Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

40
1 Approche par contraintes Approche par contraintes des problèmes des problèmes d’ordonnancement et d’ordonnancement et d’affectation d’affectation Structures temporelles et Structures temporelles et mécanismes de propagation mécanismes de propagation Pierre Lopez Pierre Lopez LAAS-CNRS LAAS-CNRS Toulouse Toulouse

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Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation Structures temporelles et mécanismes de propagation Pierre Lopez LAAS-CNRS Toulouse. Plan. Contexte et bilan des activités Travaux de recherche Problèmes considérés Techniques de propagation de contraintes - PowerPoint PPT Presentation

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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

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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

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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

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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

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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

Page 6: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 7: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

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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

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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

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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

Page 11: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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)

Page 12: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

12

“Job-shop” 10 travaux-10 machines

Page 13: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

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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

Page 15: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 16: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

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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

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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]

Page 19: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 20: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 21: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 22: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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)

Page 23: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 24: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 25: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 26: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 27: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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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

Page 28: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 29: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 30: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 31: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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)

Page 32: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 33: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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)

Page 34: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’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

Page 35: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 36: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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

Page 37: Approche par contraintes des problèmes d’ordonnancement et d’affectation

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LORA

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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

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