Search

International audience; Every year, wildfires accentuated by global warming, cause economic and ecological losses, and often, human casualties. Increasing operating capacity of firefighter crews is of importance to better face the forest fire period that yearly occurs. In this study, we investigate the real-world firefighters timetabling problem (FFTP) of the INFOCA institution in Andalusia (Spain) with the aim of increasing operating capacity while taking into account work regulation constraints. We propose an Integer Linear Programming model and an Adaptive Iterative Destruction Construction Heuristic solution approache to address the problem. We report on experiments performed on datasets generated using real-world data of the INFOCA institution. The work was initiated as part of the GEO-SAFE project.

International audience

International audience; Students at Université de Technologie de Compiègne (UTC) are allowedto design their curriculum by selecting courses from large course pools. There aretoday six engineering degrees (high-level master). The assignment is performed usinga heuristic designed some years ago. The number of students, courses and curriculaincreased over the years and this heuristic reached its limit. Time-consuming manualpost-processing is required to obtain the individual planning for each student notassigned by the heuristic. We propose a MIP model to maximize the number ofassigned students while managing limited resources. Optimal solutions are achievedfor each instance and are strictly better than those computed by the heuristic. Weinvestigated the impact of clique inequalities on computing times.

International audience

National audience; La construction d'emploi du temps d'examens pour les universités est un problème étudié depuis de nombreuses années. Le modèle le plus couramment utilisé se base sur la coloration d'un graphe. Bien que les problèmes semblent similaires d'une université à l'autre, le problème d'une université est unique à cause des contraintes et critères d'évaluation des solutions de chaque institution. De nombreuses approches de résolution ont été utilisées sur ces problèmes variés. Dans la seconde compétition internationale d'emplois du temps, un des défis introduit une problématique réelle directement issue d'universités. Un jeu de données de huit instances est à la disposition de la communauté. Ce cadre clairement défini permet de mieux comparer les approches de résolution.

National audience; Les problèmes d'emploi du temps se rencontrent dans le monde académique et le secteur industriel. Ces problèmes variés ont souvent comme base des problèmes d'optimisation difficiles (e.g. coloration de graphe), augmentés de contraintes dures et souples. L'objectif est d'optimiser (minimiser ou maximiser) une fonction objectif généralement construite à partir d'une somme pondérée de contraintes souples non respectées. Des approches heuristiques permettent de construire des solutions réalisables.

International audience; This paper exposes a parallelization approach for finite element solvers with the objective of a rational use of computer resources. This one is based on a classical domain decomposition technique and points out the necessity to ensure a decomposition in terms of loads balancing. The proposed technique is based on finite elements transfers between sub-domains and the knowledge of a solver's behaviour model in order to estimate the load assigned to each subdomain. Extensions concern the capability to voluntary unbalance the partitioned load in order to conduct a distributed calculation on heterogeneous computer environment. A second extension concerns the possibility to estimate the optimal number of subdomains that will lead to the minimum global calculation time.; Ce papier présente une approche de la parallélisation d'outils de calcul par éléments finis orientée vers une utilisation rationnelle des ressources informatiques. L'approche est ba-sée sur une technique classique de décomposition de domaine et met l'accent sur la nécessité d'équilibrer le découpage d'un maillage en volumes de calcul et non pas de données, le principal risque avec cette dernière approche étant la dégradation des performances d'un calcul effectué en parallèle. La technique d'équilibrage exposée est basée sur le transfert d'éléments finis entre sous-domaines et sur la connaissance d'un modèle comportemental du solveur permettant d'estimer a priori le volume de calcul de chacun des sous-domaines. Les possibilités qui en découlent sont de pouvoir volontairement déséquilibrer le découpage pour des applications utilisées sur un environnement de calcul aux performances hétérogènes et de prévoir pour un maillage donné, le nombre optimal de découpages qui conduit au temps de calcul global le plus petit.