Nouvelles méthodes d'optimisation mathématiques pour les grands problèmes d'horaires de véhicules et de personnel

第35条规定，所有的薪金和薪金都是由薪金和薪金决定的，所有薪金和薪金都是由薪金和薪金决定的，所有薪金和薪金都是由薪金和薪金决定的。本文提出了一种基于GENCOL算法的最优驾驶员和售票员最优驾驶员和售票员最优驾驶员最优驾驶员和售票员最优驾驶员最优驾驶员最优驾驶员。该公司表示：“该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示，该公司的数据显示。本文研究了一种基于混合变量的动态模拟方法，该方法考虑了混合变量与混合变量之间的动态变化。Il有的特质les问题de旋转d 'equipages aeriens一semaine像鹅(10 000年波动率),何谓journee类型等另一个德cout de l数量减少5%。一个首要的目标是通过一个简单的算法来实现。将开始一个整体解决方案，一个产品解决方案，一套解决方案，如“<s:1> <s:1> - <s:1> - <s:1> - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -”我将在IPS中使用aussi ‘ agagingationde contres ’和‘ izingelimationde variables ’。《汽车驾驶员问题》和《航空驾驶员问题》涵盖了50万个可变因素，包括所有的可变因素和95%的可变因素，以及《CPLEX》和《分支和边界的逻辑问题》。我认为，新一代的变性人是变性人，变性人是变性人，变性人是变性人，变性人是变性人，变性人是变性人，变性人是变性人。另外，5万卷的卷烟也有同样的问题。第2个目标是研究<s:1> <s:1> <s:1>交换系统<e:1>中的<s:1> <s:1> <s:1>交换系统<e:1>中的<s:1> <s:1>交换系统<e:1>中的<s:1> <s:1>交换系统中的<s:1> <s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中的<s:1>交换系统中。Cette information sera应用了same par IPS和ISUD，将same和ISUD结合起来，将same和isd结合起来，将same和isd结合起来，将same和isd结合起来，将same和isd结合起来。最后，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上，在基础研究的基础上。目前的情况是，在所有的问题中，在所有的问题中，在所有的问题中，在所有的问题中，在所有的问题中，在所有的问题中。在Benders和le problem - me matre3的混合中，sous- problem - <e:1>和sous- problem - <e:1>的混合中，sous- problem和sous- problem的混合中，sous- problem和sous- problem的混合中，sous- problem和sous- problem的混合。如果按四分之一的单位计算，则按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算，即按四分之一的单位计算。这对弯曲的夫妇将从问题栏的信息中传递信息，从问题栏的信息中传递信息，从问题栏的信息中传递信息，从问题栏的信息中传递信息，从问题栏的信息中获取信息。我的名字是extrêmement grand de solutions duales des problem。本文提出了一种解决方案，即中央浇注稳定器过程的优化方案。

Depuis 35 ans mon équipe a développé le savoir-faire sur l'application industrielle de la génération de colonnes qui permet de considérer seulement un nombre réduit de variables à la fois. Ceci a permis de développer GENCOL le premier algorithme optimal pour les horaires de pilotes d'avion et les conducteurs d'autobus. Des réductions de coûts de l'ordre de 5% ont donné l'avantage compétitif à Giro et AD OPT et permis leur croissance au niveau mondial. Les recherches ont aussi porté sur la réduction dynamique de l'ensemble des contraintes à considérer simultanément et l'élimination temporaire de variables (algorithme IPS). Il a permis de traiter les problèmes de rotations d'équipages aériens une semaine à la fois (10 000 vols) plutôt qu'une journée type et une autre réduction de coût de l'ordre de 5%.Un premier objectif porte sur l'algorithme ISUD un simplexe en nombres entiers. Il commence avec une solution entière et produit une suite de solutions qui s'améliorent jusqu'à atteindre une solution optimale. Il utilise aussi l'agrégation de contraintes et l'élimination de variables comme IPS. Des problèmes de chauffeurs d'autobus et de pilotes d'avion de 500 000 variables ont été résolus, dans 95% des cas, beaucoup plus rapidement qu'avec CPLEX un des meilleurs logiciels de Branch and Bound. Il faut développer de nouvelles idées pour traiter le 5% qui reste et ajouter la génération de colonnes pour traiter de plus grands problèmes. On vise les problèmes mensuels de 50 000 vols.Un second objectif de recherche sera de développer un système utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour estimer la probabilité que les arcs entre deux tâches fassent partie de la solution d'un problème de rotations d'équipages aériens. Cette information sera utilisée par IPS et ISUD pour agréger les taches et éliminer des arcs pour accélérer les algorithmes. Finalement, poursuivre la recherche fondamentale et le développement du savoir-faire sur l'application industrielle de la décomposition de Benders. Nous l'appliquons à l'intégration des problèmes de rotations d'équipage et de blocs mensuels. C'est une décomposition de Benders ou le problème maître et le sous-problème sont résolus par génération de colonnes. Dans cette décomposition avec quatre niveaux, il faut répartir l'effort de calcul entre les niveaux pour ne pas mettre beaucoup de temps pour faire de petites améliorations à un niveau quand il y en a de grosses à faire ailleurs. Les coupes de Benders transférant de l'information du problème de blocs mensuels au problème de rotations sont construites avec une solution duale du problème de blocs. Il y a un nombre extrêmement grand de solutions duales dans ce problème. Nous proposons un problème d'optimisation pour choisir une solution qui est centrale pour stabiliser le processus.