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Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes


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    Projet de Recherche ApeROO

    Apprentissage Et Recherche Opérationnelle pour l’Ordonnancement

     

    Équipes : Systèmes Dynamiques et Optimisation

    Labellisation : aucune

    Durée : (2019 au 2022)

    Financement : RFI Atlanstic2020, CIRRELT et IVADO

    Personnels impliqués du LARIS : Christelle Guéret

    Partenaires du projet : Jorge Mendoza (Professeur à IVADO-HEC Montréal, CIRRELT) et Vincent Barichard (MCF, LERIA) 

    Résumé

    Les problèmes d’ordonnancement ont suscité l’intérêt de nombreux chercheurs du domaine de la Recherche Opérationnelle (RO) depuis plusieurs dizaines d’années. Les travaux réalisés dans ce domaine consistent en des méthodes approchées, ainsi que des méthodes exactes. Bien souvent ces méthodes sont dédiées à des problèmes bien spécifiques, sans souci de généricité, ce qui implique de redévelopper une nouvelle méthode pour chaque nouveau problème. D’autre part, les résultats obtenus ne sont pas toujours à la hauteur de leur complexité d’implémentation. 

    Ces dernières années, les chercheurs ont commencé à se pencher sur les méthodes d’apprentissage pour enrichir leurs approches. L’idée est d’essayer « d’apprendre » avant ou pendant la résolution, pour tirer parti des explorations déjà effectuées et accélérer la recherche de solutions.

    L’objectif de ce projet est de développer des méthodes de résolution exactes les plus génériques possible enrichies par des techniques d’apprentissage afin de résoudre efficacement plusieurs classes de problèmes d’ordonnancement (les problèmes d’atelier notamment).