Actualités de l'équipe ROC

dernière mise à jour : 08/12/2022

Années 2021 - 2020 - 2019  (pour les actualités plus anciennes, consultez les archives)`

 

[3 novembre 2022] Session ROC - Walid Khellaf

Présentation de Walid Khellaf : Compilation des connaissances appliquée au problème de lot-sizing à un seul produit.

[31 octobre - 2 novembre 2022] Participation à la conférence ICTAI 2022 (on-line)

L’équipe participe à la conférence IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence.

  • Julien Rouzot, Julien Ferry, Marie-José Huguet: Learning Optimal Fair SCoring Systems for Multi-Class Classification.

[27 octobre 2022] Session ROC - Julien Rouzot

Présentation de Julien Rouzot (et répétition pour la conférence ICTAI) : Learning optimal fair scoring systems for multi-class classification.

[07 octobre 2022] Soutenance de l'Habilitation à Diriger des Recherches de Laurent Houssin

Laurent Houssin a soutenu son Habilitation à Diriger des Recherches, intitulée « Optimisation pour l'ordonnancement et le spatial » devant le jury :

  • Rapporteurs : Céline GICQUEL, Maitre de Conférence, Univ. Paris-Saclay, Roberto Montemanni, Professeur, Univ. Modena (Italie), André Rossi, professeur, Univ. Paris-Dauphine
  • Examinateurs: Christian ARTIGUES, Directeur de recherche, LAAS-CNRS, Toulouse, Sourour ELLOUMI, Professeur, ENSTA, Paris, Alain HAÏT, Professeur, ISAE-Supaero, Toulouse,  Ron MCGARVEY, Professeur, IESEG, Paris

Résumé : L’optimisation de processus complexes fait l’objet d’études en Recherche Opérationnelle et Optimisation Mathématique. Mes travaux en optimisation se sont concentrés sur deux types d’application : les problèmes d’ordonnancement et les problèmes issus du spatial. Parmi les problèmes d’ordonnancement, les problèmes cycliques correspondent à ceux pour lesquelles les tâches se répètent périodiquement. Ces problèmes ont été étudiés dans la littérature mais la plupart des travaux considèrent des paramètres déterministes. Pourtant, des incertitudes, comme la durée d’execution des tâches, peuvent survenir. Mes travaux sur l’ordonnancement cyclique visent à considérer ces incertitudes sous la forme d’un problème d'optimisation robuste bi-niveau. Concernant les problématiques du spatial, les technologies modernes posent de nouveaux problèmes d’optimisation que nous tentons de résoudre tels que l’optimisation du placement de faisceau d’un satellite de télécommunication. Pour résoudre ce problème, nous proposons un encadrement paramétrable de la norme euclidienne dans le plan.

[01/10/2022 - 18/12/2022] Séjour scientifique de Mioara Joldes à Impérial College

Mioara Joldes effectue un séjour scientifique en tant que chercheur  invité à Imperial College, Londres (Abraham de Moivre International Research Laboratory).

[Octobre 2022] Bienvenue à Julien Rouzot, nouveau doctorant de l’équipe ROC

Julien Rouzot, élève Ingénieur INSA Toulouse en Informatique, démarre une thèse interdisciplinaire dans le cadre d’un financement UFTMiP et Région. Le titre de la thèse est “Intelligence artificielle et recherche opérationnelle pour l'ordonnancement autonome et robuste dans les missions spatiales”. Ses directeurs de thèse seront Pierre Lopez et Philippe Garnier (IRAP). Il sera également encadré par Emmanuel Hébrard et Christian Artigues.

[Octobre 2022]  Bienvenue à Théo Le Brun, Ingénieur d’étude CDD au sein de l'équipe ROC pour la chaire « retail responsable »

Théo Le Brun, ingénieur ENAC et diplômé du M2RO, démarre son travail de recherche sur la prise en compte des enjeux environnementaux dans le commerce omnicanal, dans le cadre de la chaire « Retail Responsable ».

[29 septembre 2022] C'est la rentrée des ROC sessions !

 

Ghassen Cherif nous présentera une méthode de résolution de problèmes d'ordonnancement dans un port du futur en utilisant les réseaux de pétri et la recherche en faisceaux.

[28 septembre 2022] Lancement de la chaire de formation et de recherche « retail responsable » dont Sandra U. Ngueveu est titulaire

Signature et lancement de la chaire de Recherche et de Formation dédiée au Retail Responsable. Cette chaire d'une durée de cinq ans ambitionne de traiter des enjeux d’un commerce omnicanal plus responsable. Il s’agit d’un partenariat structurant entre Toulouse INP-ENSEEIHT, le CNRS, et OneStock, le leader européen de l’OMS (Order Management System). La titulaire de cette chaire est Sandra U. Ngueveu.

[September 11-17 2022] Workshop “Computational Mathematics in Computer assisted proof”, San Jose California (Etats-Unis)

L’équipe ROC était présente au Workshop “Computational Mathematics in Computer assisted proof”, à l’American Institute of Mathematics à San José California

[1er septembre 2022] Démarrage du projet JAPETUS, financé par le plan France Relance et le CNES.

Le consortium est composé de Prométhée, Safran, LeanSpace et du LAAS-CNRS (équipes VERTICS, ROC et TSF). L'objectif est de développer un système d'observation de la terre composé d'une constellation de nano-satellites proposant des revisites fréquentes et une grande réactivité. Le projet comprend le lancement d'un prototype afin de tester et démontrer la pertinence des solutions proposées.

[1er septembre 2022] Bienvenue à Ghassen Cherif, maître de conférences UPS. 

Ghassen Cherif a soutenu sa thèse en 2021 sur des problèmes d’ordonnancement dans les ateliers hybrides en environnement incertain à l’université Le Havre Normandie. En 2021 – 2022, il a exercé la charge d’Attaché temporaire à l’enseignement et à la recherche à Centrale Lille.

[1er septembre 2022] Bienvenue à Gabriel Volte, ATER en Informatique à l’INSA  au département GEI.

Après des études d’informatique, Gabriel Volte a soutenu sa thèse en décembre 2021 sur des méthodes exactes pour la résolution de problèmes de tournées de véhicules pour la collecte de vendange (LIRMM, Montpellier), ses encadrants de thèse étaient Rodolphe Giroudeau et Eric Bourreau.

[1er septembre 2022] Bienvenue à Valentin Antuori, ATER en Informatique à l’INSA au département GEI.

Après sa thèse soutenue au laboratoire en juillet dernier, Valentin obtient un poste d’ATER à l’INSA et poursuit ses travaux dans l’équipe.

[1er septembre 2022] Bienvenue à Simon Bélières, chercheur affilié dans l’équipe ROC.

Simon Bélières, enseignant-chercheur à TBS (Toulouse Business School) est accueilli dans l’équipe pour des collaborations scientifiques en RO et problèmes de transport.

[1er septembre 2022] Bienvenue à Matthieu Masson, doctorant dans l’équipe ROC

Matthieu Masson, ingénieur Mines Paris en Mathématiques Appliquées, démarre une thèse financée par une allocation MITT. Matthieu travaille sur des algorithmes numériques efficaces pour des problèmes de contrôle optimal avec commande impulsionnelle et contraintes d’évitement de collision. Ses directeurs de thèse sont Mioara Joldes et Denis Arzelier. Il sera également encadré par Christian Artigues. En juillet et août 2022, Matthieu était en CDD dans l’équipe pour travailler sur l’analyse de probabilités de collision.

[29 aout - 29 octobre 2022] Séjour en mobilité d’Aloïs Duguet à l’Université de Montréal et au CIRRELT (Canada)

Aloïs Duguet effectue un séjour en mobilité pour travailler avec Margarida Carvalho, sur l’utilisation des approches de linéarisation par morceaux pour résoudre certaines classes de jeux combinatoires à fonctions d’utilité non linéaires. Ce séjour scientifique est financé par le projet ETI INP “POLYTOPT”.

[31 juillet - 5 aout 2022] CP 2022

L’équipe ROC était présente à la conference internationale CP 2022 à Haifa (Israël)

  • https://cp2022.a4cp.org/
  • Christian Bessiere, Clément Carbonnel, Martin Cooper and Emmanuel Hebrard : Complexity of Minimum-Size Arc-Inconsistency Explanations

[23 - 29 juillet 2022] Conférence internationale IJCAI 2022

L’équipe ROC était présente à la conférence inernationale IJCAI 2022, Vienna (Austria)

  • https://ijcai-22.org/
  • Emmanuel Hebrard, Christian Artigues, Pierre Lopez, Arnaud Lusson, Steve Chien, Adrien Maillard and Gregg Rabideau : An Efficient Approach to Data Transfer Scheduling for Long Range Space Exploration

[11 au 13 juillet 2022] Journées scientifiques de l’équipe ROC.

Les journées ROC 2022 se sont déroulées à Albi. Un grand merci à Christian pour l’organisation. Au programme : 

  • Laurent Houssin : ordonnancement cyclique robuste et extension pour l’ordonnancement sans attente robuste
  • Louis Rivière : Compilation de connaissances pour les problèmes d’ordonnancement
  • Carla Juvin : Optimisation robuste pour le problème de Job Shop Flexible
  • Tom Portoleau : Méthode de Benders adverse le problème de gestion de production avec un budget d'incertitude sur la demande cumulée
  • Présentation des projets en démarrage 
  • Christian Artigues : Mixed integer linear programming for resource-constrained scheduling
  • Pierre Lopez : Comparaisons structurelle et expérimentale de formulations pour un problème d'ordonnancement de projet multi-compétence avec préemption partielle
  • Mioara Joldes : Calcul de la probabilité de collision en orbite : méthodes d'évaluation basées sur des séries convergentes ou divergentes
  • Mohamed Siala : Declarative Combinatorial Optimisation for Machine Learning
  • Camille Lescuyer :  Présentation du sujet de thèse
  • Aloïs Duguet : Heuristique et borne inférieure pour la linéarisation par morceaux de fonctions à deux variables avec minimisation du nombre de morceaux sous contrainte de tolérance
  • Alexandre Heintzmann : Comparaison de différents modèles pour résoudre le problème non-linéaire Hydro Unit Commitment

[8 juillet 2022] Soutenance de thèse de Valentin Antuori

Valentin Antuori a soutenu sa thèse intitulée “Guider la recherche arborescente pour la résolution de problèmes industriels : apprentissage par renforcement et méthodes de Monte Carlo” devant le jury : 

  • Rapporteurs: Louis-Martin ROUSSEAU, Professeur titulaire, Polytechnique Montréal, CIRRELT, Marc SEVAUX, Professeur des Universités, Université de Bretagne-Sud, Lab-STICC
  • Examinateurs: Anastasia PAPARRIZOU, Chargée de Recherche, Université d'Artois, CRIL, Sylvie THIEBAUX, Professeure, Australian National University, Vincent T'KINDT, Professeur des Universités, Université de Tours
  • Invitée: Siham ESSODAIGUI, Ingénieure, Renault
  • Directeurs de thèse: Emmanuel HEBRARD, Chargé de Recherche, LAAS-CNRS, Marie-José HUGUET, Professeure des Universités, INSA Toulouse, LAAS-CNRS

Résumé : La résolution de nombreux problèmes de recherche opérationnelle et plus spécifiquement de problèmes d’optimisation combinatoire, s’appuie sur des algorithmes de recherche arborescente. Dans un contexte industriel, il est fréquent que les problèmes combinatoires traités soient de très grande taille et/ou qu’on ne dispose seulement que d’un faible budget temporel à consacrer à leurs résolutions. Dès lors l’exploration complète de l’arbre de recherche est impossible, et la qualité d’une méthode arborescente repose alors sur sa capacité à s’orienter rapidement vers les zones de l’espace de recherche les plus prometteuses. Il est fréquent qu’un même problème doive être résolu de manière périodique, tout en intégrant de légères variations. Il apparaît alors que la conception d’une heuristique pour guider la recherche arborescente peut passer par l’apprentissage automatique.Il semble aussi possible d’utiliser un modèle d’apprentissage, entraîné sur un ensemble de données, sur de nouvelles données qui n’auraient que très peu variées.

De plus, une telle approche permettrait de spécialiser les heuristiques en entraînant le même modèle sur plusieurs ensembles de données issus de contextes différents pour un même problème. Cet apprentissage qui se fait en amont de la résolution peut également être combiné à un mécanisme d’apprentissage lors de la résolution du problème. Un tel mécanisme permet à l’algorithme une adaptation au problème plus précise encore.

Dans ce manuscrit nous nous intéressons à l’apport de méthodes d’apprentissage par renforcement et de méthodes de Monte Carlo pour la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire issus de besoins industriels. Plus particulièrement, nous proposons deux approches dont le but est de guider l’exploration d’un arbre de recherche. La première approche consiste à concevoir une heuristique basée sur une combinaison linéaire de critères pertinents pour le problème, critères pouvant provenir de connaissances métier. Les poids de cette combinaison linéaire sont réglés via un algorithme d’apprentissage par renforcement, et l’heuristique obtenue est intégrée dans un algorithme de recherche arborescente.La seconde approche est une recherche arborescente de Monte Carlo combinée avec une recherche en profondeur d’abord. Le but est alors de découvrir, par l’expérience, quelle partie de l’arbre explorer. Ces deux approches peuvent être combinées et sont suffisamment génériques pour être adaptées aux deux problèmes industriels que nous étudions dans ce manuscrit. Le premier problème concerne la planification du déplacement de chariots pour transporter des pièces dans un atelier d’assemblage tout en respectant les cadences de production. Le second est un problème de chargement de camions en logistique amont comportant des contraintes liées à l’ordre de passage chez les fournisseurs et aux réglementations sur l’équilibre de la charge aux essieux. Pour ces deux problèmes les approches proposées surpassent les méthodes utilisées dans l’entreprise.

[7 juillet 2022] ROC session

ROC session sur la lecture de l'article "An online algorithm for fitting straight lines between data ranges" de J. O'Rourke en 1981, présenté par Sandra Ulrich Ngueveu

[4-7 Juillet 2022] Conférence ISSAC 2022

L’équipe ROC était présente à ISSAC (International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation) à Lille (France). ISSAC est la conférence de référence en calcul formel (aussi appelé computer algebra en anglais).

[23 juin 2022] ROC session

Présentation de Didier El Baz (équipe SARA) - Algorithmes asynchrones pour l'Intelligence Artificielle ; recherche parallèle de type meilleur d’abord pour la planification

[22 juin 2022] Soutenance de la thèse de Tom Portoleau

Tom Porteleau a soutenu sa thèse intitulée “Représentations discrètes pour l’ordonnancement et la planification robustes”, devant le jury :

  • Rapporteurs: Safia KEDAD-SIDHOUM, Professeure des universités, CNAM - CEDRIC PARIS, Michaël POSS, Directeur de Recherche, Université de Montpellier - LIRMM, André ROSSI, Professeur des universités, Université Paris-Dauphine - LAMSADE
  • Directeurs de thèse: Christian ARTIGUES, Directeur de recherche, LAAS-CNRS, Romain GUILLAUME, Maître de Conférences, IRIT / UT2J
  • Examinateurs: Olga BATTAÏA, Professeure, Kedge Business School - Bordeaux Patrice PERNY, Professeur des Universités, Sorbonne Université - LIP6

Résumé : Cette thèse a pour objet d'étude certains problèmes d'optimisation robuste, c'est-à-dire de problèmes d'optimisation où certains paramètres sont incertains, et dont la loi probabilité n'est pas connue. Les problèmes étudiés le sont à travers les prismes de l'aide à la décision et de la recherche opérationnelle. On s’intéressera plus particulièrement à deux problèmes, d'abord le problème d'ordonnancement de lignes d'assemblage aéronautiques, que l'on modélise comme un problème d'ordonnancement de projet multi-mode avec contraintes de ressources avec un objectif de nivellement de ressources, puis le problème de gestion de production avec un budget d'incertitude sur la demande cumulée. Pour le premier problème, on propose d'abord un voisinage basé sur les pics d'utilisation de ressources, que l'on utilise ensuite dans une méthode de recherche locale à voisinage large pour résoudre heuristiquement le problème. Ensuite, toujours pour le problème d'ordonnancement de lignes d'assemblages, on propose un outil d'aide à la décision, qu'on appelle arbre de décision robuste et dont l'idée fondamentale repose sur le fait qu'à certains moments durant le déroulement d'un ordonnancement calculé de manière robuste dans un contexte incertain, un décideur a accès à de l'information à propos du scénario en cours. A chaque noeud, en fonction des informations reçues par le décideur, l'arbre propose une nouvelle solution, adaptée au scénario en cours. Finalement, on propose une extension de la méthode Benders adverse pour résoudre le problème de gestion de production. Cette extension se base sur le concept de graphe partiel de budget qui est une représentation compacte d'un sous-ensemble de scénarios et qui permet d’accélérer la méthode de Benders adverse classique.

