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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports Bernat GACIAS Université Toulouse III - Paul Sabatier LAAS-CNRS 25 Novembre 2010 Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 1 / 40

Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

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Page 1: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Une approche interdisciplinaire pourl’ordonnancement des transports

Bernat GACIAS

Université Toulouse III - Paul SabatierLAAS-CNRS

25 Novembre 2010

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 1 / 40

Page 2: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Contexte

Forte compétitivité entre entreprisesObjectifs :

Satisfaire les requêtes des clients → RéactivitéMinimisation des coûts

Organisation des transports :Planification de la flotteOptimisation des tournées

Problème très complexe :Contraintes : techniques, réglementaires, environnementaleset socialesGrande complexité algorithmique

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 2 / 40

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Objectifs de l’étude

Système d’aide à la décision (SAD) pour l’ordonnancementdes transports

Approche interdisciplinaire :Ingénierie CognitiveRecherche Opérationnelle

Caractéristiques du système :L’humain se situe au centre du processus de prise dedécisionsDynamique du domaineAssister l’humain dans chaque tâche

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Page 4: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Plan

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 4 / 40

Page 5: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 5 / 40

Page 6: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Problème de tournées de véhicules (VRP)

Déterminer les itinéraires à suivre par une flotte de véhicules detransport de manière à satisfaire un ensemble de requêtes clients

Problème NP-completContraintes des problèmes réels : contraintes de capacité desvéhicules, contraintes temporelles,. . .

routes

clientsdépôt

dépôt

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Architecture du Système d’Aide à la Décision

1 Une interface homme-machine basée sur une hiérarchied’abstraction issue d’une analyse du domaine

2 Un mécanisme de résolution avec des algorithmes efficaces

CSPInterface

EcologiqueVRPalgo.

Prise dedécisions

Propagationde contraintes

de résolutionMécanisme

Analysedu domainede travail

modèle

solution

dedonnées

Base

Homme

(WDA)

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Page 8: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travailAnalyse du domaine de travail (WDA)Analyse de tâches

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 8 / 40

Page 9: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Analyse du domaine de travail (WDA)

Etape du Cognitive Work Analysis [Rasmussen et al.(1994) ;Vicente (1999)]

WDA : A travers une Hiérarchie d’Abstraction

Caractéristiques :Indépendance vis-à-vis des moyens et des événementsPertinence du point de vue psychologique du modèle obtenu

Approche proposée : Enumération des variantes du problèmede tournées de véhicules

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 9 / 40

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Processus

objetsliés aux

Objetsphysiques

Fonctionsliées auxobjectifs

Valeurset mesuresprioritaires

Objectifsfonctionnels

Disponibilité Demandes

Véhicules Conducteurs Marchandises Dépôts Clients

Fenêtres

clientsde temps

service

Temps de

conducteursde tempsFenêtres

Réseau

routier

Minimisation

des coûts de service

Qualité

la capacité

Gestion de

du temps

Gestion

du poids

Satisfaction Satisfaction

du volume itinéraires

Sélection Satisfaction de

contraintes

entre objets

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Page 11: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Analyse de tâches

Entretien avec deux planificateurs (entreprises de transportsécurisé)

Problème d’ordonnancement des transports

Sélectionde la

solution en temps réeldes tournées

GestionModélisation

du problème

Spécification

des

contraintes

Sélection

véhicules

des

Résolution

du problème

des clients

véhicules

Affectation

aux

Sélection

des

itinéraires

caractéristiques

et leurs

Spécification

des objets

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Répartition de fonctionsProcédure pour la répartition des fonctions dans les SAD [vanWezel et al. (2010)]

Humain

Manuel Consultatif Interactif Supervision Automatique

HumainHumain

Algorithme

AlgorithmeAlgorithme

Algorithme

Humain

Modélisation du problème → InteractifRésolution du problème → Consultatif, interactif ou desupervisionSélection de la solution finale → ManuelGestion des tournées en temps réel → Consultatif, interactifou de supervision

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 12 / 40

Page 13: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolutionProgrammation par contraintesAlgorithmes spécifiquesRésultats expérimentaux

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 13 / 40

Page 14: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Programmation par contraintes

Caractéristiques :Séparation des mécanismes d’analyse et de résolution1 contrainte - 1 algorithme (propagation et inversion)Contraintes secondaires et préférences

Contraintes initiales

(dynamique)

Nouvelles contraintes

Nouvelles situations

Prise dedécision

Propagationde contraintes

Problème desatisfaction

de contraintes

Définition

du problème

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 14 / 40

Page 15: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Algorithmes spécifiques

Algorithmes pour la sélection de véhicules

1 Vérification de la faisabilité d’une solutionSatisfaction des contraintes de capacitéBorne inférieure (FTC, FTDe,. . .) → Evaluation

2 Minimisation du nombre de véhicules à utiliser1 type de contrainte de capacité : Algorithme en O(n)2 (ou plus) types de contraintes : Pb. NP-difficile ? ? ?

