLAAS-CNRS
ToulouseToulouse