[20-23 juin, 2022] CPAIOR 2022

L’équipe ROC était présente à CPAIOR 2022, 19th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research - Los Angeles, Californie Etats-Unis d’Amérique. 

[17 juin 2022] Journée des stagiaires de l’équipe ROC

Présentation des stagiaires de l’équipe : 

  • Théo Le Brun : Résolution par Branch-and-Price du Pollution Routing Problem
  • Alicia Pelat : Ordonnancement des contacts dans une constellation de satellites
  • Théo François : Branch & Cut & Price for the RCMSP
  • Julien Rouzot : Equité et interprétabilité pour la classification multi-classes
  • Noé Mari : Flexible Job Shop Scheduling Problem
  • Adrien Deckx Van Ruys : Problème et algorithme glouton pour la planification dynamique d’une flotte de robots pour l’approvisionnement d’une chaîne de production

[15 juin 2022] Bienvenue à Laurent Houssin, chercheur affilié dans l’équipe ROC.

Laurent Houssin, enseignant chercheur à l’ISAE-SupAero devient chercheur affilié dans l’équipe. Il collabore avec Pierre Lopez et Christian Artigues sur le développement de méthodes de RO pour la résolution de problèmes d’ordonnancement sous incertitudes.

[14 juin 2022] Séminaire DO par Margarida Carvalho

Margarida Carvalho (Univ. Montréal, FRQ–IVADO research chair in Data Science for Combinatorial Game Theory), actuellement professeur invitée de Toulouse INP au sein du LAAS et dans l'équipe ROC, a donné un séminaire intitulée “The power of mathematical optimization to tackle games”, pour le département DO (Décision et Optimisation) du LAAS.

[13 Juin - 8 Juillet 2022] Séjour invité de Margarida Carvalho, Professeur invité de Toulouse INP

Margarida Carvalho est Assistant professor à l’Université de Montréal (Canada), au sein du Department of Computer Science and Operations Research. Elle dirige la chaire de recherche “FRQ–IVADO research chair in Data Science for Combinatorial Game Theory”. Pendant son séjour Margarida Carvalho sera professeur invité de Toulouse INP. Son séjour s’effectue dans le cadre du projet ETI INP "POLYTOPT" .

[12-17 Juin, 2022] - MAPSP 2022

L’équipe ROC était présente à la conference international MAPSP 2022, Workshop on Models and Algorithms for Planning and Scheduling Problems au Oropa Sanctuary (Italie)

  • https://mapsp2022.polito.it/ 
  • Emmanuel Hébrard, Christian Artigues, Pierre Lopez, Arnaud Lusson, Steve Chien, Adrien Maillard and Gregg Rabideau. Data transfer scheduling for deep space exploration

[8 au 10 juin 2022] Journées du projet ANR Nuscap

Les journées du projet ANR Nuscap se déroulent au LAAS en salle de conférences. Les présentations sont ouvertes à tous.

[07 Juin - 31 Juillet 2022] Stage d’Ainhoa ARICKX

Ainhoa ARICKX est étudiante en deuxième année à l’N7 dans le département EEEA. Son stage porte sur la conception et réalisation d’une heuristique pour le Pollution Routing Problem. Le stage est encadré par Sandra Ulrich Ngueveu et elle travaillera en collaboration avec Théo Le Brun.

[07 juin  - 23 juillet 2022] Stage de Sandro CHALHOUB

Sandro CHALHOUB est étudiant en troisième année à l’INSA (MIC) sur le  calcul de Forêts aléatoires optimales avec une méthode de génération de colonnes. Le stage est co-encadré par Emmanuel Hébrard et Christian Artigues.

[3-6 Juin, 2022] EURO 2022

L’équipe ROC était présente à la conférence internationale EURO 2022 à Espoo (Finlande)

  • Sandra Ulrich Ngueveu, Julien Codsi, Bernard Gendron : LinA: A faster approach to piecewise linear approximations of univariate functions

[2 juin 2022] ROC session

Présentation de Marianne Gues, intitulée « Une chaîne de traitement pour les campagnes d’évaluation expérimentale : rocknrun et Metrics et Le groupe GitLab de l’équipe ROC : Contexte et utilisation ».

[31 Mai 2022] Journées du GT “Recherche Opérationnelle et Contraintes" du GdR RO

L’équipe ROC était présente à la journée organisée par le GT “Recherche Opérationnelle et Contraintes" à Nice

http://gdrro.lip6.fr/?q=node/268

Le thème de la journée est la résolution des problèmes d'ordonnancement, de transport et à plus large échelle de tout problème de recherche opérationnelle par la programmation par contraintes ou des méthodes hybrides. L'objectif de cette journée est de créer un lieu d'échange pour les doctorants et les chercheurs impliqués dans la thématique.

  • Carla Juvin a participé à cette journée scientifique.

[18-20 Mai 2022] ISCO 2022

L’équipe ROC était présente à la conference ISCO 2022 (International Symposium on Combinatorial Optimization), organisée en ligne

  • https://isco2022.sciencesconf.org/
  • Alexandre Heintzmann, Cécile Rottner, Pascale Bendotti - Polyhedral study of the Symmetrically Weighted Matrix Knapsack problem
  • Aloïs Duguet, Sandra Ulrich Ngueveu - Piecewise linearization of bivariate nonlinear functions: minimizing the number of pieces under a bounded approximation error

[4 avril - 30 septembre 2022] Stage d’Adrien DECKX

Adrien DECKX est Ingénieur de l’Ecole Polytechnique, en échange dans le M2RO avec ALTEN, il sera co-encadré par Cyril Briand et Arthur Bit-Monnot (équipe RIS). Le stage porte sur la gestion d’une flotte de robots pour l’approvisionnement d’un système de production.

19 mai 2022 - Session ROC

Présentation d'Emmanuel Hebrard "Ordonnancement des transferts de données pour mission spatiale".

13 mai au 13 juin 2022 : Séjour scientifique de Mohamed Siala à l’UQAM (Montréal, Québec, Canada)

Mohamed Siala effectue un séjour scientifique à l’UQAM, dans le cadre des collaborations avec Sébastien Gambs et Ulrich Aivodji (projet CIMI PRIMAL).

12 mai 2022 : Soutenance de thèse de Quentin Fabry

Quentin Fabry a soutenu sa thèse intitulée “ Ordonnancement de camions dans une plateforme logistique : complexité, méthodes de résolution et incertitudes ” devant le jury : 

  • Rapporteurs : Jean-Charles BILLAUT, Professeur des Universités, Université de Tours et Roel LEUS, Full Professor, KU Leuven
  • Examinateurs Anne-Laure LADIER, Maîtresse de Conférences INSA Lyon, Elise VAREILLES, Professeure ISAE Supaero
  • Invité : Alessandro AGNETIS, Full Professor, Univesità degli Studi di Siena
  • Directeurs de thèse : Cyril BRIAND, Professeur des Universités, UT3, LAAS-CNRS et Lotte BERGHMAN, Professeure associée, TBS Education

Résumé : La problématique dite de crossdocking a été source de beaucoup d’attention ces dernières années dans la littérature. Un crossdock est une plateforme logistique favorisant, par une synchronisation efficace des camions entrants et sortants, une rotation rapide des produits, le volume de produits stockés devant être le plus faible possible. Le crossdocking soulève de nombreux problèmes logistiques, dont notamment celui de l'ordonnancement des camions entrants et sortants sur les quais de la plateforme. L'objectif classiquement considéré dans la littérature pour ce problème est la minimisation du makespan, critère très répandu en ordonnancement. Pour le crossdocking néanmoins, minimiser la date de départ du dernier camion ne garantit pas nécessairement une bonne synchronisation des camions et le makespan ne semble donc pas être l’objectif le plus pertinent. Pour répondre au besoin de synchronisation et favoriser les rotations rapides, notre travail propose de minimiser le temps de séjour total des palettes dans le stock. Nous étudions d’abord la version déterministe de ce problème d’ordonnancement. Sa complexité est détaillée selon différentes hypothèses pour identifier les éléments menant à sa NP-difficulté. Ensuite, différentes méthodes de résolutions sont proposées : une méthode classique de programmation linéaire en nombres entiers utilisant des variables de décision indexées par le temps, une formulation basée sur les ensembles critiques qui exploite une nouvelle famille d’inégalités valides avec ajout itératif de coupes et des méthodes basées sur la programmation par contraintes. Une analyse comparative de ces différentes méthodes est proposée. Dans un deuxième temps, nous étudions une version non-déterministe de notre problème d’ordonnancement dans laquelle des incertitudes sur les dates d’arrivées des camions sont introduites sous la forme d’intervalles de temps équiprobables. Une méthode d’ordonnancement proactive-réactive utilisant le concept de groupes d’opérations permutables est proposée pour faire face aux incertitudes. Des groupes de camions permutables sont séquencés et affectés aux quais puis, durant l’exécution d’ordonnancement, un ordre total est choisi en fonction de la réalisation des dates d’arrivées, à l’aide d’un algorithme réactif.

[2 mai – 30 septembre 2022] Collaboration de l’équipe ROC avec le CEA

L’objectif du projet, porté au sein de l'équipe ROC par Sandra U. Ngueveu, est d’identifier des méthodes et des stratégies d’optimisation énergétiques pertinentes, en vue d’adresser le problème d’optimisation d’énergie posé par la plateforme TOTEM du CEA (commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives), située à Labège en Occitanie (France).

[2 Mai au 18 juin 2022 / 25 juin au 22 juillet 2022] : Séjour en mobilité de Julien Ferry à l’UQAM et à l’ETS (Montréal, Québec, Canada)

Julien Ferry effectue un séjour en mobilité pour travailler avec Sébastien Gambs de l’UQAM (co-directeur de sa thèse) et avec Ulrich Aivodji de l’ETS. Ce séjour scientifique est financé par le projet CIMI PRIMAL. Le séjour sera consacré à des travaux sur l'apport des méthodes d'optimisation pour l'apprentissage et la protection des données privées (attaques par inférences).

[Mai 2022] Bienvenue à Camille Lescuyer, doctorante dans l’équipe ROC

Camille Lescuyer, ingénieure ENAC et titulaire d’un M2 en Recherche Opérationnelle démarre sa thèse CIFRE financée par AIRBUS. Son sujet traite de l’optimisation dynamique de la charge utile de satellites de télécom flexibles. Ses directeurs de thèse sont Cédric Pralet et Christian Artigues. A Airbus, elle est encadrée par Jean-Thomas Camino.

29 avril 2022 : Soutenance de l'Habilitation à Diriger des Recherches de Sandra U. Ngueveu

Sandra U. Ngueveu a soutenu son Habilitation à Diriger des Recherches, intitulée « Linéarisation, reformulation et décomposition en optimisation combinatoire » devant le jury :

  • Rapporteurs : Miguel ANJOS, Professeur, University of Edinburgh (Royaume-Uni), Nadia BRAUNER, Professeure des Universités, Grenoble INP (France), Andrea LODI, Professeur, Cornell Tech (USA)
  • Examinateurs : Dominique FEILLET, Professeur, Mines Saint-Etienne (France), Christelle GUÉRET, Professeure des Universités, Université d'Angers (France), Daniele VIGO, Professeur, Università di Bologna (Italie), Pierre LOPEZ, Directeur de recherche, LAAS-CNRS

Résumé : Mes travaux de recherche relèvent de la Recherche Opérationnelle en général et de l’optimisation combinatoire en particulier, avec une attention particulière à l’optimisation d’énergie et à l’optimisation dans les graphes. Une partie des travaux concerne l’étude et la résolution de problèmes d’optimisation issus de divers domaines ou applications : Génie électrique, transport terrestre ou aérien, gestion de projet multi-agents, etc. L’autre partie des travaux, relevant d’une recherche plus fondamentale, cherche à d'établir des résultats structurels et de complexité, à proposer des formulations ou des schémas de décomposition efficaces, et enfin à concevoir des méthodes de résolution spécifiques ou génériques capables de garantir l’optimalité ou la qualité des solutions. Différentes classes de problèmes de tournées de véhicules ou d’ordonnancement servent généralement de base de conception de ces méthodes.

28/04/2022 : Soutenance de thèse de Léa Blaise

Léa Blaise a soutenu sa thèse intitulée “Modélisation et résolution de problèmes d'ordonnancement au sein du solveur d'optimisation mathématique LocalSolver” devant le jury : 

  • Rapporteurs : Jean-Charles BILLAUT, Professeur des universités, Université de Tours et Laetitia JOURDAN, Professeure des universités, Université de Lille
  • Examinateurs : Thierry BENOIST, Docteur, LocalSolver, Olivier HUDRY, Professeur des universités, Télécom ParisTech, Christine SOLNON, Professeure des universités, INSA Lyon
  • Directeur de thèse : Christian ARTIGUES, Directeur de recherche, LAAS-CNRS

Résumé : Résoudre un problème d'ordonnancement consiste à organiser la réalisation de tâches au cours du temps : déterminer leur répartition sur les différentes ressources disponibles ainsi que leurs dates d'exécution. Les problèmes d'ordonnancement se rencontrent dans tous les domaines de l'industrie et des services, et sont très étudiés dans la littérature. Le travail de cette thèse se concentre sur les problèmes d’ordonnancement de type disjonctif et/ou packing, avec ou sans flexibilité des ressources. L'ensemble des contributions algorithmiques de la thèse ont été implémentées au sein du solveur d'optimisation mathématique LocalSolver, dont les techniques de résolution combinent des méthodes exactes, telles que la programmation linéaire, non linéaire et par contraintes, et heuristiques, comme la recherche locale et des algorithmes constructifs. Le travail de cette thèse répond à deux problématiques principales, liées au traitement de ce type de problèmes d'ordonnancement par LocalSolver. Le premier objectif se dégageant de ces problématiques consiste à permettre aux utilisateurs du solveur de modéliser simplement un grand nombre de problèmes d'ordonnancement disjonctif. En tirant profit de la richesse du formalisme de modélisation ensembliste de LocalSolver, on propose des formulations génériques, adaptables à différentes familles de problèmes d'ordonnancement disjonctif, permettant d'exprimer simplement les notions de tâches, de relations de précédence, ou encore de contraintes de non-chevauchement des tâches affectées à une même ressource disjonctive. Les formulations génériques ainsi choisies reposent sur l'utilisation combinée de deux types de variables de décision offertes par LocalSolver : les variables entières, permettant de modéliser les dates de début et durées de tâches, ! et les variables de listes, représentant leur ordre sur les différentes ressources disjonctives. Le second objectif de la thèse consiste à améliorer les performances de LocalSolver sur les problèmes d'ordonnancement étudiés, en intégrant différents algorithmes de résolution les plus génériques possibles à la composante de recherche locale du solveur. Cette généricité des contributions est cruciale : en effet, on ne cherche pas à améliorer les performances du solveur sur un unique problème, ni même seulement sur les problèmes d'ordonnancement, mais sur tous les problèmes présentant des structures caractéristiques de l'ordonnancement disjonctif ou du packing. Les contributions algorithmiques de cette thèse peuvent être regroupées en trois grandes catégories : des algorithmes d'initialisation, des mouvements de recherche locale, et un algorithme de propagation de contraintes. On présente deux algorithmes constructifs d'initialisation des variables ensemblistes (sets et listes), aidant le solveur à trouver une solution réalisable immédiatement sur des problèmes comme ceux de l'Aircraft Landing ou de l'Assembly Line Balancing, et accélérant ainsi la recherche de solutions de bonne qualité sur ces problèmes. On présente également des mouvements de recherche locale, reposant sur la détection de structures spécifiques dans le modèle (contraintes de non-chevauchement des tâches, relations de précédence, contraintes de packing). On présente également un algorithme de réparation de solutions par propagation de contraintes, appelé au cours de la recherche locale après chaque mouvement conduisant à une solution in! faisable. Notre algorithme diffère de la propagation classique de la programmation par contraintes par plusieurs points. Par exemple, il ne propage que les réductions de domaine excluant la valeur courante des variables, et peut prendre des décisions arbitraires lorsqu'il rencontre une contrainte pouvant être réparée de différentes manières. On démontre que dans certains cas l’algorithme présente des propriétés lui assurant de trouver une réparation s'il en existe une. Cet algorithme permet de pallier les difficultés rencontrées par la recherche locale sur les problèmes d'ordonnancement aux contraintes très serrées (passer d'une bonne solution à une autre nécessite de réaliser des changements sur un grand nombre de variables). L'intégration de ces mouvements et de cet algorithme de réparation au sein de la recherche locale de LocalSolver apporte des gains de performance importants sur divers problèmes (Job Shop et variantes, Unit Commitment, Assembly Line Balancing, ou encore Bin Packing).