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 15 / 40

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Algorithmes spécifiques

Algorithmes pour l’affectation des clients

1 Vérification de la faisabilité après chaque affectation1 Vérification qu’il n’existe pas d’incompatibilité avec les

autres clients (O(n))2 Raisonnement énergétique (O(n3))3 Solution réalisable : Recherche arborescente basée sur les

divergences (LDS)2 Algorithme d’affectation

Sélection du client à affecter : Algorithme de “sweep” [Gillet

et Miller (1974)]

Sélection du véhicule : minimisation de la distance moyenneentre le client et les clients déjà affectés au véhicule

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Page 17: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Algorithmes spécifiques

Algorithmes pour la sélection des itinéraires

1 Algorithme de sélection des itinérairesMécanismes d’insertion “savings” et “regrets”

2 Optimisation des tournées de manière indépendanteLDS vs. CDS → Comparaison

3 Optimisation de la solution complète“Relocation” et “Exchange” [Savelsbergh (1992)]

Critères géographiques pour la sélection des voisinages

g2

g1

si d(Ci , g1) > d(Ci , g2) {Ci , R1, R2}

g2

g1

si d(Ci , g1) > d(Ci , Cj) {Ci , R1, R2}

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Borne inférieure pour le nombre de véhicules

C++ (Linux), 2 GHz, Ram 2 GoBornes très proches de la valeur optimaleTemps de calcul faibles

Instances NbOpt NVMoy NVMoyBI TCPU (s)C1-100 9 (9) 10 10 0.02C2-100 8 (8) 3 3 0.01R1-100 3 (12) 11.83 10 0.03R2-100 5 (11) 2.64 2 0.00RC1-100 0 (8) 11.5 9.38 0.02RC2-100 0 (8) 3.25 2 0.00C1-200 7 (10) 18.8 18.2 0.1C2-200 10 (10) 6 6 0.03R1-200 9 (10) 18.1 18 0.13R2-200 10 (10) 4 4 0.03RC1-200 10 (10) 18 18 0.13RC2-200 8 (10) 4.3 4 0.03C1-400 6 (10) 37.6 36.4 1.41C2-400 3 (10) 11.7 11 0.11R1-400 9 (10) 36.2 36 1.91R2-400 10 (10) 8 8 0.12RC1-400 10 (10) 36 36 3.43RC2-400 7 (10) 8.5 8 0.12Total 124 (176)

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Page 19: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Comparaison entre LDS, CDS-V1 et CDS-V2

CDS est plus performante que LDSCDS-V2 est la méthode la plus efficace → exploite les aspectsphysiques du problème

10 stournee LDS CDS-V1 CDS-V2

Instances NbMeilleure EMoy NbMeilleure EMoy NbMeilleure EMoyC1-25 8 (9) 1.65 % 8 (9) 2.12 % 9 (9) 0.00 %C2-25 2 (8) 15.98 % 4 (8) 7.28 % 6 (8) 12.55 %R1-25 12 (12) 0.00 % 12 (12) 0.00 % 12 (12) 0.00 %R2-25 1 (11) 14.99 % 3 (11) 10.20 % 10 (11) 7.79 %RC1-25 8 (8) 0.00 % 8 (8) 0.00 % 8 (8) 0.00 %RC2-25 1 (8) 11.87 % 1 (11) 9.58 % 8 (8) 0.00 %C1-50 8 (9) 2.43 % 8 (9) 1.32 % 9 (9) 0.00 %C2-50 1 (8) 6.94 % 5 (8) 4.37 % 7 (8) 8.52 %R1-50 11 (12) 0.78 % 12 (12) 0.00 % 12 (12) 0.00 %R2-50 0 (11) 9.78 % 3 (11) 3.15 % 9 (11) 0.86 %RC1-50 7 (8) 0.53 % 7 (8) 0.53 % 8 (8) 0.00 %RC2-50 0 (8) 5.64 % 3 (8) 4.73 % 7 (8) 2.83 %C1-100 7 (9) 0.31 % 8 (9) 0.02 % 9 (9) 0.00 %C2-100 2 (8) 4.18 % 5 (8) 2.77 % 6 (8) 1.97 %R1-100 8 (12) 0.44 % 10 (12) 0.52 % 12 (12) 0.00 %R2-100 0 (11) 7.13 % 6 (11) 1.64 % 5 (11) 2.86 %RC1-100 6 (8) 0.17 % 6 (8) 0.18 % 8 (8) 0.0 %RC2-100 0 (7) 7.53 % 3 (7) 2.76 % 4 (7) 3.02 %

Total 82 (167) 6.58 % 112 (167) 5.21 % 149 (167) 4.23 %

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Optimisation de la solution complète

Algorithme d’optimisation locale d’une solution

Bonnes solutions obtenues assez rapidement (instances de type 1)

