Una visión sobre secuencias regulares

En los últimos años el laboratorio de Organización de la Producción (LOP) del departamento de Organización de Empresas de la UPC ha venido desarrollando una serie de trabajos sobre diversos problemas en el campo de la Organización Industrial (planificación y programación de la producción, diseño de sistemas productivos, entre otros), empleando indistintamente procedimientos exactos (programación lineal continua, entera, mixta, BDP, etc.) y heurísticos (algoritmos genéticos, heurísticas greedy y procedimientos de mejora basados en la búsqueda tabú y el recocido simulado). Uno de los problemas que ha merecido una atención especial es el de las secuencias regulares., línea de trabajo encuadrada en los proyectos de investigación DGICYT PB-0504 y CAICYT TAP95-0420.Postprint (published version

Aplicación de la CLP al problema de secuencias regulares con restricciones en una cadena de montaje de automóviles

Líneas de producción, secuencias regulares, Justo a TiempoLas líneas de montaje de automóviles presentan problemas de diseño y programación cada vez más complejos generados por la diversificación del producto mediante opciones ofertadas sobre un modelo base. El problema de secuenciación de unidades mixtas en una única línea de producción con el objetivo de atenuar las variaciones de las tasas de consumo de recursos (componentes y cargas de trabajo) ha recibido atención creciente durante los últimos años. En el presente trabajo se presenta una visión de distintos enfoques recogidos en la literatura y se establece una generalización parcial de algunas variantes del problema mediante el CORV ( constrained output rate variation problem ) que parece adaptarse con mayor fidelidad que otros enfoques a la concepción de dichos problemas en la industria de automoción. Se resuelve el problema mediante Propagación Lógica de restricciones (CLP) y se comparan resultados con los ofrecidos por la Programación Dinámica Acotada (BDP)Postprint (published version

CONJURE: automatic generation of constraint models from problem specifications

Funding: Engineering and Physical Sciences Research Council (EP/V027182/1, EP/P015638/1), Royal Society (URF/R/180015).When solving a combinatorial problem, the formulation or model of the problem is critical tothe efficiency of the solver. Automating the modelling process has long been of interest because of the expertise and time required to produce an effective model of a given problem. We describe a method to automatically produce constraint models from a problem specification written in the abstract constraint specification language Essence. Our approach is to incrementally refine the specification into a concrete model by applying a chosen refinement rule at each step. Any nontrivial specification may be refined in multiple ways, creating a space of models to choose from. The handling of symmetries is a particularly important aspect of automated modelling. Many combinatorial optimisation problems contain symmetry, which can lead to redundant search. If a partial assignment is shown to be invalid, we are wasting time if we ever consider a symmetric equivalent of it. A particularly important class of symmetries are those introduced by the constraint modelling process: modelling symmetries. We show how modelling symmetries may be broken automatically as they enter a model during refinement, obviating the need for an expensive symmetry detection step following model formulation. Our approach is implemented in a system called Conjure. We compare the models producedby Conjure to constraint models from the literature that are known to be effective. Our empirical results confirm that Conjure can reproduce successfully the kernels of the constraint models of 42 benchmark problems found in the literature.Publisher PDFPeer reviewe

Emploi du Temps : Problème mathématique ou problème pour Ia Programmation en Logique avec Contraintes ?

This technical report is a bibliographic study, an analysis and a synthesis of needs. This work is realized as part of a thesis about the subject"Constraint Logic Programming's application to the Timetable problems", within the department of Constraint Logic Programming (PLA :"Programmation en Logique et Applications") and the CNET's division SLC of Lannion-A. The subsidies come on the one hand from the Brittany's local committee, on the other hand from the national center of telecommunications studies (CNET).The Timetable problem is difficult and can give many days of work to one or two persons. A Timetable is very important due to the fact that it deals with the good management of time for different people who have their own activities. In big institutions (secondary schools, colleges of tlniversity ; CNET ...), many difficulties arise : big volume of data, fuzzy criterion of optimization, combinatorial problem, very varied constraints, inopportune changes. Then, many applications have grown either from mathematic models assisted by graph theory, or from other techniques such as operational research or artificial intelligence.This paper draws the requirements to solve this problem and proposes a model of resolution by the approach of Constraint Logic Programming.Cette note technique est le résultat d'une étude bibliographique, d'une analyse et d'une synthèse des besoins, réalisées dans le cadre d'une thèse dont le sujet est "Application de la Programmation en Logique avec Contraintes aux problèmes d'Emploi du Temps", au sein de l'équipe Programmation en Logique avec Contraintes (PLA) dans la division SLC au CNET-Lannion A. Cette thèse est subventionnée d'une part par le Conseil Régional de Bretagne et d'autre part par le CNET.Le problème d'Emploi du Temps est un problème difficile qui peut donner plusieurs jours de travail à une ou deux personnes. L'importance d'un Emploi du Temps est évidente puisqu'il s'agit de gérer le temps de différentes personnes possédant leurs propres activités et ceci d'une manière satisfaisante pour chacune d'elle. Dans de grands établissements (lycées, grandes écoles ;CNET ; IRET ; ...), on se trouve confronté à de multiples difficultés : volume important d'informations, critère d'optimisation flou, combinatoire, contraintes très diverses, changements intempestifs. De ce fait, plusieurs recherches et essais de résolutions se sont développés, que ce soit par des modélisations mathématiques aidées de la théorie des graphes ou que ce soit par d'autres techniques issues de la Recherche Opérationnelle ou de l’IntelligenceArtificielle.Ce document conclut en dégageant les besoins pour informatiser et résoudre ce problème et propose une modélisation de résolution fondée sur I'approche Programmation en Logique avec Contraintes

The Use of Persistent Explorer Artificial Ants to Solve the Car Sequencing Problem