21 avril 2022 - Session ROC

Deux présentations pour cette session :

  • Optimisation de BDD avec maxSAT - Hao Hu
  • Heuristique pour la création d'une séquence de groupes pour le RCTSP  - Mathias Sommacal

7 Avril 2022 - Session ROC - brainstorming

Première session brainstorming, pour réfléchir ensemble au nouveau problème d'Aloïs Duguet : Trouver une borne inférieure sur le nombre de morceaux d'une approximation linéaire par morceaux de fonctions à deux variables.

[6 et 7 avril 2022] PMS 2022 (Ghent, Belgium, en visio)

L’équipe ROC a présenté plusieurs travaux à PMS : https://pms2022.sciencesconf.org/

  • Tom Portoleau (Finaliste du best student paper award) Large neighborhood search for a multi-mode resource constrained 
  • Louis Riviere - Two-stage stochastic/robust scheduling using permutable operation groups
  • Léa Blaise (Finaliste du best student paper award) Solving the Assembly Line Balancing Problem with LocalSolver
  • Carla Juvin - Logic-based Benders Decomposition for preemptive Flexible Job-Shop Scheduling
  • Hugo Chevroton - Human-centered interactions for project scheduling decision-aid in space industry

Tom Portoleau remporte le 2ème prix du Best student paper award du 18th International Workshop on Project Management and Scheduling (PMS 2022), Ghent (Belgium), April 6-7, 2022, pour l’article “Large neighborhood search for a multi-mode resource constrained scheduling problem with resource leveling objective”, par Tom Portoleau, Christian Artigues, Tamara Borreguero Sanchidrian, Alvaro Garcia Sanchez, Miguel Ortega Mier et Pierre Lopez.

4 avril au 30 septembre 2022 Stage de Théo François

Théo François est étudiant du M2RO, il effectue un stage avec Christian. Le sujet porte sur le développement d’une méthode de Branch and Cut and Price pour l’ordonnancement cyclique.

31 Mars 2022 - Départ d’Hugo Chevroton

Hugo a terminé son post-doc et débute un nouveau poste d’ingénieur en Recherche Opérationnelle à la DGA à Arcueil. Toutes les félicitations de l'équipe !

30 mars 2022 : Scheduling Seminar par Christian Artigues

Christian Artigues a présenté un séminaire intitulé Mixed-Integer Linear Programming for Scheduling https://www.youtube.com/watch?v=3KGLAnIgVuc dans le cadre de la série de séminaires internationaux sur l’ordonnancement coordonnée par Mike Pinedo, Zdenek Hanzalek et Guohua Wan https://schedulingseminar.com/

24 Mars 2022 - Session ROC 

Présentation invitée de Simon Belières (TBS) sur "Unified Branch-and-Benders-Cut for Two-Stage Stochastic Mixed-Integer Programs"

17 Mars 2022 - Session ROC - littérature

Première session littérature : discussion de l'heuristique "Feasibility pump", servant à trouver des solutions faisables dans les MILP. Cette heuristique est notamment implémentée dans CPLEX.

Présentation par Christian Artigues du papier : "The feasibility pump" par M.Fischetti, F.Glover, A.Lodi, 2005

10 Mars 2022 - Session ROC 

Présentation d’Hugo Chevroton "Utiliser un modèle CP pour une planification interactive de projet dans l'aérospatiale", avec une introduction de Cyril Briand sur l'Industrie du Futur.

8-11 Mars 2022 - Visite d'Aymeric Blot

Aymeric Blot (post doc University College London) effectué un séjour au sein de l'équipe ROC et a présenté son projet de recherche pour une candidature Chargé de Recherche CNRS : Automated Design of Efficient Multi-Objective Metaheuristics using Genetic Improvement

03 Mars 2022 au 2 septembre 2022 - Stage de Théo Le Brun

Théo Le Brun est étudiant en 3ème année ingénieur ENAC et au M2RO. Le sujet de son stage est la Résolution par branch-and-price du pollution routing problem et ses variantes. Il est co-encadré par Sandra dans le cadre d’une collaboration avec l’université de Brescia.

28 février au 26 août 2022 - Stage de Noé Mari

Noé Mari est  étudiant en 3e année Ingénieur ENAC et au M2RO. Il effectue un stage du intitulé “Ordonnancement flexible sous incertitudes”. Il est encadré par Carla, Laurent et Pierre.

28 février au 31 juillet 2022 - Stage d’Alicia Pelat

Alicia Pelat est étudiante en deuxième année ingénieur à ISAE SupAéro. Son stage porte sur l’Ordonnancement des contacts Search And Rescue dans une constellation de satellites de geopositionnement. Elle est co-encadrée par Christian et Laurent.

[23 février au 25 février 2022] : ROC à JNCF (Luminy)

L’équipe ROC a participé aux Journées Nationales du Calcul Formelle ((JNCF 2022,  Campus de Luminy, Marseille) où Mioara Joldes a donné un cours invité : Algorithmes symboliques-numériques validés et applications au domaine spatial.

 https://sourcesup.renater.fr/www/orga-jncf/ 

[23 février au 25 février 2022] : ROC à ROADEF (Lyon)

Importante participation de l’équipe à cette édition de ROADEF qui se tenait en présentiel à Lyon (https://roadef2022.sciencesconf.org/program)

[22 février au 01 Mars 2022] : ROC à AAAI 2022 (visio – Vancouver, Canada)

L’équipe ROC a participé à AAAI 2022 qui était en visio : https://aaai.org/Conferences/AAAI-22/

Hao Hu, MJ. Huguet, M. Siala,  Optimizing Binary Decision Diagrams with MaxSAT for classification

[10 février 2022] Session ROC 

Présentation de ’Mioara Joldes ``Some Algebraic and Complex Analysis ideas in Discrete Optimization (SACADO)’’. 

[07 février 2022] Début du stage de Marianne Guess

Marianne Guess - élève Ingénieure INSA Toulouse en Informatique effectue un stage avec Marie-Jo du 07/02/22 au 29/07/22. Son sujet est intitulé Ingénieur support et valorisation des développements informatiques de l’équipe. Le stage est financé par le département DO

[01 février 2022] Début du stage de Julien Rouzot

Julien Rouzot - élève Ingénieur INSA Toulouse en Informatique est en stage dans l’équipe du 01/02/22 au 29/07/22. Il est encadré par Julien, Marie-Jo et Mohamed. Le sujet porte sur le développement de méthodes de PLNE pour l’apprentissage multi-classes avec équité. Le stage est financé par le projet CIMI PRIMAL.

[20 janvier 2022] Session ROC 

Présentation d’Alexandre Heintzmann ``Étude polyédrale du Sac-à-dos Matriciel Symétrique en Poids’’.


[13-17  Décembre 2021] IEEE CDC

IEEE CDC (Int. Conference on Decision and Control) 2021, Decembre 13-17 - Austin, Texas, USA - visio - Denis Arzelier, Mioara Joldes

 

[2 Décembre 2021] Session ROC : 

Plusieurs présentations informelles par Julien, Valentin, Tom et Carla des diverses écoles suivies :

- Ecole du GdR-RO en Ordonnancement : http://www-poleia.lip6.fr/~fouilhoux/gdrro/?q=node/257

- Ecole Informatique Quantique et RO : https://perso.isima.fr/~lacomme/GT2L/accueil_quantique.php

- Ecole du GdR IA sur IA et Explicabilité : http://ia2.gdria.fr/

[16 au 19 Novembre 2021] Visite Hélène Verhaeghe 

Visite d’HV, docteure de l’UC Louvain, pour initier des collaborations scientifiques avec l’équipe ROC. HV a donné un séminaire le 17/11 sur  Learning optimal decision trees using constraint programming

[01-05 Novembre 2021] ROC à CIKM : 

L’équipe ROC était présente en visio à la conférence CIKM 2021 (https://www.cikm2021.org/) du 01 au 05 novembre 2021 à Gold Coast, Queensland, Australie. 

 

[25 octobre 2021 - 24 avril 2022] Stage de Mathias Sommacal

Mathias Sommacal est étudiant en M2 à l’école d'ingénieurs Polytech Lille et en double diplôme à l’Université du Québec à Chicoutimi. Son sujet de stage porte sur les problèmes de transbordement en présence d’incertitudes sur les dates d’arrivée des camions (modélisation et résolution par des méthodes de PLNE).Il est encadré par Cyril Briand, Lotte Berghman et Quentin Fabry.

[25 - 29 octobre 2021] ROC à CP 2021

L’équipe ROC était présente en visio à la conférence CP 2021 (https://cp2021.a4cp.org/) du 25 au 29 octobre 2021 à Montpellier.

  • Valentin Antuori, Emmanuel Hébrard, Marie-José Huguet, SIham Essodaigui, Alain Nguyen : Combing Monte Carlo Tree Search and Depth First Search Methods for a Car Manufacturing Workshop Scheduling Problem

  • Valentin Antuori, Tom Porteleau, Louis Rivière, Emmanuel Hébrard : On How Did Turing and Singleton Arc Consistency Break the Enigma Code

 

[15 octobre 2021] Lancement du projet CIMI (2 ans) - Operational Research for Fairness, Privacy and Interpretability in Machine Learning

Le projet CIMI Operational Research for Fairness, Privacy and Interpretability in Machine Learning,  porté par Marie-José Huguet, a été lancé le 15 octobre 2021. Les participants au projet sont : Mohamed Siala, Julien Ferry, Sébastien Gambs (Université du Québec à Montréal), Ulrich Aivodji (Ecole de Technologie Supérieure, Montréal). Le financement CIMI sera consacré à des stages, des séjours en mobilité et des conférences.

 

[05 - 07 octobre 2021] ROC au workshop DO

L’équipe ROC était présente au workshop hors les murs du département DO, organisé à Mauzevin du 05 au 07 octobre 2021. Emmanuel Hébrard était membre du comité d’organisation. Les présentations suivantes ont été données sur des travaux menés au sein de l’équipe:

  • Alois Duguet: Piecewise linear approximation of functions of two variables with tolerance constraints and minimization of the number of pieces

  • Valentin Antuori : Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search for scheduling problems

  • Tom Portoleau : On How Alan Turing and Singleton Arc Consistency Broke the Enigma Code

  • Julien Ferry : Généralisation de l'équité en apprentissage

  • Marie-José Huguet : Méthodes combinatoires et modèles d’apprentissage interprétables

 

[Octobre 2021] Ulrich Aivodji en poste à l'ETS (Montréal, Québec, Canada)

Ulrich Aivodji, docteur de l'équipe, a été recruté à l'Ecole de Technologie Supérieure à Montréal sur un poste d'enseignant chercheur. Toutes les félicitations de l'équipe !

[27 septembre 2021 - 01 octobre 2021] ROC à l’Institut d’Automne du GdR IA

Julien Ferry, doctorant au sein de l’’équipe ROC, a participé à l’Institut d’Automne du GdR IA (http://ia2.gdria.fr/) sur “Intelligence Artificielle et Explicabilité” - Paris (Sorbonne Univ., Campus Pierre et Marie Curie) du 27 Septembre au 1er Octobre 2021.

[5-9 Septembre 2021] ROC à APMS 2021

L’équipe ROC était présente à la conférence internationale APMS 2021 (Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems) à Nantes, qui a eu lieu en visio: 

  • Quenty Fabry, Cyril Briand, Lotte Berghman. Using Flexible Crossdock Schedules to Face Truck Arrivals Uncertainty. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol 634. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-85914-5_20

[Septembre 2021] Simon Belières recruté à TBS 

Simon Bélières, docteur de l'équipe a été recruté sur un poste d'enseignant-chercheur à TBS (Toulouse Business School). Toutes les félicitations de l'équipe !

[Septembre 2021] Laurent Houssin en poste à l'ISAE 

Laurent Houssin enseignant chercheur de l'équipe part en détachement à l'ISAE. Toutes les félicitations de l'équipe !

[Septembre 2021] Quentin Fabry, assistant pédogogique à TBS 

Quentin Fabry a été recruté en tant qu'assistant pédagogique à TBS (Toulouse Business School). Toutes les félicitations de l'équipe !

[26 aout 2021] Session ROC 

Présentation de Emmanuel Hébrard “Faire le deuil de preuves incorrectes (ou P=NP, encore une fois…)”

[11 juillet 2021 - 14 juillet 2021] ROC à EURO (Athènes)

L’équipe ROC était présente à Athènes pour la Conférence Internationale EURO 2021. La conférence était organisée en mode hybride (https://euro2021athens.com/)

  • Pierre Lopez et Laurent Houssin était chairs du stream "Scheduling and Project Management".
  • Les travaux suivants de l'équipe ont été présentés lors de cette conférence
    • Two-stage stochastic/robust scheduling using permutable operation groups: a constraint programming approach - Louis Riviere, Christian Artigues, Hélène Fargier
    • Robust Decision Tree for MMRCPSP - Tom Portoleau, Christian Artigues, Romain Guillaume
    • Logic-based Benders Decomposition for Flexible Job Shop Scheduling with Sequence-Dependent Setup - Times - Carla Juvin, Laurent Houssin, Pierre Lopez

 

[8 juillet 2021] Session ROC 

Présentation de Valentin Antuori “Étude de méthodes arborescentes de Monte-Carlo pour un problème de déplacement de pièces dans un atelier d’assemblage”.

[28 juin 2021 - 03 juillet 2021] ROC à PFIA 2021 (Bordeaux)

L’équipe ROC était présente à la Plateforme Intelligence Artificielle (PFIA 2021) qui s’est tenue en ligne (https://pfia2021.fr/), en particulier dans le cadre du track RJCIA” (rencontres jeunes chercheurs en IA):

  • Valentin Antuori, Emmanuel Hébrard, Marie-José Huguet, Siham Essodaigui, Alain Nguyen. Étude de méthodes arborescentes de Monte-Carlo pour un problème de déplacement de pièces dans un atelier d'assemblage.
  • Julien Ferry, Ulrich Aïvodji, Sébastien Gambs, Marie-José Huguet, Mohamed Siala. Améliorer la généralisation de l'équité en apprentissage grâce à l'Optimisation Distributionnellement Robuste.

 

[24 juin 2021] Session ROC 

Présentation de Tom Portoleau “Robust Predictive-Reactive Scheduling : an Information-Based Decision Tree Model”.

[21 - 25 juin 2021] ROC à JFPC 2021 (Nice)

 

L'équipe ROC était présente aux Journées Francophone de Programmation par Contraintes (JFPC 2021) qui ont eu lieu cette année en visio (https://www.i3s.unice.fr/jfpc_2021/)

  • Exploitation de l'apprentissage par renforcement avec la Programmation par Contraintes ou la Recherche Locale - Cas d'application dans l'industrie automobile - Valentin Antuori, Emmanuel Hebrard, Marie-José Huguet, Siham Essodaigui et Alain Nguyen.

 

[10 juin 2021] Session ROC 

Présentation de Julien Ferry “Optimisation Distributionnellement Robuste pour améliorer la généralisation de l'équité en apprentissage.”

[07 juin 2021 - 03 septembre 2021] Stage de Quentin Douarre

Quentin Douarre, étudiant en 3e année INSA Informatique-Réseaux, effectue un stage intitulé "Heuristiques d'approximation de fonctions à deux variables par des fonctions linéaires par morceaux", encadré par Sandra Ulrich Ngueveu et Aloïs Duguet.

[3 juin 2021] Session ROC 

Présentation de Hugo Chevroton “Résolution par des algorithmes exacts et approchés de problèmes intégrés d'ordonnancement de la production et de tournées de véhicules”.

[31 mai 2021 - 24 septembre 2021] Stage de Romain Buguet de Chargere

Romain Buguet de Chargere, étudiant en 4e année INSA Math Appli, effectue un stage intitulé "Évitement de collision dans le cas d’un risque multiple de rencontres rapides", encadré par Denis Arzelier et Miora Joldès.

[31 mai 2021 - 24 septembre 2021] Stage de Nicolas Prevot

Nicolas Prevot, 4e année INSA Math Appli, effectue un stage intitulé "Etude de la nature de rencontres spatiales afin de décider des hypothèses et des méthodes de calcul de la probabilité de collision", encadré par Denis Arzelier et Mioara Joldès.

[31 mai 2021 - 10 septembre 2021] Stage de Léonie Gallois

Léonie Gallois, étudiante en 4e année INSA Informatique-Réseaux, effectue un stage intutilé "Ordonnancement de satellites de géolocalisation pour Search & Rescue", encadré par Laurent Houssin et Christian Artigues.

