Systèmes de planification et d'ordonnancement auto-adaptatifs

Planifier和ordonnancer都是指自然资源的域，例如revêt。制造商的标准为“聚合”（在组装多个组件时，将其组合在一起），资源领域为“自然”（在组装多个组件时，将其组合在一起），资源领域为“聚合”（在组装多个组件时，将其组合在一起），资源领域为“聚合”（在组装多个组件时，将其组合在一起）。举例来说，合作生产的例子是“转型”。固有的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的、不同的。在不同的条件下，不同的条件下，不同的条件下，不同的条件下，不同的条件下的变化是不同的。与此相反，unmême product pet être fabricquest . com不同的交换体（partip de different -郁闷的交换体）为不同的交换体（co- product different -郁闷的交换体）提供替代方案。**这种情况（联合生产、交换交换、交换交换）倾向于交换交换、交换交换、交换交换和交换交换。“新到达的渡假者”命令说，“新到达的渡假者”命令说，“新到达的渡假者”命令说，“新渡假者”命令说，“计划生产的渡假者”。1 .在所有的交换条件中，将交换交换条件和交换交换条件（简化）、交换交换条件和交换交换条件（简化）、交换交换交换交换交换条件（简化）、交换交换交换交换交换交换交换交换交换。1 .我的问题是，我的企业不能解决这个问题être .我的企业不能解决这个问题，我的企业不能解决这个问题。** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** ** *影响的l’une aprres l’autreres的价值和变量都是解决问题的因素。洛杉矶那个分辨率choisie(数量在lequel数值变量等是他们对于尝试)苏尔le temps de影响联合国决议。在某些问题上(例如，在某些问题上（例如，在某些问题上），有一些办法可以解决某些问题（例如，在某些问题上）。我们看到的是，在工业领域内，<s:1> <s:1>工业领域内，所有的<s:1>工业领域内，所有的<s:1>工业领域内的<s:1>工业领域内的<s:1>工业领域内的<s:1>工业领域内的。几个de celles-ci安大略省的高频激励par莱斯这样做des planificateurs humain用,而我们collabore。因此，对企业而言，如果没有专家的支持，就不会有任何问题。我将测试所有可能的解决方案，将所有可能的解决方案简化为将所有可能的解决方案简化为将所有可能的解决方案简化为将所有可能的解决方案简化为将所有可能的解决方案简化为最佳解决方案。这一问题的解决需要科学的技术和专业知识来解决。是联合国frein la协定en ouvre par l 'industrie de系统de规划化et d 'ordonnancement中使用l 'optimisation, se contente那么d 'heuristiques。**目前的建议是：维持现有的计算方法，如将现有的计算方法与现有的计算方法相结合；将现有的计算方法与现有的计算方法相结合；将现有的计算方法与现有的计算方法相结合；将现有的计算方法与现有的计算方法相结合。Le违抗est所以de尖酸的标识符automatiquement la关系statistique,谎言每决定奖赏par l 'humain我杜和一个ce的时刻,用什么l 'ordinateur给reproduire策略de l 'humain在contexte d 'optimisation。** no分析了个人和个人之间的交换，雇员和专家之间的交换，雇员和专家之间的交换，雇员和专家之间的交换，以及雇员和公众之间的交换和个人之间的交换。我们将因此使自动化le突起afin de«redecouvrir»nos策略de决议(滴定度德证明概念)然后把贴花l 'engin d 'apprentissage德新问题倒decouvrir de新式策略。

Planifier et ordonnancer les opérations dans le domaine des ressources naturelles revêt un défi particulier. Alors que les systèmes manufacturiers standards sont dits «convergents» (on assemble plusieurs composants pour obtenir un produit), dans le domaine des ressources naturelles on est plutôt en présence de flux «divergents» (plusieurs produits sont fabriqués simultanément à partir d'un seul et même intrant). Un exemple de co-production est la transformation d'un billot de bois en planches. Les propriétés physiques du billot définiront la combinaison des différents produits que nous obtiendrons (simultanément) en procédant au débitage. La transformation du billot contribue donc à satisfaire simultanément des commandes pour plusieurs produits différents. A l'inverse, un même produit peut être fabriqué à partir de différents billots alternatifs donnant des co-produits différents.**Ce contexte (co-production en présence de processus de production alternatifs) rend la prise de décision passablement complexe. Lors de l'arrivée de nouvelles commandes, on ne peut se contenter d'ajouter de nouvelles opérations au plan de production. Il faut revoir de manière intégrée l'ensemble des opérations déjà choisies (planification) et leur ordonnancement afin de déterminer comment on va répondre au nouveau besoin tout en respectant les engagements passés. Il s'agit d'un problème que l'entreprise doit être en mesure de résoudre rapidement afin de pouvoir donner une réponse à son client. **Comme il s'agit de problèmes combinatoires, chercher la solution optimale implique inévitablement de procéder par essai-erreur; affectant l'une après l'autre des valeurs aux variables définissant le problème. La stratégie de résolution choisie (l'ordre dans lequel les variables et leurs valeurs seront essayées) a un impact sur le temps de résolution. Dans le cadre de travaux précédents, nous avons développé des stratégies de résolution sur mesure pour certains problèmes (ex. séchage et rabotage du bois d'ouvre). Elles se sont avérées assez performantes pour être utilisées par l'industrie. Plusieurs de celles-ci ont été inspirées par les façons de faire des planificateurs humain avec qui nous avons collaboré. En effet, on trouve souvent en entreprise un expert qui a développé une habilité à résoudre un problème. Il est alors possible pour le chercheur de généraliser l'approche de l'expert pour tirer une stratégie de résolution qui sera ensuite utilisée pour trouver plus rapidement la solution optimale. Ce travail est cependant à refaire pour chaque nouveau problème et demande un niveau d'expertise scientifique élevé. C'est un frein à la mise en ouvre par l'industrie de systèmes de planification et d'ordonnancement utilisant l'optimisation, qui se contente alors d'heuristiques.**Nous proposons maintenant de développer des algorithmes qui découvriront automatiquement de nouvelles stratégies de résolution par mimétisme, c'est-à-dire en observant comment un expert s'y prend pour résoudre un problème. Le défi est donc de pouvoir identifier automatiquement la relation statistique qui lie chaque décision prise par l'humain à l'état du système à ce moment, de manière à ce que l'ordinateur puisse reproduire la stratégie de l'humain dans un contexte d'optimisation.**Nos analyses préliminaires indiquent que les approches employées par les experts ayant inspiré les stratégies que nous avons déjà publiées auraient pu être découvertes de cette manière. Nous allons donc automatiser le processus, afin de « redécouvrir » nos stratégies de résolution (à titre de preuve de concept) et ensuite appliquer l'engin d'apprentissage à de nouveaux problèmes pour découvrir de nouvelles stratégies.