Strategies for scheduling jobs in an identical parallel machine production environment

CAPESCNP

Rottweilerien käytöskartoitus

Koirien käytösongelmat ovat voimakkaan tieteellisen kiinnostuksen kohteena ja esimerkiksi koirien aggressiivinen käyttäytyminen saa laajaa huomiota myös mediassa. Tämä lisensiaatin työ sisältää kirjallisuuskatsauksen koirien käyttäytymisestä sekä kokeellisen osan, jossa kartoitettiin suomalaisen rottweilerin käyttäytymistä. Tutkimushypoteesina oli aggressiivisen, puolustavan ja pelokkaan käyttäytymisen liittyminen toisiinsa sekä taustatekijöiden, kuten sosiaalistamisen vaikutus aggressiivisuuteen. Aineisto (514 koiraa) kerättiin omistajille suunnatulla kyselyllä ja analysoitiin pääkomponenttianalyysillä, jonka perusteella muodostui 13 käyttäytymispiirrettä. Käyttäytymispiirteet jakautuivat kuudeksi aggressiotyypiksi, joista yksi oli koiriin kohdistuvaa ja viisi ihmisiin kohdistuvaa. Viisi käyttäytymispiirrettä liittyi pelokkuuteen tai stressiin. Lisäksi omiksi käyttäytymispiirteiksi erottuivat kiihtyminen ja huomionhakukäytös, jotka eivät olleet voimakkaasti yhteydessä muihin käyttäytymispiirteisiin. Vastaajista 43 % koki koiran käyttäytymisen ongelmalliseksi. Rottweilereiden käytösongelmat ilmenivät suurelta osin toisia koiria ohittaessa (53 % koirista, joilla raportoitiin ongelmia) aggressiivisena tai yli-innokkaana käyttäytymisenä. Aggressiivisuutta ja pelokkuutta esiintyi aineistossa vähän. Kaikissa aggressiivisuuteen tai pelokkuuteen liittyvissä käyttäytymisissä suurin osa koirista oli välinpitämättömiä tai osoitti vain lieviä merkkejä pelosta tai aggressiivisuudesta. Voimakkainta aggressio oli koiriin kohdistuvassa pelkoaggressiivisuudessa (keskiarvo (ka) 1,9 ± keskihajonta (SD) 1,8,) ja terävyydessä (ka 1,6 ± SD 1,6), jotka olivat ainoat käyttäytymiskomponentit, joissa esiintyi aggressiivisuuden vakavinta muotoa (koira puree tai näykkää). Aggressio ihmisten kohtaamistilanteissa oli yhteydessä mm. koiriin kohdistuvaan pelkoaggressioon (rs = 0,39, p < 0,01), aggressioon käsiteltäessä (rs = 0,33, p < 0,01) sekä sosiaaliseen aggressioon (rs = 0,35, p < 0,01). Usein sosiaalistetut koirat olivat vähemmän pelkoaggressiivisia toisia koiria kohtaan (ka 0,8 ± SD 0,7) ja käsittelyaggressiivisia (ka 0,6 ± SD 0,6) kuin harvemmin sosiaalistetut (koiriin kohdistuva pelkoaggressio ka 1,1 ± SD 0,8, p = 0,01) (käsittelyaggressio ka 0,8 ± SD 0,7, p < 0,01). Kiihtymiskäyttäytymistä ilmeni suurella osalla aineiston koirista (40 %) melko voimakkaasti, käytös ei ollut yhteydessä aggressiiviseen tai pelokkaaseen käytökseen. Kiihtyneisyyttä ilmeni enemmän harrastuskoirilla (ka 1,5 ± SD 0,4) kuin koirilla, jotka eivät harrasta (ka 1,4 ± SD 0,4, p = 0,04), mikä saattaa liittyä työskentelyintoon. Tulosten johtopäätöksenä rottweilereiden aggressiivinen käyttäytyminen vaikuttaa olevan voimakkaasti kytköksissä pelkoon tai levottomuuteen sekä rodun puolustavaan käyttäytymiseen. Kohtaamistilanteissa ilmenevän aggressiivisuuden yhteys useisiin pelkoon ja aggressiivisuuteen liittyviin käyttäytymispiirteisiin saattaa olla yhteydessä käyttäytymisen liittymisestä koiran yleiseen epävarmuuteen. Sosiaalistamistiheys ja harrastuneisuus voivat vaikuttaa useisiin käytöspiirteisiin

Certifying Correctness for Combinatorial Algorithms : by Using Pseudo-Boolean Reasoning