[17 mai 2021 - 06 aout 2021] Stage de Valentine Chassagne

Valentine Chassagne,  étudiante en 2e année à l’ENSTA Paris (option math appli) effectue un stage intitulé "Résolution de problèmes de crossdocking - Intégration et estimation d’un modèle pour un ordonnancement robuste", encadré par Cyril Briand, Lotte Berghman et Quentin Fabry.

[6 mai 2021] Session ROC 

Présentation de Aloïs Duguet “Encadrement linéaire de fonction à 2 variables avec minimisation du nombre de morceaux”.

[26 - 30 avril 2021] ROC à ROADEF 2021 (Mulhouse)

L'équipe ROC était présente à la conférence nationale ROADEF 2021 en visio. Les travaux suivants de l'équipe ont été présentés:

  • Arbres de décision robustes pour le RCPSP multi-mode - Portoleau Tom, Artigues Christian, Guillaume Romain
  • Modélisation de ressources disjonctives avec LocalSolver - Blaise Léa, Benoist Thierry, Artigues Christian
  • Ordonnancement cumulatif multi-ressources de tâches à intensités et durées variables avec fenêtres de temps - Artigues Christian, Hebrard Emmanuel, Quilliot Alain, Toussaint Hélène
  • Pollution Routing Problem: A Piecewise-Linear Approximation approach - Manerba Daniele, Mansini Renata, Ngueveu Sandra Ulrich, Zanotti Roberto
  • Encadrement linéaire pour l'optimisation sous contraintes de la norme euclidienne du plan -  Duguet Aloïs, Artigues Christian, Houssin Laurent, Ngueveu Sandra Ulrich
  • LinA : an open source Julia-based package for piecewise linear approximation of continuous univariate functions with (dis-)continuous piecewise linear functions - Codsi Julien, Gendron Bernard, Ngueveu Sandra Ulrich
  • Two-stage stochastic/robust scheduling using permutable operation groups: a constraint programming approach - Riviere Louis, Artigues Christian, Fargier Hélène
  • Optimisation Distributionnellement Robuste pour améliorer la généralisation de l'équité en apprentissage - Ferry Julien, Aïvodji Ulrich Matchi, Gambs Sebastien, Huguet Marie-José, Siala Mohamed
  • Recherche arborescente de Monte-Carlo pour un problème industriel de collecte et livraison de pièces - Antuori Valentin, Hebrard Emmanuel, Huguet Marie-José, Nguyen Alain, Essodaigui Siham

[21 -23 avril 2021] ROC à PMS 2021

La conférence internationale PMS 2021 initialement prévu en 2020 à Toulouse a eu lieu du 21 au 23 avril 2021 en visio (https://pms2020.sciencesconf.org/). Les travaux suivants de l'équipe ont été présentés:

  • On the complexity of the crossdock truck-scheduling problem - Quentin Fabry, Alessandro Agnetis, Lotte Berghman and Cyril Briand
  • A constraint programming approach for planning items transportation in a workshop context - Valentin Antuori, Emmanuel Hébrard, Marie-José Huguet, Siham Essodaigui and Alain Nguyen
  • Solution Repair by Inequality Network Propagation in LocalSolver - Léa Blaise, Christian Artigues and Thierry Benoist
  • Structural and Experimental Comparisons of Formulations for a Multi-Skill Project Scheduling Problem with Partial Preemption - Christian Artigues, Pierre Lopez and Oliver Polo
  • A Benders decomposition for the flexible cyclic jobshop problem - Félix Quinton, Idir Hamaz and Laurent Houssin 
  • Decision trees for robust scheduling - Tom Portoleau, Christian Artigues and Romain Guillaume
  • Adapting the RCPSP framework to Evacuation Problem - Christian Artigues, Alain Quilliot, Hélène Toussaint and Peter Stuckey

 

[16 avril 2021 - 08 octobre 2021] Stage de Filippo Montanari

Filippo Montanari, étudiant en master2 SupMéca effectue un stage intitulé "Ordonnancement des opérations logistiques d’une flotte de robots pour l’approvisionnement d’un atelier de production", encadré par Laurent Houssin. Ce stage est financé par ALTEN dans le cadre d'une collaboration ROC-RIS-Alten Labs.

[8 avril 2021] Session ROC 

Présentation de Louis Rivière “Two stages stochastic/robust scheduling using permutable operation groups : a constraint programming approach”.

[1er avril 2021] Session ROC 

Présentation de Léa Blaise “Modélisation de ressources disjonctives avec LocalSolver”.

[25 mars 2021] Session ROC 

Présentation de Quentin Fabry “Analyse de complexité d’un problème d’ordonnancement de camions sur une plateforme logistique”.

[22 mars 2021 - 17 septembre 2021] Stage d'Arnaud Lusson

Arnaud Lusson, étudiant à l’ENAC et au M2 RO effectue un stage intitulé “Ordonnancement des communications pour les missions d’exploration spatiales”, encadré par Christian Artigues, Emmanuel Hébrard et Pierre Lopez. Ce stage est financé par l’axe espace du LAAS.

[18 mars 2021] Session ROC 

Présentation de Carla Juvin “Méthode de Branch and Check pour un problème de Job Job Flexible”.

[4 mars 2021] Session ROC

Présentation de Emmanuel Hébrard “A Simple and Efficient Anytime Algorithm for Computing Optimal Decision Trees”.

[1er mars 2021 - 27 aout 2021] Stage de Théo Combalbert

Théo Combalbert, étudiant en M2 Recherche Opérationnelle à Bordeaux, effectue un stage intitulé "Optimisation du ferraillage au sein de grandes infrastructures", encadré par Laurent Houssin, avec un financement EGIS.

[1er mars 2021] Stage d'Antoine Réot

Stage GEPETTO-ROC. Antoine Réot, étudiant de 3ème année à l’ENAC a commencé un stage le 1er mars (co-encadrement avec Florent Lamiraux sur l’ Ordonnancement de tâches robotiques pour des applications industrielles. Encadrement pour ROC : Christian Artigues et Cyril Briand.

[10 mars 2021] Hugo Chevroton, nouveau post-doctorant dans l’équipe ROC

Hugo Chevroton, docteur de l’Université de Tours (équipe ROOT : Recherche opérationnelle Ordonnancement et transport) du Laboratoire d’informatique fondamental et Appliqué de Tours, est recruté dans l’équipe ROC sur un Post-doc de 1 an. Il travaillera dans le cadre du projet région 5S (Stepping-Stone to Smarter Supervision Systems for the production of the future) à partir de début avril.

[11 février 2021] Session ROC - Gilles Trédan, Equipe TSF

La session ROC du 11 février a été consacrée à une présentation de Gilles Trédan (chercheur au LAAS dans l'équipe TSF) sur : "Remote explainability faces the bouncer problem. 

[11 février 2021] Séminaire invité de Sandra Ulrich Ngueveu au LIPN

Sandra Ulrich Ngueveu a donné une présentation intitulée “Linearization techniques for MINLP” lors d’un séminaire invité au LIPN (Paris), en visio-conférence.

[04-06 février 2021] ROC à ICORES 2021

L’équipe ROC était présente à la 10th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems (ICORES 2021) qui s’est tenue en ligne. Louis Rivière y a présenté un poster associé à l’article accepté:

  • Multi-product, Multi-supplier Order Assignment and Routing for an e-Commerce Application in the Retail Sector. Louis Rivière, Christian Artigues, Azeddine Cheref, Nicolas Jozefowiez, Marie-José Huguet, Sandra Ngueveu and Vincent Charvillat 
(proceedings accessibles à l'adresse: https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=TGF5Jup6tEw=&t=1)

Il s’agit de travaux initialement réalisés dans le cadre du projet FEDER Région OneStockPerformance.

[28 janvier 2021] Session ROC 

Présentation de Hao Hu (Learning Optimal Decision Trees with MaxSAT and its integration in AdaBoost). Travaux présentés à la conférence IJCAI 2020.

[07-15 janvier 2021] ROC à IJCAI-PRICAI 2020

L’équipe ROC était présente à la 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence jointe à la 17th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-PRICAI2020) qui était initialement prévue en 2020 et qui s’est finalement tenue en ligne du 7 au 15 Janvier 2021.

  • Emmanuel Hébrard était Tutorial Chair
  • Christian Artigues et Mohamed Siala étaient membres du Program Committee
  • Hao Hu a donné la présentation suivante :  
    • Learning Optimal Decision Trees with MaxSAT and its Integration in AdaBoost. Hao Hu, Mohamed Siala, Emmanuel Hebrard, Marie-José Huguet

[14 janvier 2021] Session ROC 

Présentation de Valentin Antuori (Leveraging Reinforcement Learning, Constraint Programming and Local Search: A Case Study in Car Manufacturing). Travaux présentés à la conférence CP 2020. La présentation a été suivie d’un petit aperçu du système de conférence en ligne utilisé pour IJCAI. 

[07 janvier 2021] Session ROC 

Présentation de J. Labroquère (ingénieur chez TAS, optimisation continue et discrète et applications spatiales)


[17 décembre 2020] Session ROC 

Présentation d’Alexandre Dimnet du travail réalisé pendant son stage dans l’équipe : Implémentation d'un branch and bound pour la recherche de chemins disjoints modélisant un problème de ré-identification d'objets. 

[10 décembre 2020] Session ROC 

Présentations de Julien Ferry (Biais et Apprentissage) et Tom Portoleau (Beyond Pairwise Comparisons in Social Choice: A Setwise Kemeny Aggregation Problem - Travaux réalisés pendant son stage de M2 au LIP6 et présentés à la conférence AAAI2020).

[Décembre 2020] ROC et le petit Illustré Intelligence Artificielle du CNRS

Le CNRS Occitanie Ouest a décidé de mettre en valeur l’expertise toulousaine des laboratoires du CNRS dans le domaine de l’intelligence artificielle. Vient ainsi de paraître un Petit Illustré IA, brochure publiée en collaboration avec la Dépêche du Midi. Voir https://www.ladepeche.fr/2020/12/04/un-petit-illustre-pour-decouvrir-lintelligence-artificielle-9236784.php .
L'équipe ROC a été sollicitée pour participer à l’écriture d’un article au sein de cette brochure. Il s'agit de "Aide à la décision et optimisation" écrit par Christian Artigues, Emmanuel Hébrard et Pierre Lopez.

[3 décembre 2020] Session ROC

Alexandre Heintzmann et Carla Juvin doctorants de l’équipe ROC ont fait un exposé sur leur stage de M2.

  • Alexandre Heintzmann: Techniques de PLNE pour la résolution des sous-problèmes hydrauliques en gestion de production journalière (EDF)
  • Carla Juvin: Modélisation dynamique et optimisation de flux logistiques appliquées à une installation robotisée par Balyo. (https://www.balyo.fr)

[21-27 novembre 2020] - ROC organise l’Ecole d’Automne et le hackaton de l’ACP, ANITI, GDR IA, GDR RO

L’Ecole d’automne et le hackathon du GDR RO} (avec une forte contribution des groupes de travail Recherche Opérationnelle et Contraintes et Transport-Logistique) organisés avec le GDR IA, ANITI et l'Association for Constraint Programming autour de l'Optimisation Combinatoire, de la Programmation par Contraintes et de l'Apprentissage Automatique ont eu une affluence sans précédent sans doute en raison l'organisation totalement à distance avec pas moins de 541 participants dont 342 participants provenant de laboratoires ou d'entreprises françaises et 194 doctorants inscrits dans un laboratoire français. Sur les traces d'Alan Turing, le hackaton a consisté à déchiffrer au moyen de la programmation par contraintes des messages cryptés par la fameuse machine enigma. Le site de l'école peut être consulté pour plus de détail (https://acp-iaro-school.sciencesconf.org/) mais voici la liste des cours donnés:

  • Pierre Schaus (UC Louvain), Constraint Programming Solver Technology - Mini CP Tutorial
  • Simon de Givry et Thomas Schiex (INRAE Toulouse) Learning and solving Cost Function Networks : Algorithms in Theory and Practice 
  • Tias Guns (Vrije Universiteit Brussel), 1st session: principles of data science + practical: deep learning for digit recognition, 2nd session: Learning from user and environment in combinatorial optimisation + visual sudoku solving
  • Joao Marques-Silva (IRIT) Machine Learning Meets Automated Reasoning: Explainability, Fairness, Robustness and Model Learning
  • Axel Parmentier (CERMICS), Structured learning as a tool for Operations Research
  • Nadjib Lazaar (LIRMM) Constraint acquisition
  • Samir Loudni (LS2N) Declarative Data mining
  • Christine Solnon (CITI) Experimental evaluation: Some good practices and pitfalls to avoid
  • Denis Trystram (LIG) Some experiences of using Machine Learning for scheduling jobs in distributed systems

L’école devait avoir lieu au LAAS mais s’est tenue à distance. L'organisation locale était assurée par Christian Artigues et Marie-José Huguet. L'organisation du hackaton a été brillamment assurée par une équipe de doctorants de l’équipe ROC : Valentin Antuori, Julien Ferry, Carla Juvin, Tom Portoleau et Louis Rivière, sur un sujet initialement proposé par Emmanuel Hébrard.

[12-14 novembre 2020] ROC obtient le Best Paper Award à MOSIM 2020

L’équipe ROC était présente à la 13th Internationale Conference on Modeling, Optimization and Simulation (http://mosim2020.ma). La conférence devait se tenir à Agadir, Maroc mais s’est tenue totalement à distance en raison de l’épidémie. Christian Artigues, Oliver Polo Mejia et Pierre Lopez ont obtenu le prix du meilleur papier pour la publication suivante:

  • Programmation linéaire en nombres entiers pour l'ordonnancement de projet multi-compétence avec préemption partielle, C. Artigues, O. Polo Mejia et P. Lopez

[12 novembre 2020] ROC Session

Présentation Marie-José Huguet “Identification de bancs d’algues sargasses dans des images satellites d’observation de la Terre. Travail réalisé dans le cadre d’une étude pour la société CLS avec Estèle Glize (ROC) et Gilles Trédan de l’équipe TSF.

[28 octobre 2020] Séminaire invité du GERAD

Sandra Ulrich Ngueveu a donné un exposé invité lors d’un séminaire du GERAD en visio-conférence, portant sur le travail de collaboration en cours avec Claudio Contardo de l’UQAM (Montréal, Canada) sur l’approximation d’une classe de problèmes non-linéaires en nombres entiers avec une précision prédéfinie. (https://www.gerad.ca/fr/events/1802)

[19 octobre - 31 décembre 2020] Arrivée d'Alexandre Heintzmann, nouveau CDD ROC
Alexandre Heintzmann commence un CDD de 3 mois sur l'étude de formulations du problème d'optimisation de vallées hydrauliques prenant en compte des non-linéarités. Alexandre est titulaire du Master 2 Informatique ANDROIDE de Sorbonne Université. Il travaille avec Sandra Ulrich Ngueveu et Christian Artigues.

[Octobre 2020] Arrivée de Carla Juvin, nouvelle doctorante ROC
Carla Juvin commence sa thèse sur les méthodes hybrides et robustes pour l’ordonnancement disjonctif avec flexibilité de ressources et contraintes complexes. Carla est ingénieur PolyTech Angers en Génie Informatique et Systèmes Automatisés. Elle est titulaire d’un Master 2 recherche Systèmes Dynamiques et Signaux. Sa thèse est financée par une allocation de recherche de l’école doctorale MITT. Ses encadrants sont Laurent Houssin et Pierre Lopez.

[Octobre 2020] Arrivée de Julien Ferry, nouveau doctorant ROC
Julien Ferry commence sa thèse sur les problématiques d'interprétabilité, d'équité et de protection de la vie privée en apprentissage machine via des méthodes d'optimisation combinatoire. Julien est ingénieur INSA dans la spécialité Informatique-Réseaux. Sa thèse est financée par une allocation de recherche de l’école doctorale MITT. Ses encadrants sont Mohamed Siala, Marie-José Huguet et Sébastien Gambs de l’Université du Québec à Montréal.

[Octobre 2020] Arrivée d’Aloïs Duguet, nouveau doctorant ROC
Aloïs Duguet commence sa thèse sur l’encadrement de fonctions non-linéaires pour la résolution de problèmes d’optimisation non-linéaire en nombres entiers. Aloïs est titulaire d’un Master 2 recherche en Recherche Opérationnelle de l’université de Toulouse. Sa thèse est financée par une allocation de recherche de l’école doctorale EDSYS. Il sera encadré par Sandra Ulrich Ngueveu.

[21-24 Septembre 2020] Conférence CPAIOR
L’équipe ROC a activement participé à la conférence CPAIOR, du 21 au 24 Septembre 2020, en ligne depuis Vienne en Autriche : Emmanuel Hébrard en tant que program chair, et Mohamed Siala en tant que master-class chair.

