Combiner l'intelligence artificielle et la recherche opérationnelle pour optimiser les horaires d'équipages aériens et de chauffeurs d'autobus

结合智能技术和优化飞行时间及汽车司机研究操作

基本信息

  • 批准号:
    524922-2018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 12.71万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Collaborative Research and Development Grants
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2020-01-01 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Les problèmes d'horaires traités par AD OPT et Giro ont des structures semblables, il s'agit de couvrir à coût minimum un ensemble de tâches avec des horaires d'employés. Dans le domaine aérien, le problème de rotations d'équipages couvre avec des rotations chaque vol une fois et le problème des blocs mensuels couvre avec des blocs mensuels chaque rotation plusieurs fois pour avoir le personnel requis dans chaque vol. En transport en commun, le problème journalier couvre avec des journées de chauffeurs chaque parcours d'autobus une fois. Tous ces problèmes se formulent à l'aide de modèles de recouvrement d'ensemble qui comportent un très grand nombre de variables et de contraintes. Notre équipe a développé des algorithmes qui permettent de résoudre sans considérer toutes les variables en même temps et réduisent le nombre de contraintes en agrégeant au départ des tâches qui devraient probablement se suivre dans une solution. L'agrégation est modifiée au besoin durant la résolution pour atteindre l'optimalité. Ces algorithmes ont été mis en service sur les problèmes de rotations d'équipages aériens où chaque tâche doit être couverte une seule fois. Les objectifs de ce projet sont de : -Développer des méthodes d'apprentissage automatique pour obtenir à partir des solutions des mois précédents de l'information sur les tâches qui devraient probablement se suivre dans une solution. -Généraliser ces algorithmes pour élargir leurs domaines d'application : traiter les problèmes de chauffeurs d'autobus et les problèmes de blocs mensuels d'agents de bord travaillant en équipes, optimiser simultanément les rotations et les blocs mensuels. -Réaliser des implantations des algorithmes capables de traiter les problèmes commerciaux. Ce projet donnera un avantage concurrentiel à AD OPT et Giro qui disposeront de meilleurs logiciels que leurs concurrents.
Les problèmes d'horaires traités par AD OPT et Giro ont des structures semblables,il s'agit de couvrir à covert minimum un ensemble de tâches avec des horaires d'employés.在航空领域,设备的轮换问题与车辆的轮换有关,而人员的轮换问题与车辆的轮换有关,以便在公共交通中提供所需的人员。 图斯的所有问题都是由一个包含变量和约束的巨大名称的总体回收模式来制定的。Notre équipe a décampé des algorithmes qui permettent de résoudre sans considerer toutes les variables en même temps et réduisent le nombre de constraintes en agrécept Au au départ des tâches qui devraient probablement se suivre in an solution.为了达到最佳效果,杜兰特在重新解决方案期间修改了Au agrégation。 这些算法可以用于解决空气动力设备的旋转问题。该项目的目标如下: - Détourper des methodes d'astrissage automatique pour obtenir à partir des solutions des mois précédents de l'information sur les tâches qui devraient probablement se suivre in an solution. - 通用算法,用于更广泛的应用领域:Traiter les problèmes de chauffeurs d 'autobus et les problèmes de blocks mensuels d' agents de bord travaillant en équipes,优化同时旋转和块月经。 - 重新确定能够处理商业问题的算法。 该项目具有AD OPT和Giro的并行优势,后者可处理并行的最佳逻辑。

项目成果

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Soumis, François其他文献

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