Over the last decades, dramatic improvements in combinatorialoptimisation algorithms have significantly impacted artificialintelligence, operations research, and other areas. These advances,however, are achieved through highly sophisticated algorithms that aredifficult to verify and prone to implementation errors that can causeincorrect results. A promising approach to detect wrong results is touse certifying algorithms that produce not only the desired output butalso a certificate or proof of correctness of the output. An externaltool can then verify the proof to determine that the given answer isvalid. In the Boolean satisfiability (SAT) community, this concept iswell established in the form of proof logging, which has become thestandard solution for generating trustworthy outputs. The problem isthat there are still some SAT solving techniques for which prooflogging is challenging and not yet used in practice. Additionally,there are many formalisms more expressive than SAT, such as constraintprogramming, various graph problems and maximum satisfiability(MaxSAT), for which efficient proof logging is out of reach forstate-of-the-art techniques.This work develops a new proof system building on the cutting planesproof system and operating on pseudo-Boolean constraints (0-1 linearinequalities). We explain how such machine-verifiable proofs can becreated for various problems, including parity reasoning, symmetry anddominance breaking, constraint programming, subgraph isomorphism andmaximum common subgraph problems, and pseudo-Boolean problems. Weimplement and evaluate the resulting algorithms and a verifier for theproof format, demonstrating that the approach is practical for a widerange of problems. We are optimistic that the proposed proof system issuitable for designing certifying variants of algorithms inpseudo-Boolean optimisation, MaxSAT and beyond

Approches de résolution exacte et approchée en optimisation combinatoire multi-objectif, application au problème de l'arbre couvrant de poids minimal

This thesis deals with several aspects related to solving multi-objective problems, without restriction to the bi-objective case. We consider exact solving, which generates the nondominated set, and approximate solving, which computes an approximation of the nondominated set with a priori guarantee on the quality.We first consider the determination of an explicit representation of the search region. The search region, defined with respect to a set of known feasible points, excludes from the objective space the part which is dominated by these points. Future efforts to find all nondominated points should therefore be concentrated on the search region.Then we review branch and bound and ranking algorithms and we propose a new hybrid approach for the determination of the nondominated set. We show how the proposed method can be adapted to generate an approximation of the nondominated set. This approach is instantiated on the minimum spanning tree problem. We review several properties of this problem which enable us to specialize some procedures of the proposed approach and integrate specific preprocessing rules. This approach is finally supported through experimental results.On s'attache dans cette thèse à plusieurs aspects liés à la résolution de problèmes multi-objectifs, sans se limiter au cas biobjectif. Nous considérons la résolution exacte, dans le sens de la détermination de l'ensemble des points non dominés, ainsi que la résolution approchée dans laquelle on cherche une approximation de cet ensemble dont la qualité est garantie a priori.Nous nous intéressons d'abord au problème de la détermination d'une représentation explicite de la région de recherche. La région de recherche, étant donné un ensemble de points réalisables connus, exclut la partie de l'espace des objectifs que dominent ces points et constitue donc la partie de l'espace des objectifs où les efforts futurs doivent être concentrés dans la perspective de déterminer tous les points non dominés.Puis nous considérons le recours aux algorithmes de séparation et évaluation ainsi qu'aux algorithmes de ranking afin de proposer une nouvelle méthode hybride de détermination de l'ensemble des points non dominés. Nous montrons que celle-ci peut également servir à obtenir une approximation de l'ensemble des points non dominés. Cette méthode est implantée pour le problème de l'arbre couvrant de poids minimal. Les quelques propriétés de ce problème que nous passons en revue nous permettent de spécialiser certaines procédures et d'intégrer des prétraitements spécifiques. L'intérêt de cette approche est alors soutenu à l'aide de résultats expérimentaux

Dominance rules in combinatorial optimization problems

The aim of this paper is to study the concept of a "dominance rule" in the context of combinatorial optimization. A dominance rule is established in order to reduce the solution space of a problem by adding new constraints to it, either in a procedure that aims to reduce the domains of variables, or directly in building interesting solutions. Dominance rules have been extensively used over the last 50 years. Surprisingly, to our knowledge, no detailed description of them can be found in the literature other than a few short formal descriptions in the context of enumerative methods. We are therefore proposing an investigation into what dominance rules are. We first provide a definition of a dominance rule with its different nuances. Next, we analyze how dominance rules are generally formulated and what are the consequences of such formulations. Finally, we enumerate the common characteristics of dominance rules encountered in the literature and in the usual process of solving combinatorial optimization problems.Combinatorial optimization Dominance rules Constraints Modeling