[Septembre 2020] Projet ANR accepté
Le projet ANR NuSCAP, Numerical Safety for Computer-Aided Proofs, auquel participe Mioara Joldes a été accepté. Le porteur est N. Brisebarre (CNRS, LIP, ENS Lyon). Démarrage prévu en 2021.

[18 septembre 2020] Participation au workshop MACLEAN 2020
Participation de l’équipe au Workshop on Machine Learning for Earth Observation (MACLEAN’2020)  qui était organisé en  conjonction de la conférence ECML/PKDD (Ghent, Belgium). La conférence s’est déroulée en ligne. Le travail présenté est issue d’une collaboration entre ROC, TSF et l’entreprise CLS :
    •    Clustering Sargassum Mats from Earth Observation Data. Estèle Glize, Marie-José Huguet, Gilles Trédan, Marc Lucas, Marion Sutton.

[17 septembre 2020] Session ROC 

Échanges autour d’une sélection de papiers présentés à la conférence CP 2020 (présentations disponibles en vidéo).

[7 - 11 Septembre 2020] Conférence CP
L'équipe ROC était présente à la 26th International  Conference on Principle and Practice of Constraint Programming (CP 2020) en ligne, et organisée depuis Louvain la Neuve. Les papiers suivants ont été acceptés à la conférence et présentés.
    •    Valentin Antuori, Emmanuel Hebrard, Marie-José Huguet, Siham Essodaigui and Alain Nguyen. "Leveraging Reinforcement Learning, Constraint Programming and Local Search: A Case Study in Car Manufacturing".
    •    Alexey Ignatiev, Martin Cooper, Mohamed Siala, Emmanuel Hebrard and Joao Marques-Silva. "Towards Formal Fairness in Machine Learning".

[Septembre 2020] Estèle Glize recrutée chez TAS

Estèle Glize, docteure de l’équipe ROC, a été recrutée sur un poste de docteure/ingénieure en Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle par la société Thales Alenia Space (Toulouse). Elle travaille dans le service Digital Studio. L’équipe adresse toutes ses chaleureuses félicitations à Estèle !


[Septembre 2020] Médailles de bronze pour Mistral à la compétition MiniZinc 2020
Mistral, solveur par contraintes développé par Emmanuel Hébrard et Mohamed Siala en collaboration avec Claude-Guy Quimper de l’Université Laval à Québec, a gagné deux médailles de bronze à la compétition des solveurs par contraintes Minizinc cette année (free track and parallel track) http://www.minizinc.org/challenge2020/challenge.html

[Septembre 2020] Vulgarisation scientifique sur la RO dans le magazine Tangente
Le dernier hors série du magazine Tangente vient de sortir et il parle de Recherche Opérationnelle : http://www.tangente-mag.com/numero.php?id=189
Les articles présentent les grands concepts de la RO, de la théorie aux applications sous un angle récréatif. Tangente est un magazine bimestriel grand public dédié aux mathématiques.  Des membres du GDR RO et de la ROADEF ont participé à ce numéro (Christian Artigues pour ROC).

[08 septembre 2020]  ROC summer session 4: présentation d'Emma Espinasse

Emma Espinasse, stagiaire de l'équipe ROC, a donné un exposé de ses travaux devant les membres de l'équipe ROC en présentiel et en visio-conférence.

[5-9 septembre 2020] L’équipe ROC à PPSN’2020

L’équipe ROC était présente à la 16th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN 2020) à Leiden (Netherlands) du 5 au 9 septembre 2020. Léa Blaise, doctorante de l’équipe ROC a présenté sa publication:

  • Léa Blaise, Christian Artigues, Thierry Benoist. Solution Repair by Inequality Network Propagation in LocalSolver

[Juillet 2020] Best Paper Award -- ASAP 2020
L'article ''Efficient Floating-Point Implementation of the Probit Function on FPGAs '' de Mioara Joldes, co-écrit avec Bogdan Pasca (Ingénieur chez Intel France) a obtenu le prix du meilleur article à  la conférence ASAP (IEEE International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors). Plus d'info ainsi que l'exposé en vidéo sont disponibles sur le site https://asap2020.cs.manchester.ac.uk/best_paper.php

[01 Juillet - 30 novembre 2020]  Stage d'Alexandre Dimnet

Alexandre Dimnet effectue son stage de 4ème année (M1) de l'INSA de Toulouse en Automatique-Électronique dans l'équipe ROC. Il travaille avec Cyril Briand sur la recherche d'algorithmes performant pour la recherche de chemin disjoint à profit maximum particuliers. En collaboration avec l'équipe RAP, une application est possible en vidéo-surveillance.

[03 juillet 2020]  ROC summer session 3: présentations d'Alexandre Dupaquis et de Sabine Muzellec

Alexandre Dupaquis et Sabine Muzellec, stagiaires de l'équipe ROC, ont donné un exposé de leurs travaux en visio-conférence devant les membres de l'équipe ROC.

[02 juillet 2020] Pique-nique ROC

Pas de journées scientifiques d'équipe cette année pour cause de confinement. Un pique-nique à la ferme de 50 pour se retrouver tout en respectant les gestes barrières.

[été 2020] Félicitation à Estèle Glize pour son poste chez TAS

Estèle Glize, docteure de l'équipe a été embauché chez TAS. Toutes les félicitations de l'équipe ROC !

[26 juin 2020]  ROC summer session 2: présentations de Maxence Biers et d'Hugo Kulesza

Maxence Biers et Hugo Kulesza, stagiaires de l'équipe ROC, ont donné un exposé de leurs travaux en visio-conférence devant les membres de l'équipe ROC.

[22 juin 2020] Bienvenue à Louis Rivière, nouveau doctorant de l'équipe ROC

Louis Rivière, ingénieur INSA Toulouse en Informatique-Réseaux (2018) vient de commencer sa thèse dans l'équipe ROC. Il est dirigé par Christian Artigues de l'équipe ROC et Hélène Fargier, directrice de recherche pour le CNRS au sein de l'IRIT. Son sujet porte sur la compilation de connaissances pour l'ordonnancement dynamique d'atelier d'assemblage. Sa thèse est co-financée par la région Occitanie Ouest et la chaire ANITI Knowledge Compilation.

[15-19 juin 2020] L’équipe ROC à IPMU 2020

L’équipe ROC a participé à la 18th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IMPU 2020) à Lisbonne du 15 au 19 juin 2020. Tom Portoleau doctorant de l’équipe ROC y a présenté une publication intitulée:

  • Tom Portoleau, Christian Artigues, Romain Guillaume. Robust Predictive-Reactive Scheduling: An Information-Based Decision Tree Model
[15 juin 2020]  ROC summer session 1: présentations d'Aloïs Duguet et de Louis Jean

Aloïs Duguet et Louis Jean, stagiaires de l'équipe ROC, ont donné un exposé de leurs travaux en visio-conférence devant les membres de l'équipe ROC.

[15 juin 2020 - 15 septembre 2020]  Stage d'Emma Espinasse

Emma Espinasse, étudiante en 4ème année Mathématiques-Appliquées (M1) à l'INSA de Toulouse, effectue son stage dans l'équipe ROC. Elle travaille avec Emmanuel Hebrard et Claude-Guy Quimper sur de l'apprentissage de clauses en ordonnancement.

[09 juin 2020 - 07 aout 2020]  Stage de  Louis Marot*

Louis Marot, étudiant en 2e année (M1) de l'école des Mines de Saint Etienne, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Laurent Houssin sur l'analyse de sensibilité de solutions en optimisation robuste.

[02 juin 2020 - 18 septembre 2020]  Stage de Jean-Baptiste Jehannin*

Jean-Baptiste Jehannin, étudiant en 4e année (M1) Informatique-Réseaux à l'INSA de Toulouse, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Laurent Houssin sur la détermination de solutions de compromis en optimisation robuste avec une approche par rayon de stabilité.

[Mai-Juin 2020] 2 projets R&T CNES acceptés

  1. R&T Gestion de risques de collision en propulsion. Les personnes impliquées sont Denis Arzelier, Mioara Joldes de ROC, Aude Rondepierre (IMT et chercheur associé dans l’équipe), ainsi que JB Lasserre de MAC.
  2. R&T Automatisation et système bord autonome pour la gestion des risques de collision. (collaboration entre Thales Services, Thales Alenia Space et le LAAS. Les participants sont Denis Arzelier, Aude Rondepierre, Mioara Joldes de ROC et JB Lasserre de MAC. Un post-doc devrait également contribuer à ce travail.

[31 mai 2020] Report de l’Ecole des GDR RO, IA et Summer school ACP

L’école "Combinatorial Optimization, Constraint Programming and Machine Learning » (lien: http://gdrro.lip6.fr/?q=node/215) des GDR RO et IA de labellisée « Summer School ACP 2020 » (Association for Constraint Programming) initialement prévue en juin 2020 à l’INSA de Toulouse et co-organisée par l’équipe ROC (responsable Marie-José Huguet) est repoussée en raison de l’épidémie du Covid19 sans qu’une date soit pour le moment fixée.

[29 mai 2020] Podcast de Christian Artigues sur la Recherche Opérationnelle et la Santé

Dans le cadre de la série de podcasts « Covid19 : la parole à la science » du journal au CNRS, Clément Baudet, journaliste au Journal du CNRS a interviewé Christian Artigues, qui en tant que directeur du GDR RO, a évoqué les origines de la RO, ses applications à la santé et les projets en cours pour la lutte cotre le Covid’19 en particulier au LIMOS/EMSE. (lien https://lejournal.cnrs.fr/nos-blogs/covid-19-la-parole-a-la-science/comm...)

[20 mai 2020 - 31 aout 2020]  Stage de Sabine Muzellec

Sabine Muzellec effectue son stage de M1 de l'UPS dans l'équipe ROC. Elle travaille avec Mohamed Siala sur l'apprentissage des réseaux de neurones en utilisant la programmation par contraintes. 

[5 mai 2020] Un article publié par le CNRS mentionne le stage d’Alexandre Dupaquis sur la Recherche Opéraionnelle appliquée à la gestion de la crise du Covid19

Jean-Charles Billaut (LIFAT), Christian Artigues (LAAS) et Thierry Garaix (LIMOS/EMSE) ont été interviewé sur la recherche opérationnelle appliquée à la logistique hospitalière en période de crise Covid19. Parmi les projets mentionnés, le stage d’Alexandre Dupaquis coencadré par Marie-José HuguetSandra Ulrich NgueveuChristian Artigues et Jean-Charles Billaut concerne la localisation des lieux de distributions de masques de protection ou de centres de dépistage. L'article a été publié par le CNRS et accessible par ce lien.

[06 avril 2020 - 22 septembre 2020]  Stage d'Alexandre Dupaquis

Alexandre Dupaquis, élève de 3ème année (M2) de Toulouse INP - ENSEEIHT, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Christian ArtiguesMarie-José Huguet et Sandra Ulrich Ngueveu en collaboration avec Jean-Charles Billaut sur les problèmes de logistiques et de localisation en logistique avec application à la gestion de crise sanitaire.

[13 mars 2020] Report de la conférence PMS 2020 à avril 2021

En raison de l’épidémie de Covid’19 la conférence PMS 2020 co-organisée par l’équipe ROC et qui devrait avoir lieu à Toulouse Business School en avril 2020 est repoussée en avril 2021. La date finale sera communiquée dès que possible.

[09 mars 2020 - 08 septembre 2020] Stage d'Aloïs Duguet

Aloïs Duguet, étudiant au Master2 Recherche Opérationnelle inscrit à l'Université Paul Sabatier de Toulouse, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Sandra Ulrich Ngueveu et Christian Artigues sur l'encadrement de fonctions non-linéaires par des fonctions linéaires par morceaux.

[09 mars 2020 - 08 septembre 2020]  Stage de Maxence Biers

Maxence Biers effectue son stage de 5ème année (M2) de l'INSA de Toulouse dans l'équipe ROC. Il travaille avec Marie-José Huguet et Mohamed Siala en collaboration avec Sébastien Gambs et Ulrich Aïvodji de l'Université du Québec à Montréal sur l'apprentissage des arbres de décision équitables en SAT. 

[02 mars 2020 - 31 juillet 2020] Stage d'Hugo Kulesza

Hugo Kulesza, élève en 2ème année (M1) à l'ISAE-Supaéro de Toulouse, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Sandra Ulrich Ngueveu et Christian Artigues sur l'optimisation des vallées hydrauliques dans le cadre du projet PGMO HYBOPTHYD avec EDF, le CNAM et le LIMOS.

[1er au 6 mars 2020] Journées Nationales du Calcul Formel (JNCF)
Mioara Joldès co-organisatrice des organisateurs des JNCF (Journées Nationales du Calcul Formel), qui est la conférence du GT Calcul Formel. En 2020, les JNCF se déroulent au CIRM, Luminy, Marseille

[Mars 2020] Article de l’équipe dans Transportation Science sur le challenge ROADEF 2016
Belle collaboration dans l’équipe ROC autour d’un Challenge ROADEF en relation avec la thèse de Yun He sur le challenge Air Liquide 2016 qui se conclue par un article dans Transportation Science (classé 6è au challenge et amélioration des meilleurs résultats connus )
https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/trsc.2019.0954

[28 février 2020]  ROC session : présentation de Florent Foucaud

Florent Foucaud, post-doctorant en algorithmique et théorie des graphes au LABRI (Bordeaux) et membre associé du LIFO à Orléans a présenté un séminaire intitué "Broadcast Domination and Multipacking in (di)graphs".

Résumé : A dominating broadcast of a (di)graph $G$ is an assignment $f$ of non-negative integer weights to the vertices of $G$, such that each vertex $x$ with $f(x)=0$ is at (directed) distance at most $r$ from some vertex $y$ with $f(y)\geq r$. The broadcast domination number of graph $G$ is the smallest cost (i.e. sum of all weights) of a dominating broadcast of $G$. This concept models a natural covering problem in telecommunications, where the graph represents a network and $f(x)$ is the emission power of a radio station; all nodes of the network must be covered by some radio station. Its nice feature is that, as shown by Heggernes and Lokshtanov in 2006, an optimal dominating broadcast can be computed in polynomial time (provided the graph is undirected), unlike most standard covering problems. We first discuss the integrality gap (for undirected graphs) between the optimum solutions of Broadcast Domination and its recently introduced dual problem, called Multipacking. Then, ! we focus on algorithmic questions. It turns out that both problems are NP-hard on directed graphs, and they are also hard in the realm of parameterized complexity, for the parameter solution cost. We present some polynomial-time and parameterized algorithms for special classes of digraphs.

This is joint work with two groups of colleagues: Laurent Beaudou/Richard C. Brewster, and Benjamin Gras/Anthony Perez/Florian Sikora.
Mots-clés : Graph theory   Discrete Optimisation   Computational Complexity   Algorithms  

[19-21 février 2020] ROC à ROADEF 2020

L'équipe ROC était présente en nombre au 21ème congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision (ROADEF 2020) qui se tenait à Montpellier. Les membres de l'équipe y ont présenté les exposés suivants :

  • Oliver Polo Mejia, Christian Artigues and Pierre Lopez. Approches par PLNE et PPC pour un problème d’ordonnancement partiellement préemptif
  • Tom PortoleauChristian Artigues and Romain Guillaume. Arbres de décision robustes pour l'ordonnancement proactif/reactif sous incertitude

  • Valentin AntuoriEmmanuel HébrardMarie-José Huguet, Siham Essodaigui and Alain Nguyen. Programmation par contraintes pour planifier les déplacements de chariots dans un atelier

  • Quentin Fabry, Alessandro Agnetis, Lotte Berghman and Cyril Briand. Ordonnancement de camions sur une plateforme logistique : analyse de complexité

  • Julien Codsi, Bernard Gendron and Sandra Ulrich Ngueveu. Non necessarily continuous piecewise linear approximation with a performance guarantee : application to mixed integer optimization

  • Estèle Glize, Nicolas Jozefowiez, Sandra Ulrich Ngueveu and Roberto Roberti. Exact Methods for Mono-Objective and Bi-Objective Multi-Vehicle Covering Tour Problems

[18-28 février 2020] Visite de Mohamed Siala à l'Université de Cork en Irlande

Mohamed Siala a effectué un séjour à l'Université de Cork en Irlande (UCC) au sein du Département de philosophie. Dans le cadre de la visite, il a donné un séminaire intitulé 'Computational Thinking and AI for Philosophers' (lien http://homepages.laas.fr/msiala/talks/20-ucc.pdf). Mohamed travaille avec Joel Walmsley, (Lecturer, UCC https://sites.google.com/view/joelwalmsley/home) sur l'intelligence artificielle éthique.