Ant Colony Optimisation is a widely researched meta-heuristic which uses the behaviour and pheromone laying activities of foraging ants to find paths through graphs. Since the early 1990’s this approach has been applied to problems such as the Travelling Salesman Problem, Quadratic Assignment Problem and Car Sequencing Problem to name a few. The ACO is not without its problems it tends to find good local optima and not good global optima. To solve this problem modifications have been made to the original ACO such as the Max Min ant system. Other solutions involve combining it with Evolutionary Algorithms to improve results. These improvements focused on the pheromone structures. Inspired by other swarm intelligence algorithms this work attempts to develop a new type of ant to explore different problem paths and thus improve the algorithm. The exploring ant would persist throughout the running time of the algorithm and explore unused paths. The Car Sequencing problem was chosen as a method to test the Exploring Ants. An existing algorithm was modified to implement the explorers. The results show that for the car sequencing problem the exploring ants did not have any positive impact, as the paths they chose were always sub-optimal

Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains.

Abstract In this paper, we present our proposal to Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains (CFLP (FD) ) with a lazy functional logic programming language which seamlessly embodies finite domain (FD) constraints. This proposal increases the expressiveness and power of constraint logic programming over finite domains (CLP (FD) ) by combining functional and relational notation, curried expressions, higher-order functions, patterns, partial applications, non-determinism, lazy evaluation, logical variables, types, domain variables, constraint composition, and finite domain constraints. We describe the syntax of the language, its type discipline, and its declarative and operational semantics. We also describe TOY(FD), an implementation for CFLP (FD) , and a comparison of our approach with respect to CLP (FD) from a programming point of view, showing the new features we introduce. And, finally, we show a performance analysis which demonstrates that our implementation is competitive with respect to existing CLP (FD) systems and that clearly outperforms the closer approach to CFLP (FD)

Métaheuristiques hybrides pour la résolution du problème d'ordonnancement de voitures dans une chaîne d'assemblage automobile

La littérature scientifique propose une grande variété de stratégies pour la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire (POC). Ces problèmes sont d'une grande complexité et demandent des méthodes évoluées pour les résoudre. Les algorithmes exacts, comme la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) à l'aide de l'algorithme Branch and Bound (B&B), arrivent à trouver une solution optimale pour certaines instances de problèmes. Par contre, plus la taille du problème à résoudre est grande, plus ces algorithmes ont de la difficulté à en venir à bout. Les métaheuristiques représentent alors une alternative intéressante pour trouver une solution de qualité acceptable dans des délais très courts. Toutefois, il est impossible de garantir qu'une métaheuristique trouvera la solution optimale d'un problème. Parmi ces méthodes, on retrouve l'optimisation par colonies de fourmis (OCF), qui a su faire ses preuves pendant les dernières années pour la résolution de différents problèmes d'optimisation combinatoire. Une autre avenue consiste à créer des algorithmes hybrides. L'objectif principal de ce mémoire est de proposer trois algorithmes hybridant un OCF et la PLNE pour résoudre le problème d'ordonnancement de voitures (POV). Le POV est un POC qui consiste à déterminer dans quel ordre placer un ensemble de voitures à produire sur une chaîne d'assemblage en se soumettant à un ensemble de contraintes. On cherche parfois la séquence minimisant le nombre de conflits, où un conflit représente une surcharge de travail occasionnée à un poste particulier de l'atelier de montage par l'arrivée successive de plusieurs voitures similaires, ou encore minimisant le nombre de changements de couleurs à l'atelier de peinture. Pour simplifier le problème, on ne s'attardera qu'aux contraintes liées à l'atelier de montage où sont installées les différentes options des voitures. Cette version théorique du POV que l'on retrouve dans la littérature est une simplification du problème industriel. Différentes méthodes ont été proposées pour solutionner ce problème. Celles qui attirent notre attention sont l'OCF et la PLNE. On cherchera, dans ce mémoire, à concevoir des approches hybrides exploitant les forces de ces deux approches. Il sera également possible de comparer la performance des algorithmes hybrides avec les résultats obtenus avec l'OCF pour établir l'apport de telles hybridations. Le premier algorithme hybride proposé consiste à créer un sous-problème à partir de la meilleure solution de chaque cycle de l'OCF et de résoudre ce sous-problème avec le B&B. Cette méthode ne s'est pas avérée très performante, car aucune intensification n'est effectuée sur une solution. Le second algorithme tente de combler cette lacune en appelant le B&B de manière répétitive à un intervalle régulier de cycles de l'OCF. Cet appel répété du B&B représente, en fait, une recherche locale exacte (RLE). Pour l'ensemble des problèmes utilisés pour tester cette hybridation, des résultats de qualité légèrement supérieure ou égale à l'OCF, intégrant une recherche locale, ont été obtenus pour environ deux problèmes sur trois. On peut en dire autant de la troisième hybridation proposée, qui consiste, dans un premier temps, à exécuter l'OCF et à fournir la meilleure solution trouvée comme solution de départ à la RLE. Les objectifs fixés dans cette recherche ont été atteints en concevant des méthodes de résolution hybrides, adaptées au POV, combinant une métaheuristique et une méthode exacte. On avait aussi pour but d'établir la performance des méthodes hybrides face à leurs contreparties singulières. En règle générale, les hybridations parviennent à donner des résultats de qualité équivalente à celle des résultats de l'OCF avec recherche locale mais avec un coût en temps d'exécution. Il s'agit tout de même d'une conclusion réjouissante puisque des améliorations pourraient être apportées à ces algorithmes pour les rendre encore plus performants. On a aussi exploré quelques façons de créer des sous-problèmes plus faciles à résoudre par un algorithme exact. Ceci ouvre donc une porte à une autre approche de la résolution de POC