Structural Agnostic Modeling: Adversarial Learning of Causal Graphs

A new causal discovery method, Structural Agnostic Modeling (SAM), is presented in this paper. Leveraging both conditional independencies and distributional asymmetries in the data, SAM aims at recovering full causal models from continuous observational data along a multivariate non-parametric setting. The approach is based on a game between $d$ players estimating each variable distribution conditionally to the others as a neural net, and an adversary aimed at discriminating the overall joint conditional distribution, and that of the original data. An original learning criterion combining distribution estimation, sparsity and acyclicity constraints is used to enforce the end-to-end optimization of the graph structure and parameters through stochastic gradient descent. Besides the theoretical analysis of the approach in the large sample limit, SAM is extensively experimentally validated on synthetic and real data

Branch and Bound hybride pour un problème de job-shop soumis à des contraintes de ressources humaines

National audienceNous considérons un problème couplant ordonnancement de production et planification d'agents. On se place ainsi dans un atelier où la production à réaliser requiert divers types de machines dans des séquences variées de type job-shop. Chaque machine nécessite pour son utilisation la présence d'un employé qualifié à son pilotage. Les ressources humaines sont assujetties à des contraintes légales restreignant leur disponibilité. La production doit être entièrement ordonnancée et le critère d'optimisation retenu est la minimisation des coûts salariaux. Pour résoudre ce problème, nous avons développé une méthode exacte hybridant approche arborescente de type Procédure de Séparation et Evaluation Séquentielle et technique de génération de coupes de réalisabilité. Cette méthode exploite la décomposition naturelle du problème global en deux sous-problèmes : un problème de planification d'agents et un problème de job-shop à contraintes de disponibilité. Des méthodes de génération d'inégalités valides en pré-process (notamment du probing) ont en outre été étudiées. Notre approche s'avère particulièrement adaptée à la problématique ; ses résultats dominent en effet ceux obtenus avec l'un des meilleurs solveurs commerciaux actuels (Ilog Cplex 12.1) et ceux obtenus avec les méthodes décrites dans la littérature

Solving an integrated Job-Shop problem with human resource constraints

This paper investigates the integration of the employee timetabling and production scheduling problems. At the first level, we have to manage a classical employee timetabling problem. At the second level, we aim at supplying a feasible production schedule for a job-shop scheduling problem (NP-hard problem). Instead of using a hierarchical approach as in the current practice, we here integrate the two decision stages and propose two exact methods for solving the resulting problem. The former is similar to the cut generation algorithm proposed in Guyon et. al. 2010) for a problem integrating a classical employee timetabling problem and a polynomially solvable production scheduling problem. The latter is based on a Branch-And-Cut process that exploits the same feasibility cuts than the first approach. Preliminar experimental results on instances proposed in (Artigues et al. 2009) reveal a real interest for the approaches described here

Solving an integrated job-shop problem with human resource constraints

International audienceWe propose two exact methods to solve an integrated employee-timetable and job-shop-scheduling problem. The problem is to find a minimum cost employee-timetable, where employees have different competences and work during shifts, so that the production, that corresponds to a job-shop with resource availability constraints, can be achieved. We introduce two new exact procedures: (1) a decomposition and cut generation approach and (2) a hybridization of a cut generation process with a branch and bound strategy. We also propose initial cuts that strongly improve these methods as well as a standard MIP approach. The computational performances of those methods on benchmark instances are compared to that of other methods from the literature

Planification d'agents et ordonnancement de production : règles d'élimination et heuristique

Nous nous intéressons à l'optimisation des systèmes de production avec d'un côté l'ordonnancement de production, dont le but est d'affecter dans le temps des ressources à des tâches à réaliser, et d'un autre côté la gestion du personnel visant généralement à minimiser les coûts de main d'œuvre. Bien qu'il soit admis que, pour obtenir l'optimum global, il faille prendre en compte simultanément ces deux problématiques, en pratique le problème global est souvent résolu dans un processus de décision à deux niveaux. Dans cette étude, nous intégrons ces deux phases de décision et proposons différentes méthodes pour résoudre le problème résultant

Cut generation for an integrated employee timetabling and production scheduling problem

International audienceThis paper investigates the integration of the employee timetabling and production scheduling problems. At the first level, we manage a classical employee timetabling problem. At the second level, we aim at supplying a feasible production schedule for a set of interruptible tasks with qualification requirements and time-windows. Instead of hierarchically solving these two problems as in the current practice, we try here to integrate them and propose two exact methods to solve the resulting problem. The former is based on a Benders decomposition while the latter relies on a specific decomposition and a cut generation process. The relevance of these different approaches is discussed here through experimental results

Couplage planification/ordonnancement : une approche par décomposition et génération de coupes.