[05 février 2020 - 31 juillet 2020] Stage de Louis Jean

Louis Jean, étudiant en 5ème année (M2) à l'INSA de Toulouse, effectue son stage dans l'équipe ROC. Il travaille avec Emmanuel Hébrard et Martin Cooper (ANITI) sur le développement et test d'algorithmes pour l'apprentissage d'arbres de décision.

[Février 2020] Visite de Mioara Joldès à Imperial College

Mioara Joldes donne un séminaire invité à Imperial College-UCL Numerics Seminar dans le cadre d'une semaine de travail avec Sheehan Olver (Reader, Dpt. of Mathematics, Imperial College, Londres)
https://www.imperial.ac.uk/events/116920/mioara-joldes-cnrs-laas-from-va...

[21 Janvier 2020] Séjour et Séminaire ROC d'Emir Demirović (Univ. of Melbourse in Australia)

Emir Demirović, chercheur post-doc à l’Université de Melbourne en Australie a effectué un séjour scientifique d'une semaine dans l'équipe. Il a donné un séminaire intitulé : "Dynamic Programing for Predict+Optimise".

Résumé : We study the predict+optimise problem, where machine learning and combinatorial optimisation must interact to achieve a common goal. These problems are important when optimisation needs to be performed on input parameters that are not fully observed but must instead be estimated using machine learning. We provide a novel learning technique for predict+optimise to directly reason about the underlying combinatorial optimisation problem, offering a meaningful integration of machine learning and optimisation. This is done by representing the combinatorial problem as a piecewise linear function parameterised by the coefficients of the learning model and then iteratively performing coordinate descent on the learning coefficients. Our approach is applicable to linear learning functions and any optimisation problem solvable by dynamic programming. We illustrate the effectiveness of our approach on benchmarks from the literature.

[Janvier 2020] Post-doctorat de Simon Bélières - HEC Montréal, Canada

Simon Bélières, docteur de l’équipe ROC, effectue un post-doc à HEC Montréal, Department of Logistics and Operations Management sous la responsabilité de Yossiri Adulyasak (Assistant Professor) et Jean-François Cordeau (Professor). Son travail concerne le thème de la gestion des opérations et de la logistique et se décompose en deux parties. Simon travaille sur les programmes stochastiques en deux étapes, avec pour objectif d'étendre la méthode de Benders pour résoudre les problèmes incluant des variables discrètes dans la deuxième étape. D'autre part, il travaille sur un projet industriel en collaboration avec YPC Technologies, une start-up spécialisée en cuisines automatisées. Dans ce projet, Simon participe au développement de solutions algorithmiques pour l'ordonnancement en temps réel des tâches réalisées par les robots. Il utilise également des méthodes d'apprentissage par renforcement pour anticiper les demandes futures et proposer une tarification dynamique du menu.

[Janvier 2020] Oliver Polo Mejia recruté chez Air France

Oliver Polo Mejia, docteur de l’équipe ROC 2019, après un emploi d’Ingénieur à Arcelor Mittal à Dunkerque,  a été recruté chez Air France en janvier 2020 dans le département de Recherche Opérationnelle. L’équipe ROC lui adresse toutes ses félicitations !

[Janvier 2020] AAP Recherche et Société(s) 2019  - Projet 5S
Le projet intitulé 5S - Interactions homme-machine pour la Supervision des Ateliers de Production du Futur » a été sélectionné dans le cadre de l’appel à projets « Recherche et Société(s) 2019 » de la région Occitanie. Le projet 5S a pour ambition de promouvoir une vision de l’Usine 4.0 centrée sur l’homme et au service de l’homme. L’étude est pluridisciplinaire, dure 2 ans et est portée par 3 laboratoires toulousains : le CLLE, le LAAS-CNRS et l’IRIT. Il s’agit d’imaginer, concevoir et prototyper de nouvelles IHMs permettant de favoriser la supervision agile de lignes d’assemblage aéronautiques ou spatiales.  La personne impliquée dans l’équipe ROC est Cyrille Briand.

[Janvier 2020] ROC à AAAI 2020

L'équipe ROC était présente à la 34th AAAI  Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020) à New York. Le papier suivant a été accepté à la conférence et présenté.
    •    Arthur Godet, Xavier Lorca, Emmanuel Hebrard and Gilles Simonin. "Using approximation within Constraint Programming to solve the Parallel Machine Scheduling Problem with Additional Unit Resources".

[1er janvier 2020] Christian Artigues devient directeur du GDR RO 

Christian Artigues devient directeur du Groupement de Recherche (GDT) 3002 Recherche Opérationnelle du CNRS en remplacement d’Alain Quilliot jusqu’au 31/12/2020. Il devra notamment rédiger et défendre le projet de renouvellement du GDR auprès du CNRS pour 2021-2026.

[19 décembre 2019] Séminaire SPOT: présentation de Sandra Ulrich Ngueveu

Sandra Ulrich Ngueveu a donné une présentation intitulée "Mixed integer optimization using piecewise linear function fitting" le jeudi 19 décembre à l’ENSEEIHT dans le cadre des séminaires pluridisciplinaires d’optimisation de Toulouse (SPOT).

[03-04 décembre 2019] ROC aux PGMO Days 2019

L’équipe ROC était présente aux journées du Programme Gaspard Monge pour l'Optimisation et la Recherche Opérationnelle à EDF-LAAS (Paris-Saclay) les 03 et 04 décembre 2019 (PGMO Days 2019):

  • Julien Codsi, Bernard Gendron and Sandra Ulrich Ngueveu: "Mixed Integer Optimization Using Piecewise Linear Function Fitting and JULIA-based library"

[Décembre 2019] Article Journal du CNRS - INS2I sur les travaux de Mioara Joldes, Florent Bréhard  et Jean-Bernard Lasserre
Un article de l’INS2I fait suite au prix obtenu Distinguished Paper Award lors de la conférence ISSAC 2019. Les travaux présentés proposent un nouvel algorithme de reconstruction de formes à partir de données non spatiales en se basant sur les fonctions holonomiques.
https://ins2i.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/lheureux-mariage-du-calcul-formel-et-d...


[29 novembre 2019]  Soutenance thèse d'Estèle Glize

Estèle Glize, doctorante de l'équipe (bourse MESR) a soutenu sa thèse intitulée "Méthodes exactes pour les problèmes combinatoires bi-objectif : Application aux problèmes de tournées de véhicules" le 29 novembre 2019. Son jury était composé de

  • Nicolas JOZEFOWIEZ, Professeur des Universités, Univ. Lorraine (Directeur de thèse)
  • Sandra Ulrich NGUEVEU, Maître de Conférences, Toulouse INP (Directrice de thèse)
  • Fabien LEHUEDE, Professeur, IMT Atlantique (Rapporteur)
  • Aziz MOUKRIM,  Professeur des Universités, Université de Technologie de Compiègne (Rapporteur)
  • Dominique FEILLET, Professeur , Mines Saint Etienne (Examinateur)
  • Fabien TRICOIRE, Assistant Professor, Johannes Kepler University Linz (Examinateur)

Résumé :

De nombreux problèmes réels comportent plusieurs critères à considérer simultanément. A titre d’exemple, un trajet peut se caractériser par son coût, son impact écologique, son temps de parcours ou encore sa longueur. Les problèmes mathématiques résultants relèvent de l’optimisation multi-objectif. En général, il n’existe pas de solution réalisable optimisant tous les objectifs. Ainsi, les décideurs veulent analyser le compromis entre tous les objectifs pour pouvoir choisir la solution la plus adéquate. Par conséquent, résoudre un problème multi-objectif consiste à trouver un sous-ensemble de points, dits non dominés, dans l’espace des objectifs. Ces points sont associés à des solutions réalisables pour lesquelles il n’est pas possible d’améliorer un objectif sans en détériorer un autre. Peu de méthodes exactes existent dans la littérature pour traiter les problèmes combinatoires multi-objectif NP-difficiles, en particulier ceux! dont la variante mono-objectif est déjà NP-difficile.

Cette thèse s'inscrit dans l'étude des méthodes exactes pour de tels problèmes multi-objectif et utilise la classe des problèmes de tournées de véhicules bi-objectif comme référence. Les travaux se concentrent sur une approche basée sur la génération de colonnes et qui vise à énumérer efficacement l'ensemble des points non dominés de ces problèmes. Nous proposons notamment d'analyser diverses techniques d'exploration de l'espace des objectifs et de les améliorer grâce à des propriétés structurelles. Afin d'en démontrer la généricité, l'approche est appliquée à plusieurs variantes bi-objectif des problèmes de tournées de véhicules : le problème de tournées de véhicules avec fenêtre de temps, le problème de tournées couvrantes (Covering Tour Problem) et le problème de course d'orientation par équipes avec fenêtre de temps (Team-Orienteering Problem with Time Windows). Les multiples tests numériques soulignent l'efficacité de la mét! hode proposée.

[23 novembre - 30 décembre 2019] Visite de Christian Artigues à l’Université de Melbourne pour le projet GEOSAFE 

Christian Artigues a effectué un deuxième séjour à Melbourne dans le cadre du projet Geo-Safe (programme H2020 Marie Skłodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange — RISE). Il a travaillé avec Hélène Toussaint (LIMOS) et Peter Stuckey (Monash Univ) sur le développement d’algorithmes d’évacuation en cas de feux de fôrets. (en collaboration avec Emmanuel Hébrard du LAAS et Alain Quilliot du LIMOS). Il a également travaillé avec Alysson Costa (Univ Melbourne) sur des modèles de programmation linéaire en nombres entiers pour le déploiement de ressources pour la lutte contre les feux de fôrets (en collaboration avec Simon Bélières (actuellement en post-doc à HEC Montréal) et Danielle Parau (Univ Melbourne). Il s’agit de la dernière mission effectuée dans le cadre du projet Geo-Safe (2016-2020). Deux articles de journaux sont en préparation suite à ce séjour. (lien https://cordis.europa.eu/project/id/691161)

[Novembre 2019] Exposé invité de Mioara Joldès au Séminaire AriC

Mioara Joldès a donné un exposé invité ''An optimization viewpoint for machine-efficient polynomial approximations''  au Séminaire AriC (LIP, ENS Lyon) http://www.ens-lyon.fr/LIP/AriC/seminar

[Novembre 2019] Christian Artigues et Tom Portoleau intègrent la chaire Knowledge Compilation d’ANITI 

Christian Artigues et Tom Portoleau intègrent la chaire d’Hélène Fargier « Knowledge Compilation techniques for reducing complexity of algorithms when solving problems with uncertainty and preferences » de l’institut ANITI en tant que co-chair et doctorant associé, respectivement. Ils vont travailler sur l’application de techniques de compilation de connaissance aux approches robustes pour l'ordonnancement sous incertitudes. (lien https://www.irit.fr/~Helene.Fargier/AnitiCompile.html)

[6 novembre 2019]  Soutenance thèse de Simon Bélières

Simon Bélières, doctorant de l'équipe (ANR PICOMODALITE) a soutenu sa thèse intitulée "Programmation mathématiques pour la planification tactique du transport dans une chaîne logistique multi-produits". Son jury était composé de :

  • Nicolas JOZEFOWIEZ, Professeur des Universités, Univ. Lorraine (Directeur de thèse)
  • Frédéric SEMET, Professeur des Universités, Centrale Lille (Directeur de thèse)
  • Bernard GENDRON, Full Professor, Université de Montréal (Rapporteur)
  • Olivier PETON, Professeur, IMT Atlantique (Rapporteur)
  • François CLAUTIAUX, Professeur des Universités, Université de Bordeaux (Examinateur)
  • Ivana LJUBIC, Professeur, ESSEC Business School (Examinateur)
  • Marie-Josée HUGUET, Professeur des Universités, INSA Toulouse

Résumé :  La problématique que nous étudions est inspirée d’une collaboration industrielle entre un prestataire logistique, DHL Supply Chain, et une grande chaîne de restauration française. Dans le cadre de ce partenariat, DHL Supply Chain coordonne les acteurs d’un réseau logistique national composé de fournisseurs, d’entrepôts et de restaurants. Les restaurants émettent, sur un horizon temporel, des demandes de produits génériques (produits surgelés, boissons, etc.) fabriqués par les divers fournisseurs. La mission de DHL Supply Chain consiste à assurer l’approvisionnement des restaurants. Pour cela, l’entreprise détermine l’origine d’expédition de chaque produit commandé, et conçoit un plan de chargement caractérisant les itinéraires suivis par les marchandises. DHL Supply Chain souhaite développer des solutions innovantes afin d’améliorer sa compétitivité et d’optimiser la rentabilité de ses opérations logistiques. Dans cette thèse, ! nous présentons le Logistics Service Network Design Problem (LSNDP) qui formalise la problématique de planification des opérations de transport dans une chaîne d’approvisionnement. Nos travaux ont pour but d’apporter des solutions méthodologiques permettant la résolution d’instances industrielles du LSNDP. Or, ces instances industrielles sont trop complexes pour être résolues par des méthodes génériques de recherche opérationnelle. Nous proposons donc plusieurs algorithmes surmontant la mise à l’échelle des différents paramètres. Nous développons notamment une heuristique de réduction de graphe, ainsi qu’une stratégie de Benders dynamique adaptée à l’augmentation du nombre de produits. À travers diverses études expérimentales, nous évaluons la scalabilité de chaque algorithme par rapport au paramètre considéré. Enfin, nous hybridons ces méthodes pour la résolution d’un cas réel.

 

[24 octobre 2019]  Session ROC de Mioara Joldes

Mioara Joldes, a présenté un problème d'optimisation en nombre entiers visant à déterminer la meilleure approximation polynomiale (recherche de coefficients en nombres entiers) d'une fonction mathématique représentant un calcul arithmétique sur les réels.

[21 - 23 octobre 2019] Visite de Sandra Ulrich Ngueveu à l'Université de Brescia

Sandra Ulrich Ngueveu, a été invitée par Renata Mansini à l'Université de Brescia (Italie) du 21 au 23 octobre 2019. Elle y a présenté un exposé sur ses travaux "Linearization techniques for MINLP". Des actions de collaboration sont en cours.

[21 octobre 2019]  Journées du groupe de travail "RO

Le groupe de travail "RO et Contraintes" du GdR RO a organisé une journée de travail au LAAS-CNRS qui a réuni une trentaine de participants. Lors de cette journée, différents exposés ont été présentés :

  • Eric Bourreau, LIRMM, Univ Montpellier  - Workforce scheduling problem : an hybrid column generation/constraint programming approach
  • Marie Pelleau, I3S Univ Côte d'Azur - Using Abstract Interpretation to solve Continuous Constraints
  • Margaux Nattaf, GSCOP, INP Grenoble - CP-approach for a parallel machine scheduling problem with time constraints on machine qualifications
  • Léa Blaise, LAAS-CNRS et Local Solver - Solution repair by propagation in LocalSolver
  • Emmanuel Hébrard, LAAS-CNRS - Graph Coloring via Clause Learning

Cette journée a été l'occasion d'effectuer un passage de relais entre l'équipe d'animation sortante (marie-José Huguet, Xavier Lorca et Arnaud Malapert) et la nouvelle équipe (Marie Pelleau, Margaux Nattaf et Arnaud Malapert).

[8 octobre 2019] Exposé invité de Sandra Ulrich Ngueveu - GdR Seeds

Sandra Ulrich Ngueveu, a présenté un exposé au GdR Seeds (GdR du domaine du génie électrique) sur le thème de l'optimisation combinatoire et la gestion de l'énergie.

[7 octobre 2019]  Arrivée de Mioara Joldes dans l'équipe ROC

Mioara Joldes, Chargée de Recherche CNRS, intègre l'équipe ROC. Mioara était membre de l'équipe MAC et travaille dans le domaine du calcul certifié. Le but de ses travaux est d'obtenir des garanties (par exemple en termes d'erreur d'approximation) sur les résultats de calculs numériques. Mioara a travaillé sur plusieurs applications dans le domaine spatial (rendez-vous spatial, risque de collisions). Bienvenue dans l'équipe ROC !

[4 octobre 2019]  Séminaire ROC par Roberto Rossi (Business School, Univ Edinburgh)

Roberto Rossi, professeur à l'Université d'Edinburgh a donné un séminaire intitulé "Declarative Statistics".

Résumé : In this work we introduce declarative statistics, a suite of declarative modelling tools for statistical analysis. Statistical constraints represent the key building block of declarative statistics. First, we introduce a range of relevant counting and matrix constraints and associated decompositions, some of which novel, that are instrumental in the design of statistical constraints. Second, we introduce a selection of novel statistical constraints and associated decompositions, which constitute a self-contained toolbox that can be used to tackle a wide range of problems typically encountered by statisticians. Finally, we deploy these statistical constraints to a wide range of application areas drawn from classical statistics and we contrast our framework against established practices.

