La recherche opérationnelle au service de l'agriculture de précision. Un cas d'étude : le problème de la récolte sélective

Precision agriculture aims to optimize agronomic efficiency, for example, crop quality or quantity, and the use of resources, by seeking to take better account of the variability of the crop environment through information collected a priori or in real-time. Operational research brings together all the optimization methods and techniques that seek the best possible result concerning certain criteria. With this thesis, we want to show the contribution of operational research to model and solve efficiently precision agriculture problems.We based our study on the differential harvest problem, which consists in optimizing the harvesting time of a vineyard while harvesting two different qualities in specific hoppers with a given minimum quantity of higher quality grapes.After having identified the particularities of the differential harvest problem compared to vehicle rou ting problems,we sought to understand the specific parameters of the problem impacting the optimization to propose solutions adapted to the configurations encountered. In line with this analysis, we proposed exact optimization models and hybrid methods facilitating the scaling up to solve this problem. A set of numerical tests has been performed on instances defined from real data or randomly generated from these data.L'agriculture de précision vise à optimiser l'efficience agronomique, par exemple la qualité ou quantité de récolte, et l'usage des ressources, en cherchant à mieux prendre en compte la variabilité de l'environnement de la culture au travers d'informations recueillies a priori ou en temps réel. La recherche opérationnelle rassemble l'ensemble des méthodes et techniques d'optimisation recherchant un meilleur résultat possible par rapport à certains critères. Avec cette thèse, nous souhaitons montrer l'apport de la recherche opérationnelle pour modéliser et résoudre efficacement des problèmes d'agriculture de précision.Nous avons basé notre étude sur le problème des vendanges sélectives, qui consiste à optimiser le temps de récolte d'une parcelle de vigne tout en récoltant deux qualités différentes dans des bennes spécifiques avec une quantité minimum donnée de raisins de qualité supérieure.Après avoir identifié les particularités du problème de vendanges sélectives par rapport aux problèmes de tournées de véhicules,nous avons cherché à comprendre les paramètres spécifiques du problème impactant l'optimisation afin de proposer des solutions adaptées aux configurations rencontrées. En accord avec cette analyse, nous avons proposé des modèles d'optimisation exacte et des méthodes hybrides facilitant le passage à l'échelle pour résoudre ce problème. Un ensemble de tests numériques a été réalisé sur des instances définies à partir de données réelles ou générées aléatoirement à partir de ces données

Operational research for precision agriculture. A case study : the the differential harvest problem

L'agriculture de précision vise à optimiser l'efficience agronomique, par exemple la qualité ou quantité de récolte, et l'usage des ressources, en cherchant à mieux prendre en compte la variabilité de l'environnement de la culture au travers d'informations recueillies a priori ou en temps réel. La recherche opérationnelle rassemble l'ensemble des méthodes et techniques d'optimisation recherchant un meilleur résultat possible par rapport à certains critères. Avec cette thèse, nous souhaitons montrer l'apport de la recherche opérationnelle pour modéliser et résoudre efficacement des problèmes d'agriculture de précision.Nous avons basé notre étude sur le problème des vendanges sélectives, qui consiste à optimiser le temps de récolte d'une parcelle de vigne tout en récoltant deux qualités différentes dans des bennes spécifiques avec une quantité minimum donnée de raisins de qualité supérieure.Après avoir identifié les particularités du problème de vendanges sélectives par rapport aux problèmes de tournées de véhicules,nous avons cherché à comprendre les paramètres spécifiques du problème impactant l'optimisation afin de proposer des solutions adaptées aux configurations rencontrées. En accord avec cette analyse, nous avons proposé des modèles d'optimisation exacte et des méthodes hybrides facilitant le passage à l'échelle pour résoudre ce problème. Un ensemble de tests numériques a été réalisé sur des instances définies à partir de données réelles ou générées aléatoirement à partir de ces données.Precision agriculture aims to optimize agronomic efficiency, for example, crop quality or quantity, and the use of resources, by seeking to take better account of the variability of the crop environment through information collected a priori or in real-time. Operational research brings together all the optimization methods and techniques that seek the best possible result concerning certain criteria. With this thesis, we want to show the contribution of operational research to model and solve efficiently precision agriculture problems.We based our study on the differential harvest problem, which consists in optimizing the harvesting time of a vineyard while harvesting two different qualities in specific hoppers with a given minimum quantity of higher quality grapes.After having identified the particularities of the differential harvest problem compared to vehicle rou ting problems,we sought to understand the specific parameters of the problem impacting the optimization to propose solutions adapted to the configurations encountered. In line with this analysis, we proposed exact optimization models and hybrid methods facilitating the scaling up to solve this problem. A set of numerical tests has been performed on instances defined from real data or randomly generated from these data

The Workforce Routing and Scheduling Problem: solving real-world Instances

International audienceWe propose an efficient method to solve a workforce routing and scheduling problem with working constraints, and a bounded execution time limit. This problem combines two fundamental problems in operations research: routing and scheduling. In such a context, we develop a column generation algorithm, as a set partitioning problem with side constraints, within a branch-and-price framework. The pricing sub-problem is an elementary shortest path with resource constraints modeled with constraint programming. In our branch-and-price framework, we first solve our problem using branch-and-price and a branch-and-bound strategy is proposed on the last restricted master problem, in order to obtain a feasible solution when the time limit is almost reached. However, we show that the developed method leads to better solutions than using constraint programming or large neighborhood search methods. We show the relevance of our method with various-size real instances