A Parametric Propagator for Pairs of Sum Constraints with a Discrete Convexity Property

International audienceWe introduce a propagator for pairs of Sum constraints, where the expressions in the sums respect a form of convexity. This propagator is parametric and can be instantiated for various concrete pairs, including Deviation, Spread, and the conjunction of Linear ≤ and Among. We show that despite its generality , our propagator is competitive in theory and practice with state-of-the-art propagators

A Position-Based Propagator for the Open-Shop Problem

Abstract. The Open-Shop Problem is a hard problem that can b

Un propagateur basé sur les positions pour le problème d'Open-Shop

L’Open-Shop est un problème difficile qui peut être résolu par des méthodes de Programmation par Contraintes ou de Recherche Opérationnelle. Les techniques existantes réduisent efficacement l’arbre de recherche mais elles prennent rarement en compte l’ordre d’exécution des tâches. Dans ce travail, nous développons un nouveau propagateur pour le problème d’ordonnancement sans interruption sur une machine, la contrainte de base de l’Open-Shop. Ce propagateur prend l’ordre des tâches en compte ce qui permet dans de nombreux cas de réduire la taille de l’arbre de recherche. Sa complexité temporelle pour une machine est de O(N*2 logN), o`u N est le nombre de tâches sur la machine. Les expériences menées sur le problème d’Open-Shop montrent que le nouveau propagateur permet de détecter de nouvelles valeurs inconsistantes lorsqu’il est ajout´e aux techniques de l’état de l’art

Un propagateur basé sur les positions pour le problème d'Open-Shop

L'Open-Shop est un problème difficile qui peut être résolu par des méthodes de Programmation par Contraintes ou de Recherche Opérationnelle. Les techniques existantes réduisent efficacement l'arbre de recherche mais elles prennent rarement en compte l'ordre d'exécution des tâches. Dans ce travail, nous développons un nouveau propagateur pour le problème d'ordonnancement sans interruption sur une machine, la contrainte de base de l'Open-Shop. Ce propagateur prend l'ordre des tâches en compte ce qui permet dans de nombreux cas de réduire la taille de l'arbre de recherche. Sa complexité temporelle pour une machine est de $\mathcal{O}(N^2 \log N)$, où $N$ est le nombre de tâches sur la machine. Les expériences menées sur le problème d'Open-Shop montrent que le nouveau propagateur permet de détecter de nouvelles valeurs inconsistantes lorsqu'il est ajouté aux techniques de l'état de l'art

Just-In-Time Scheduling with Constraint Programming

This paper considers Just-In-Time Job-Shop Scheduling, in which each activity has an earliness and a tardiness cost with respect to a due date. It proposes a constraint programming approach, which includes a novel filtering algorithm and dedicated heuristics. The filtering algorithm uses a machine relaxation to produce a lower bound that can be obtained by solving a Just-In-Time Pert problem. It also includes pruning rules which update the variable bounds and detect precedence constraints. The paper presents experimental results which demonstrate the effectiveness of the approach over a wide range of benchmarks

Synthèse d'algorithmes d'ordonnancement à partir de modèles de haut niveau

International audienceCe papier décrit AEON, un système dédié à la synthèse d'algorithmes d'ordonnancement à partir de modèles de haut niveau. AEON, qui est entièrement écrit en COMET, prend en entrée le modèle de haut niveau d'un problème d'ordonnancement et l'analyse pour générer un algorithme dédié et qui exploite la structure du problème. AEON oeure une variété de synthétiseurs pour générer des algorithmes complets ou heuristiques. En outre, ces synthétiseurs peuvent être composés, permettant de générer naturellement des algorithmes hybrides complexes. Les premiers résultats montrent que cette approche peut être compétitive avec l'état de l'art des algorithmes de recherche

A parametric propagator for discretely convex pairs of sum constraints

Abstract. We introduce a propagator for abstract pairs of Sum constraints, where the expressions in the sums respect a form of convexity. This propagator is parametric and can be instantiated for various concrete pairs, including Deviation, Spread, and the conjunction of Sum and Count. We show that despite its generality, our propagator is competitive in theory and practice with state-of-the-art propagators.

A CP Approach to the Balanced Academic Curriculum Problem

The Balanced Academic Curriculum Problem (BACP) has received little attention in Constraint Programming. Only a few articles deals with this problem with experimental results on the three small instances publicly available in CSPLIB. The present article describes an approach to efficiently solve this challenging problem. Optimal solutions are produced on a variety of randomly generated instances which generalize the CSPLIB test cases. This work describes four contributions to the resolution of this problem: a new branching heuristic, the use of dominance relations, experiments on several balance criteria and several search strategies among which an hybridization of Constraint Programming and Local Search