[3-5 octobre 2019]  Mohamed Siala à l'école d'été du 3IA "PRAIRIE"

Mohamed Siala, a participé aux journées de l'école d'été PAISS) organisée du 3 au 5 octobre à Paris par l'institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle de Paris (PRAIRIE). Les thématiques abordées tout au long de ces journées ont concerné : computer vision, machine learning, natural language processing, robotics, healthcare.

[3 octobre 2019]  Bienvenue à Hao HU, nouveau doctorant de l'équipe ROC

Hao Hu, ingénieur INSA en Informatique, démarre sa thèse dans le cadre d'une allocation ministère de l'école doctorale MITT. Son sujet est thèse porte sur "Explainable and Robust Machine Learning via Boolean Satis abilty and Constraint Programming" et fait suite à son stage de M2 dans l'équipe. Il est encadré par Marie-Jo Huguet et Mohamed Siala.

[septembre 2019] Action « Territoire d’innovation » du PIA3 : projet VILAGIL accepté

Le projet VILAGIL, porté par Toulouse Métropole Toulouse Métropole, Tisséo, le SICOVAL et le Pôle d'Equilibre Territorial et Rural (PETR) Portes de Gascogne, a été retenu par l’Etat dans le cadre de l’appel à projets « Territoires d’Innovation et de Grande Ambition » . VILAGIL est un projet de long terme (horizon 2030) visant à améliorer les conditions de déplacement des populations à travers l’aire urbaine toulousaine. 19 partenaires sont impliqués dont 2 collectivités. Les travaux de recherche seront notamment menés par les laboratoires suivants : CLLE, IRIT, LAAS, LERASS, LISST et des équipes de recherche de l’ENAC et de l’ONERA. Les personnes impliquées pour l'équipe ROC sont Marie-José Huguet et Sandra Ulrich Ngueveu.

[19 septembre 2019]  Soutenance thèse Oliver Polo Mejia

Oliver Polo Mejia, doctorant de l'équipe et au CEA a soutenu sa thèse intitulée "Approche par recherche opérationnelle pour l’optimisation des opérations d’un laboratoire de recherche nucléaire" le 19 septembre 2019. Son jury était composé de

  • Christian ARTIGUES, Directeur de Recherche LAAS-CNRS  (Directeur de thèse)
  • Pierre LOPEZ, Directeur de Recherche LAAS-CNRS  (Directeur de thèse)
  • Maria DI MASCOLO, Directrice de Recherche, CNRS, GSCOP (Rapporteur)
  • Ameur SOUKHAL,  Professeur des Universités, LIFAT (Rapporteur)
  • Stéphane DAUZÈRE-PÉRÈS, Professeur Ecole des Mines de Saint-Etienne (Examinateur)
  • Olivier DUGNE,  Ingénieur de Recherche, CEA (Examinateur)
  • Philippe LABORIE, INgénrieur de Recherche, IBM Resarch (Examinateur)

Résumé : Cette thèse présente les résultats d’un projet de recherche visant l’optimisation du processus d’ordonnancement d’activités au sein d’un laboratoire de recherche du Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives (CEA). Pour aborder ce problème, nous décomposons chaque activité en un ensemble de tâches élémentaires pour appliquer des méthodes classiques d’ordonnancement. Nous modélisons le problème d’ordonnancement du laboratoire comme une version étendue du problème de gestion de projet multi-compétences (Multi-Skill Project Scheduling Problem ou MSPSP). En première approche, nous proposons un MSPSP avec pénalité par préemption, ainsi que sa formulation en Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE). Dans cette version du problème, la préemption est autorisée et une pénalité est appliquée chaque fois qu’une activité est interrompue. Cette approche précédente ne prend cependant pas e! n compte toutes les contraintes de sûreté et sécurité de l’installation et une variante plus précise du problème est nécessaire. Ainsi, nous proposons ensuite d’intégrer le concept de préemption partielle au MSPSP. Ce concept, qui n’a pas encore été étudié dans la littérature scientifique, implique que seul un sous-ensemble de ressources est libéré pendant les périodes de préemption. Le problème qui en découle (MSPSP avec préemption partielle ou MSPSP-PP) est modélisé à l’aide de deux méthodologies : la PLNE et la programmation par contraintes. Compte tenu du besoin industriel de disposer de bonnes solutions dans un délai très court, nous présentons également une série d’algorithmes heuristiques pour MSPSP-PP. Tout d’abord, nous présentons un algorithme glouton qui utilise des règles de priorité et un problème de flot pour l’affectation des techniciens. Pour améliorer les solutions de l’algorithme glouton, nous présen! tons un algorithme de recherche locale basée sur une arboresc! ence binaire et une procédure de recherche adaptative aléatoire gloutonne. Enfin, nous présentons un algorithme de recherche locale à grand voisinage, une procédure hybride combinant des méthodes exactes et heuristiques. Une maquette d’interface graphique, permettant l’exploitation simple des algorithmes d’ordonnancement par l’équipe de planification de l’installation, est aussi présentée.

[5 septembre 2019]  Session ROC - Julien Ferry

Julien Ferry, stagiaire dans l'équipe ROC avec Mohamed Siala et Marie-Jo Huguet a présenté son travail réalisé en collaboration avec Ulrich Aivodji et Sébastien Gambs de l'UQAM "FairCORELS, une méthode bi-objectif pour un apprentissage pertinent et équitable".

[septembre 2019]  Emmanuel Hébrard impliqué dans la chaire ANITI "DeepLever"

Démarrage de la chaire ANITI "Deep Lerner Explanation and VERification" portée par Joao Marquès Silva dont Emmanuel Hébrard est co-chair, avec Martin Cooper de l'IRT. Les thématiques abordées concernent l'explicabilité, la vérification et la synthèse de modèles de machine learning.

[17 juillet - 23 septembre 2019]  Simon Bélières en mobilité à l'Université de Melbourne

Dans le cadre du projet Européen GEOSAFE, Simon Bélères, doctorant de l'équipe ROC, a effecté un séjour de deux mois à l'Université de Melbourne. Il a travaillé avec Alysson Costa sur la proposition de modèles de programmation linéaire en nombres entiers pour la gestion de crise en cas d'incendie.

[10-16 aout 2019]  ROC à IJCAI 2019

L'équipe ROC était présente à la 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019) à Macao. Les papiers suivants ont été acceptés à la conférence et présentés. Le papier d'Emmanuel Hébrard et Georges Katsirelos était dans la session spéciale pour les papiers primés aux conférences reliées (Best paper award CP 2018).

  • Emmanuel Hébrard and Georges Katsirelos
    Clause learning and new bounds for graph coloring

[28-31 juillet 2019]  ROC à MIC 2019

Oliver Polo Mejia, doctorant de l'équipe ROC, a présenté un exposé à la Metaheuristic International Conference (MIC 2019) à Cartagena, Colombie. Il s'agit de la présentation suivante:

  • Oliver Polo-Mejia, Christian Artigues, Pierre Lopez and Lars Mönch
    "Memory and feasibility indicators in GRASP for multi-skill project scheduling with partial preemption"

[19 juillet 2019]  Séminaire de Claude-Guy Quimper

Claude-Guy Quimper, Professeur à l'Université Laval à Québec et invité dans l'équipe ROC a présenté un exposé, intitulé "Nouvel algorithme de filtrage pour le raisonnement énergétique de la contrainte Cumulative"

En programmation par contraintes, la contrainte Cumulative permet de modéliser des problèmes d'ordonnancement où n tâches s'exécutent sans interruption. Des tâches peuvent s'exécuter simultanément pourvu que le taux d'utilisation total de la ressource ne dépasse pas sa capacité. Les solveurs de contraintes utilisent des algorithmes de filtrage afin de réduire la taille de l'arbre de recherche et ainsi réduire le temps de résolution d'un problème. Je présenterai un nouvel algorithme de filtrage basé sur le raisonnement énergétique. Ce raisonnement, qui permet de filtrer fortement l'espace de recherche, a longtemps souffert d'algorithmes trop lents pour être utilisé en pratique. Je présenterai le premier test du raisonnement énergétique dont le temps d'exécution est sous-quadratique: O(n log^2 n). Je présenterai aussi l'algorithme de filtrage associé à ce test qui s'exécute en O(n^2 log n).​

[11 juillet 2019]  Séminaire de Gilles Hétreux

Gilles Hétreux, Maître de Conférences à l'ENSIACET et chercheur au Laboratoire de Génie Chimique de Toulouse, a présenté au LAAS un exposé intitulé "Optimisation des utilités dans les procédés industriels"

Dans un contexte de transition énergétique et numérique, l’Usine du Futur se définit entre autre comme économe en énergie. Aujourd’hui en France, plus de 25% de la consommation énergétique finale annuelle est attribué au secteur industriel, énergie utilisée à 70 % pour produire les utilités (vapeur, froid, air comprimé, électricité, etc.). Afin de limiter leur impact économique et environnemental, différents axes d’amélioration de l’efficacité énergétique de ces systèmes industriels existent. Dans cet exposé, deux d’entre eux sont présentées : La première s’appuie sur le concept d’intégration énergétique et la mise en œuvre de réseaux d’échangeurs de chaleur. La modélisation du problème de synthèse de tels réseaux s’appuie sur un graphe de flot biparti avec contraintes de potentiel, graphe utilisé pour établir un modèle de programmation linéaire mixte. Différentes extensions sont ensuite décrites. Le deuxième axe concerne la conduite de ces unités et notamment, la fonction d’ordonnancement. Pour cela, un modèle de programmation linéaire mixte à temps discret est exploité. L’instanciation de ce modèle s’appuie sur un graphe spécifique (Extended Resource Task Network) permettant de décrire de manière non ambigüe les processus de production. L’application de ce modèle est illustrée sur deux catégories de système : un atelier du secteur de l’agroalimentaire soumis à nettoyage et dont l’utilité (ou ressource) critique est l’eau, une centrale d’utilités permettant une production combinée chaleur/électricité (cogénération) dont on cherche à optimiser la rentabilité en la positionnant comme un acteur du marché de l’énergie

[1-5 juillet 2019]  ROC participe à PFIA 2019

Tom Portoleau, doctorant de l'équipe ROC, a participé à la Platforme Intelligence Artificielle 2019 (PFIA 2019) au sein des  14èmes Journées Planification, Décision et Apprentissage (JFPDA 2019). Il a présenté ses travaux de thèses dans l'atelier sur les aspects Multi-Agents, Flexible, Temporel, Epistémique et Contingent de la planification (MAFTEC 6.5) avec l'exposé suivant :

  • Tom Portoleau, Christian Artigues, Romain Guillaume, Hélène Fargier
    Contingency scheduling pour le RCPSP robuste : travaux préliminaires

[4 juillet 2019]  Séminaire de Mike Hewitt

Mike Hewitt Professeur associé à l'Univerity Loyola à Chicago et invité dans l'équipe ROC a présétenté un exposé intitulé "Dynamic Discretization Discovery for Solving the Time-Dependent Traveling Salesman Problem with Time Windows"

We present a new solution approach for the Time Dependent Traveling Salesman Problem with Time Windows. This problem considers a salesman who departs from his home, has to visit a number of cities within a predetermined period of time, and then returns home. The problem allows for travel times that can depend on the time of departure. We consider two objectives for the problem: (1) a makespan objective that seeks to return the salesman to his home as early as possible, and, (2) a duration objective that seeks to minimize the amount of time he is away from his home. The solution approach is based on an integer programming formulation of the problem on a time expanded network, as doing so enables time dependencies to be embedded in the definition of the network. However, as such a time expanded network (and thus the integer programming formulation) can rapidly become prohibitively large, the solution approach employs a dynamic discretization discovery framework, which has b! een effective in other contexts. Our computational results indicate that the solution approach outperforms the best-known methods on benchmark instances and is robust with respect to instance parameters.​

[3 juillet - 2 aout 2019]  Accueil de Claude-Guy Quimper

Claude-Guy Quimper, Professeur à l'Université Laval à Québec effectue un séjour dans l'équipe ROC. Il travaille avec Emmanuel Hébrard sur l'apprentissage de clauses pour l'ordonnancement.

[1-14 juillet 2019]  Accueil de Mike Hewitt

Mike Hewitt Professeur associé à l'Univerity Loyola à Chicago effectue un séjour invité dans l'équipe RO grâce à un financement de l'INP de Toulouse. Il travaille avec Simon Bélières sur des approches par décomosition de Benders  pour la résolution de problèmes de conception de réseaux logistiques.

[1er juillet - 27 septembre 2019]  Stage d'Alicia Vanhulle

Alicia Vanhulle, élève ingénieur en 4ème année (M1) à l'INSA de Toulouse, effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction de Christian Artigues et Emmanuel Hébrard. Elle travaille sur la représentation de solutions et sur des approches de programmation par contraintes pour un problème de planning d'évacuation en cas de feux de fôrets, dans le cadre du projet Européen RISE GEOSAFE. Voir le poster réalisé à l'issue de son stage.

[1er juillet - 20 septembre 2019]  Stage de Robin Montérémal

Robin Montérémal, élève-ingénieur en 4é année INSA de Toulouse (Informatique et Réseaux),  effectue un stage dans les équipes ROC et TSF sous la direction de Marie-José Huguet et de Gilles Tredan (TSF). Il travaille sur l'Analyse exploratoire de données et l'étude de méthodes de clustering pour l'identification d'algues sargasses à partir d'images satellites. Voir le poster réalisé à l'issue de son stage.

[2-6 juillet 2019]  ROC à à la SAT/SMT/AR Summer School 2019

Léa Blaise, doctorante de l'équipe ROC, a participé à la Satisfiability (SAT), Satisfiability Modulo Theories (SMT), and Automated Reasoning (AR) Summer School organisée à Lisbonne. En savoir plus en suivant ce lien.

[1-4 juillet 2019]  ROC à l'ACP Summer School 2019

Quentin Fabry et Valentin Antuori, doctorants de l'équipe ROC, ont participé à l'école d'été organisée par l'Association for Constraint Programming (ACP) à Vienne en Autriche. L'objectif de cette école est de participer à la formation des doctorants, chercheurs et industriels à toius les aspects de la programmation par contraintes. En savoir plus ici.

[Juin 2019]  Election bureau de la ROADEF

Sandra Ulrich Ngueveu, a été élue au nouveau bureau de la ROADEF (mandat 2020-2022) au poste de secrétaire. Toutes les félicitations de l'équipe !

[20 juin 2019] Séminaire de Florent Lamiraux et Joseph Mirabel

Florent Lamiraux (directeur de recherche au LAAS-CNRS, équipe GEPETTO)  et Joseph Mirabel (Post-doctorant dans l'équipe GEPETTO au LAAS) ont présenté un exposé invité dans le cadre des journées de l'équipe ROC, intitulé "Algorithmique du mouvement et optimisation combinatoire".

L'algorithmique du mouvement s'intéresse à la génération automatique de mouvements pour des systèmes articulés dans des environnements encombrés d'obstacles. S'il s'agit en général de trouver une trajectoire continue dans un espace de configurations, certaines instances de ces problèmes relèvent également de l'optimisation combinatoire. Par exemple, les problèmes de couverture (peinture, balayage) nécessitent d'ordonnancer un ensemble de trajectoires afin de couvrir toute la surface requise en minimisant la distance parcourue. Dans ce séminaire, nous présenterons rapidement les problèmes que nous nous posons quotidiennement et les méthodes que nous utilisons pour les résoudre, puis nous présenterons une série de problèmes à composante "optimisation combinatoire".

