Automates et programmation par contraintes pour la planification de personnel

Automata and constraint programming for personnel scheduling problems

• Auteur / Autrice : Julien Menana
• Direction : Narendra Jussieu, Sophie Demassey
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Nantes
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Main-d'oeuvre -- Planification

Programmation par contraintes

Mots clés libres

Relaxation lagrangienne

Soft-multicost-regular

Multicost-regular

Automates

Résumé

As soon as a structure is organized, the ability to put the right people at the right time is critical to satisfy the need of a department, a school or a company. We define personnel scheduling problems as the process of building, in an optimized manner, the personnel schedules. The aims of this thesis are to propose a mean to express those problems in a simple and automatic way, avoiding the user to interact with the technical aspects of the resolution. For that matter, we propose to mix the modeling power of automata with the efficiency and modularity of constraint programming for complex problem solving. Thus, we use the expressiveness of the finite multi-valued automata to model complex scheduling rules. Then, to make use of those built automata, we introduce a new filtering algorithm for multi-valued finite automata based on Lagrangian relaxation : multicost-regular. We also introduce a soft version of this constraint that has the ability to penalize violated rules defined by the automaton : soft-multicost-regular. The constraintmodel is automatically built. It is solved using the constraint library CHOCO and the whole modeling-solving process has been tested on realistic instances from ASAP and NRP10 libraries. The solution search is finally improved using specialized regret-based heuristics using the structure of multicost-regular and soft-multicost-regular

Dès lors qu’une structure est organisée, la capacité de placer les bonnes personnes au bon moment devient cruciale pour satisfaire les besoins d’un service, d’une école ou d’une entreprise. On définit les problèmes de planification de personnel comme le procédé consistant à construire de manière optimisée les emplois du temps de travail du personnel. La motivation de cette thèse est de proposer un moyen d’exprimer ces problèmes de manière simple et automatique, sans avoir à intervenir ensuite dans le processus de résolution. Pour cela, nous proposons de rassembler le pouvoir de modélisation des automates avec la capacité de la programmation par contraintes à résoudre efficacement des problèmes complexes. Le caractère expressif des automates est ainsi utilisé pour modéliser des règles de séquencement complexes. Puis, afin d’intégrer ces automates multi-pondérés dans un modèle de programmation par contraintes, nous introduisons un nouvel algorithme de filtrage basé sur la relaxation lagrangienne : multicost-regular. Nous présentons également une version souple de cette contrainte permettant de pénaliser les violations d’une règle modélisée par un tel automate : soft-multicost-regular. Le modèle contraintes basé sur ces contraintes est automatiquement construit. Il est résolu à l’aide de la librairie de contraintes CHOCO et a été testé sur des instances réalistes issues des librairies ASAP et NRP10. La recherche de solution est améliorée par l’utilisation d’heuristiques spécifiques basées sur les regrets et s’appuyant sur la structure des contraintes multicost-regular et soft-multicost-regular.