International audienceCette étude porte sur un problème couplant les deux phases décisionnelles, dans un processus de production, que sont la planification d'agents et l'ordonnancement de production. D'un côté, nous devons gérer au moindre coût les emplois du temps d'un ensemble d'opérateurs (planification d'agents) et de l'autre, nous nous attelons à fournir un plan de production réalisable, compte tenu des ressources disponibles déduites de la phase de planification, et qui vise à satisfaire une certaine demande fournie en entrée (ordonnancement de production). Contrairement à la plupart des articles de la littérature, nous proposons ici des techniques de résolution résolvant simultanément ces deux problèmes. Deux approches exactes ont été étudiées : l'une d'elles est fondée sur une décomposition de Benders et l'autre est basée sur un processus spécifique de génération de coupes. L'intérêt de ces méthodes est discuté ici au travers de résultats expérimentaux

A Lagrangian heuristic for a real-life integrated planning problem of railway transportation resources

International audienceRailway planning requires three scarce and heterogeneous resources: train paths (infrastructure), rolling stock and train drivers. In the current industrial approach at SNCF (French National Railway Company), these resources are essentially planned through a sequential approach which typically starts from (1) train paths and goes further on to (2) rolling stock and finally (3) train drivers. SNCF has already developed optimization tools for Steps (2) and (3). In this paper, we built upon the work previously presented at IAROR-RAILROME 2011. We presented a mixed integer linear programming model with coupling constraints for a simplified integrated problem of railway production resources. We also proposed a Lagrangian relaxation heuristic. In this approach, sub-problems were solved thanks to a standard mathematical programming solver. First numerical experiments were conducted on a reduced data set, extracted from an actual instance from a French region (Bretagne). The results obtained were promising but showed that the resolution with a standard solver was too costly in terms of computational times for real-world instances and that the model had to be improved for implementation in a Lagrangian relaxation framework. Since 2011, the mathematical model has been improved and numerous operational constraints have been integrated in order to tackle real-life integrated planning problems at SNCF. The Lagrangian relaxation heuristic has been updated consequently. As already mentioned, SNCF has already developed two independent optimization tools for planning rolling stock and train drivers. The Lagrangian approach has also been adapted so that the resulting sub-problems of this mathematical decomposition method can now be solved with the two dedicated tools. We thus can now address real-life instances and solve each sub-problem of the specific Lagrangian heuristic with proprietary software. Preliminary computational results show the interest of our method. Compared to a sequential approach, the Lagrangian heuristic leads to substantial cost reductions and generates good solutions in a reasonable CPU time. This is thus an interesting tool for human planners who want to experiment and quantitatively evaluate different scenarios (e.g. other train-path distribution, specific rolling stock, train drivers with other capabilities...)

Territorialisation : Un enjeu de taille pour le management des collectivités"

National audienceEntre mutualisations et budgets contraints, les collectivités locales recherchent des nouvelles formes de management alliant qualité de service et maîtrise des coûts. La territorialisation apparait comme un outil particulièrement efficace. La chaire Optima apporte son éclairage sur cette organisation des collectivités. Schémas de mutualisation, fusion d'EPCI, situation financière sous tension… Les collectivités locales sont aujourd'hui en pleine mutation. Dans ce cadre, la mise en place d'organisations territorialisées, au plus près du terrain, est un outil étudié de près par certaines collectivités. « En terme de management, la territorialisation des services crée un lien étroit entre le territoire, les usagers et les équipes de terrain en leur donnant plus d'autonomie et en décloisonnant leurs logiques d'intervention, ce qui s'avère plus motivant et plus efficace », résume Laurent Guyon, membre de la chaire Optima, directeur des Sports de la Ville de Toulouse et ancien directeur du pôle territorial centre ville de Toulouse. A chacun « sa » territorialisation Derrière ce concept de territorialisation, se cache en effet des formes d'organisation bien différentes : · La simple prise en compte des territoires à partir du siège : la territorialisation est uniquement le volet territorial d'une politique essentiellement sectorielle. Elle empêche alors le traitement global des problématiques d'un territoire. · La territorialisation légère avec un coordinateur territorial : les antennes territoriales ont uniquement un rôle de vecteur de communication et de concertation. Elles gèrent les informations ascendantes et descendantes. · La territorialisation intégrée de la décision et de la gestion des services publics : Il s'agit dans ce cadre de confier une réelle autonomie de gestion à des pôles territoriaux et de décentraliser à ce niveau une partie de la réflexion préalable à la définition des politiques publiques. Pourquoi territorialiser ? · Au plus près des citoyen