[20 juin 2019] Journées ROC 2019

Les journées de l'équipe ROC ont eu lieu au LAAS en salle Europe le 20 juin 2019. Ces journées comprennent traditionnellement les exposés des doctorants en fin de première année (Salma Bensid, Léa Blaise, Quentin Fabry, Tom Portoleau)  et un exposé invité (Florent Lamiraux et Joseph Mirabel de l'équpe GEPETTO). Cette année les stagaires de M2 () ont aussi présenté leur travail. Le planning des journées a été le suivant:

9h20-10h : Valentin Antuori- Thèse CIFRE Renault - Directeurs : E. Hébrard / MJ. Huguet
10h-10h40 : Tom Portoleau - Thèse ANR Perf4mance - Directeurs : C. Artigues / R. Guillaume (IRIT)
11h-11h40 : Quentin Fabry - Thèse EDSYS - Directeurs :  C. Briand / L. Berghman (Toulouse Business School)
11h40-12h20 : Salma Bensid - Thèse CIFRE Bosch - Directeurs : J. Moncel / C. Briand
14h-15h : session ROC : Florent Lamiraux et Joseph Mirabel (équipe Gepetto - voir résumé ci-dessus)
15h-15h40 : Léa Blaise - Thèse CIFRE LocalSolver - Directeur : C. Artigues
16h-16h30 : Hao Hu : stage M2 INSA Toulouse, Encadrants : M. Siala / E. Hébrard
16h30-17h : Sara Mouhsine : Stage M2 Univ. Bordeaux, Encadrants : C. Briand / F. Lerasle (équipe RAP)
17h-17h30 : Hosseim Nahal : Stage M2 Univ. Grenoble, Encadrants : S.U. Ngueveu / C. Artigues / M. Siala

[17 juin - 18 septembre 2019] Stage de Julien Ferry

Julien Ferry, élève-ingénieur de  4ème année à l'INSA de Toulouse (M1) effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction de Marie-José Huguet et de Mohamed Siala. Il travaille sur des méthodes d'optimisation multi-objectifs pour l'intégration des critères de pertinence et d'équité en apprentissage automatique. Voir le poster réalisé à l'issue de son stage.

[17 juin - 29 aout 2019] Stage de Gabrielle Garnier

Gabrielle Garnier, élève-ingénieur de  3ème année à l'INSA de Toulouse (M1) effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction de Marie-José Huguet. Elle travaille sur l'intégration d'algorithmes de tournées de véhicules dans la plateforme PlayMob

[12-14 juin 2019] Sandra Ulrich Ngueveu invitée pour un tutoriel à INOC 2019

Sandra Ulrich Ngueveu a été invitée à présenter un tutoriel intitulé "Linearization techniques for MINLP: recent developments, challenges and limits" à l'International Network Optimization Conference (INOC 2019) qui a eu lieu à Avignon. Un résumé de son exposé est accessible ici.

[12-14 juin 2019] ROC participe à l'organisation des JFPC 2019 à Albi

Emmanuel Hébrard, Marie-José Huguet, Pierre Lopez et Mohamed Siala ont participé au comité d'organisation des Journées Francophones de Programmation par Contraintes (JFPC 2019) qui ont eu lieu à Albi du 12 au 14 juin 2019.

[10 juin - 2 aout 2019] Stage de Lucie Ricart

Lucie Ricart, Elève Ingénieur de 2ème année (M1) à l'ENSEEIHT, effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction de Christian Artigues et Sandra Ulrich Ngueveu. Elle travaille sur des approches de programmation linéaire en nombres entiers pour la résolution de problèmes de production d'électricité dans les vallées hydrauliques, dans le cadre du projet HYBOPTHYD financé par le programme PGMO.

[10 juin - 9 aout 2019] Stage de Yohann Charreire-Kirbach

Yohann Charreire-Kirbach, Elève Ingénieur de 4ème année (M1) à l'INSA de Toulouse, effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction d'Emmanuel Hébrard et Laurent Houssin. Il travaille sur la résolution de problèmes de coloration de graphe et d'allocation de fréquences. Voir le poster réalisé à l'issue de son stage.

[4-7 juin 2019] ROC à CPAIOR 2019

L'équipe a participé à la Sixteenth International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2019) à  Thessalonique, Grèce avec la présentation du papier suivant:

  • Emmanuel Hebrard and George Katsirelos
    A hybrid approach for exact coloring of massive graphs
  • Begum Genc, Mohamed Siala, Gilles Simonin and Barry O'Sullivan
    An approach to robustness in the stable roommates problem and its comparison with the stable marriage problem

[3-5 juin 2019] ROC à VEROLOG 2019

Sandra Ulrich Ngueveu a participé au seventh meeting of the EURO Working Group on Vehicle Routing and Logistics optimization (VEROLOG 2019) à Séville. Elle y a présenté l'exposé suivant:

  • Estèle Glize, Nicolas Jozefowiez, Sandra Ulrich Ngueveu.
    Exact method for bi-objective vehicle routing problems

[27 mai 2019] ROC participe activement aux Journées Plénières du GDR IA : animation du Groupe de travail IM/IA

Emmanuel Hébrard a participé aux journées plénières du GDR IA qui ont eu lieu à Orléans. Il a conaimé la première réuniopn du Groupe de travail Informatique Mathématiques - Intelligence Artificielle (GT IM-IA) qui vise à regrouper les communautés scientifiques d'Intelligence Artificielle et d'Informatique Théorique (groupe de travail commun avec le GDR IM).

[24 mai - 4 aout 2019]  Stage de Clara Bégué

Clara Bégué, étudiante en L3 à l'ENS de Rennes, effectue un stage dans l'équipe ROC sous la direction de Laurent Houssin et Sandra Ulrich Ngueveu. Elle travaille sur la proposition de méthodes d'ordonnancement cyclique avec contraintes d'énergie.

[23 mai 2019]  Séminaire de Pierre Schaus

Pierre Schaus, Professeur Assistant à l'Université Catholique de Louvain et invité dans l'équipe ROC a donné un séminaire intitulé "Discovering Regions of Interest in Trajectory Mining"

Résumé: Trajectory pattern mining has emerged as a practical approach to analyze and understand human mobility. Starting from a large set of trajectories, the goal is to extract spatio-temporal patterns shared among a significant number of trajectories. Based on the approach of Giannotti et al., this problem can be solved in two steps: 1) identification of regions of interest (ROI) and 2) detection of frequent sub-sequences expressed as ROIs.} This work focuses on the discovery of the regions of interest. We formulate the problem as a well-defined optimization problem aiming to compress the dense regions with parameterized shapes, such as rectangles. We give an extended linear programming formulation of the problem. Relying on the Minimum Description Length Principle, we show how the model can be transformed to also discover the number of regions of interest. Our experiments on real data and synthetic data show that the proposed approach is able to retrieve regions of interest of higher quality than those extracted with the existing greedy PopularRegion algorithm.

[22 mai 2019]  Accueil de collégiens et lycéens lauréats du concours Alkindi

Les équipes de lauréats du concours Alkindi (concours organisé par les associations Animath et IOI, sur des problèmes à la frontière entre les mathématiques appliqués et l'informatique) du collège Marcel Doret  Vernet et du lycée Théophile Gautier de Tarbes sont venus en visite au LAAS. Ils ont assisté à une présentation des travaux de l'équipe ROC avec un focus sur les problèmes de covoiturage respectueux de la vie privée.

[20 mai - 21 juin 2019]  Accueil de Pierre Schaus 

Pierre Schaus, Professeur Assistant à l'Université Catholique de Louvain, effectue un séjour de deux semaines dans l'équipe ROC. Il collabore avec Emmanuel Hébrard sur des approches d'optimisation pour la science des données et avec Christian Artigues sur l'ordonnancement avec temps de transition.

[13-15 mai 2019]  ROC aux Journées de L'Optimisation 2019 à Montréal

Sandra Ulrich Ngueveu a etait présente aux Journées de l'Optimisation, événement annuel organisé à Montréal en alternance par le Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport (CIRRELT) et le Groupe d'Études et de Recherche en Analyse des Décisions (GERAD). L'exposé suivant a été présenté:

  • Julien Codsi, Sandra Ulrich Ngueveu, Bernard Gendron
    Piecewise linear approximation with a performance guarantee for solving MINLPs

[15 avril 2019]  Démarrage de la thèse de Léa Blaise

Léa Blaise, Ingénieure Télécom ParisTech et titulaire du Master Parisien de Recherche Opérationnelle du CNAM, démarre sa thèse dans le cadre d'une convention CIFRE avec la société LocalSolver. L'objectif de sa thèse est la modélisation et résolution de problèmes d’ordonnancement au sein du solveur d’optimisation mathématique LocalSolver. Elle est encadrée par Christian Artigues.

[11 avril 2019]  Séminaire de Maximilian Pohl aux ROC sessions

Maximilian Pohl, doctorant de l'Université de Technologie de Munich et invité dans l'équipe ROC, a présenté un exposé  intitulé "Runway Scheduling during Winter Operations".

Résumé : We address the runway scheduling problem under consideration of winter operations. During periods of snowfall, runways have to be intermittently closed in order to clear them from snow, ice and slush. We propose an integrated discrete optimization model to simultaneously plan snow removal for multiple runways and to assign runways and starting and landing times to aircraft.  We present a time discrete model formulation using clique inequalities. We combine Constraint Programming with a Column Generation approach to solve real-world data from Munich International Airport to optimality.

[11 avril 2019]  Présentation MJ. Huguet - Cycle de conférences sur l'IA - Université Toulouse I-Capitole

MJ. Huguet a donné à une conférence de l'Université Toulouse I, intitulée "INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : comprendre les principales techniques et les enjeux juridiques de leur utilisation" avec Laurent Pérussel, Professeur à l'UT1 et Erik Dorkel, Maitre de Conférences à l'UPS. Cette conférence était organisée par EPITOUL-CDA.

[1er avril - 30 septembre 2019]  Stage de Hosseim Nahal

Hosseim Nahal, inscrit en Master 2 ORCO (Operations Research, Combinatorics and Optimization) de l'Université de Grenoble Alpes effectue son stage dans l'équipe ROC sous la direction de Christian Artigues, Sandra Ulrich Ngueveu et Mohamed Siala. Il met en oeuvre une approche de programmation par contraintes pour la résolution d'un problème de production d'électricité par une vallée hydraulique. Son stage est financé par le projet HYBOPTHYD du programme PGMO en collaboraiton avec EDF, l'Ecole des Mines de Saint-Etienne et le Cedric/CNAM.

[22 mars 2019]  Réunion de clôture du projet One Stock Perf

Le projet FEDER/Région Occitanie "One Stock Perf" qui visait à optimiser la gestion de l'affectation de commandes problème d’affectation d’une commande multiproduit multifournisseuret de stocks dans le cadre d'une application de commerce électronique s'est terminé en 2019. La réunion de clôture avec la Société DEVATICS s'est déroulée le 22 mars 2019 au LAAS. L'équipe ROC remercie tous les partenaires qui ont contribué à la réussite du projet. Une publication suite au projet peut être consultée ici. Une autre soumission dans une revue internationale est en cours de rédaction.

[18 mars - 30 aout 2019]  Stage de Sara Mouhsine

Sara Mouhsine, étudiante au M2 Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision de l'Université de Bordeaux 1 effectue son stage dans l'équipe ROC sous la direction de Cyril Briand. Elle travaille sur la recherche de chemins disjoints à profit maximum dans un réseau dans le cadre d'une collaboration avec l'équipe RAP pour une applicaiton de Vidéo-Surveillance. Le stage, multi-équipes, est financé par le département Décision et Optimisation du LAAS.  

[1er mars 2019] Démarrage de la thèse de Valentin Antuori

Valentin Antuori, titulaire du Master Optimisation et Recherche Opérationnelle de Nantes, démarre sa thèse dans le cadre d'une convention CIFRE avec Renault (Equipe Intelligence Artificielle Appliquée), sous la direction d'Emmanuel Hébrard et Marie-José Huguet. Il va travailler sur l'intégration de l'optimisation combinatoire et du machine learning appliqué à des problèmes de tournées de chariots dans une usine.

[25 Février - 26 avril 2019 ] Séjour invité de Maximilian Pohl, Doctorant à l'Université de Technologie de Munich

Maximilian Pohl, Doctorant à l'Université de Technologie de Munich, sous la direction de Rainer Kolish, a effectué un séjour dans l'équipe. Il a travaillé avec Christian Artigues sur des approches de programmation mathématique pour l'ordonnancement des atterrissage et décolages dans un aéroport avec planification d'activités de déneigement. Le voici en compagnie de quelques membres de l'équipe :

[19-21 février 2019] ROC à ICORES 2019

Oliver Polo Mejia, doctorant de l'équipe ROC, a présenté ses travaux à la 8th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems (ICORES 2019). Son papier a été Finaliste du Best Paper Award.

  • Oliver Polo Mejia, Christian Artigues, Pierre Lopez
    A Heuristic Method for the Multi-skill Project Scheduling Problem with Partial Preemption

     

[18-21 février 2019] ROC à ROADEF 2019

L'équipe ROC était présente en nombre au 20ème congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision (ROADEF 2019). Les membres de l'équipe y ont présenté les exposés suivants :

  • Nabil Absi, Christian ArtiguesFélix Goupil, Safia Kedad-Sidhoum, Sandra Ulrich Ngueveu
    Bornes pour un problème d'ordonnancement avec allocation et stockage d'énergie et coûts linéaires par morceaux

  • Christian Artigues, Dominique Feillet, Estèle Glize, Nicolas Jozefowiez, Sandra Ulrich Ngueveu
    Algorithmes de génération de colonnes pour les problèmes de tournées de véhicules bi-objectif

  • Simon Belieres, Mike Hewitt, Nicolas Jozefowiez, Frédéric Semet, Tom van Woensel
    Partial Benders Decomposition for Logistics Network Design (Finaliste du prix du Meilleur Papier Etudiant)

  • Quentin Fabry, Lotte Berghman, Cyril Briand
    Une méthode d’insertion itérative de coupes pour la résolution d’un problème de crossdocking

  • Oliver Polo-MejiaChristian ArtiguesPierre Lopez
    Algorithme glouton et recherche locale arborescente pour le MSPSP avec préemption partielle

[7 février 2019] Séminaire de Xavier Lorca, "Éléments de flexibilité et d'efficacité en programmation par contraintes"

Xavier Lorca, Directeur du Centre de Génie Industriel de l'Ecole des Mines d'Albi a présenté un séminaire au LAAS, intitulé "Éléments de flexibilité et d'efficacité en programmation par contraintes".

Résumé : Cet exposé résume une tranche de 10 ans de travaux que j’ai menés autour des outils à base de contraintes. J’y parlerais tout d'abord de la structure de ces outils avec un large focus sur les contraintes globales et plus particulièrement des contraintes à base de graphes. Je parlerais ensuite de tentatives pour faire évoluer ces outils vers plus de flexibilité au détriment, malheureusement de l’efficacité. Je terminerais enfin sur une palette d’applications que j’ai pu aborder dernièrement allant de problèmes très classiques de (re-)planification à des problèmes plus exotiques liés au dimensionnent et à la sélection de réserves naturelles. 

[1er février 2019 - 31 aout 2019] Délégation CNRS et mobilité de Sandra Ulrich Ngueveu

Sandra Ulrich Ngueveu bénéficie d'un accueil en délégation CNRS au LAAS du 1/2/2019 au 31/8/2019, qu'elle va mettre en profit notamment pour effectuer un séjour de 8 semaines à compter du 25 mars au Centre Interruniversitaire sur les Réseaux d'Entreprises, la Logistique et le Transport (CIRRELT) de Montréal. Elle travaillera avec Bernard Gendron sur la proposition de modèles non linéaires et de méthodes pour la conception de réseaux avec congestion.

[1er février 2019 - 31 juillet 2019] Stage de HAO HU

Hao Hu, Elève-Ingénieur en 5ème année à l'INSA de Toulouse, Département de Génie Electrique et Informatique, démarre son stage de fin d'études dans l'équipe ROC sous la direction de Mohamed Siala et Emmanuel Hébrard. Il travaille sur l'utilisation de reformulations SAT et CSP de problèmes de Machine Learning.

[25 janvier 2019 - 26 avril 2019] Accueil de Maximilian Pohl, Doctorant à l'Université de Technologie de  Munich

Maxmilian Pohl, Doctorant à l'Université de Technologie de Munich, sous la direction de Rainer Kolish, effectue un séjour au LAAS dans le cadre d'une collaboration avec Christian Artigues sur la résolution de problèmes d'ordonnancement des atterrrissages et décollages d'avion en présence d'activités de déneigement des pistes dans un aéroport.

[1er janvier 2019] Clément Carbonnel, Docteur (2016) de l'équipe ROC obtient un poste de CR2 au CNRS

Clément Carbonnel, Docteur de l'équipe ROC (2016) a obtenu un poste de Chargé de Recherche au CNRS dans l'équipe COCONUT (Agents, Apprentissage, Contraintes) du LIRMM après un post-doc à l'Université d'Oxford. L'équipe ROC lui adresse toutes ses chaleureuses félicitations !!

[1er janvier 2019] Idir Hamaz, Docteur (2018) de l'équipe ROC démarre un postdoc au LIRMM

Idir Hamaz, Docteur (2018) de l'équipe ROC démarre un post-doctorat au LIRMM en collaboration avec Eric Bourreau de l'équipe MAORE ( Méthodes Algorithmes pour l'Ordonnancement et les Réseaux ). Son sujet de recherche concerne l'optimisation du transport de personnes.