120 s, 300 s Sol. Opt. ou MSC RL+CDSInstances NV DIST NV DIST EMoy TMeilleureC1-25 3 190.59 3 190.59 0.00 % 0.81C2-25 2 214.45 1.63 231.89 8.13 % 33.15R1-25 4.92 463.37 4.92 472.43 1.12 % 2.37R2-25 2.73 382.15 2.09 411.47 7.62 % 64.59RC1-25 3.25 350.24 3.25 354.99 9.24 % 0.55RC2-25 2.88 319.28 2.38 384.5 20.32 % 62.3C1-50 5 361.69 5 368.99 9.05 % 21.48C2-50 2.75 339.75 2.13 560.23 69.56 % 65.89R1-50 7.75 766.13 8.42 821.32 7.02 % 35.2R2-50 3.82 615.41 2.27 895.87 45.03 % 60.01RC1-50 6.5 730.31 7.25 807.43 11.83 % 11.07RC2-50 3.88 571.68 2.5 904.66 58.07 % 55.16C1-100 10 826.7 10.44 936.18 13.24 % 97.49R1-100 13.25 1173.61 14.17 1329.17 14.31 % 264.05RC1-100 11.13 1341.33 13.25 1411.05 5.45 % 128.51

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 20 / 40

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolutionInversion de modèle

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 21 / 40

Page 22: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Problèmes non-réalisables

Comment peut-on faire face à ces problèmes ?

Problème

sur−contraint

Problème non−réalisable

Relaxation

de contraintes

solutions trop vaste

Problème: Objectifs contradictoires

Modèle

simplifié

Algorithmed’optimisation:

Forte: Espace de

Evaluation

Sélectionà partir

des objectifs

complexité, critères,...

Légère: choix de l’ensemble

de contraintes à relâcher

Inversion de modèle : variables de décision → paramètresparamètres → variables de décision

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 22 / 40

Page 23: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Problèmes non-réalisables

Comment peut-on faire face à ces problèmes ?

Problème

sur−contraint

Problème non−réalisable

Relaxation

de contraintes

solutions trop vaste

Problème: Objectifs contradictoires

Modèle

simplifié

Algorithme

complexité, critères,...d’optimisation:

Forte: Espace de Légère: choix de l’ensemble

de contraintes à relâcher

Evaluation

Sélectionà partir

des objectifs

paramètres → variables de décisionInversion de modèle : variables de décision → paramètres

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 22 / 40

Page 24: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Mécanismes d’inversionMéthodologie

Phase de conception du système : Analyse des paramètres quiinterviennent dans les contraintes

Phase de résolution du problème : Chaque contrainte disposed’une procédure d’inversion du modèle

1 Identification des possibles paramètres à relâcher2 Application des méthodes de classification :

Critère géographiqueCritère temporel

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 23 / 40

Page 25: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

Exemple

Dépôt

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 26: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

G

Fixer Centres

Dépôt

g 12g 1

1

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 27: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

Itération 1

G

Dépôt

g 11

g 12

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 28: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

Itération 2

Dépôt

g 21

g 11

g 12

g 22

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 29: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

Itération 2

Dépôt

g 11

g 12

g 21

g 22

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 30: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère géographique (CG)

Construire des groupes de clients homogènes (variablescaractéristiques)Algorithme des centres mobiles (2D ; xi et yi) [Forgy (1965)]

Itération 2

Dépôt

g 11

g 12

g 21

g 22

Etablir un critère de sélection selon la contrainte violéeBernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 24 / 40

Page 31: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Méthodes de classificationCritère temporel (CT)

Indice dissimilarité (δ) : Mesurer le degré de centrage des FTAlgorithme des nuées dynamiques [Diday (1971)]

Groupes de clients dont les FT sont très prochesEtablir un critère de sélection selon la contrainte violée

0 1

disjointesnon inclusesinclusescentrées

δ(i , j)

i

−min(dj − ri , di − rj)di − rjdi − rjdi − rj

dj − ridj − ri dj − ri

i i i i

j j j j j

contigües

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 25 / 40

Page 32: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

Problème à 7 clients Ci avec FT [ri , di ]

BInv = 3 dû aux FTV (C3) 6= V (C4)V (C3) 6= V (C6)V (C4) 6= V (C6)

L’utilisateur propose une solution avec 2 véhicules → nonréalisable

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 26 / 40

Page 33: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcher2 Critère géographique3 Critère temporel4 L’opérateur humain choisit la décision la plus pertinente

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

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Page 34: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6Modification des fenêtres de temps de C3, C4 ou C6

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 27 / 40

Page 35: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 CG : Algorithme des centres mobiles

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 27 / 40

Page 36: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 CG : Algorithme des centres mobilesCalcul de la distance moyenne entre chaque client et les autresclients du cluster (dmi )Les valeurs de dmi donnent une liste de clients à supprimer duproblème → C6 (dm6 > dm4 > dm3)

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 27 / 40

Page 37: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 CG : Algorithme des centres mobilesCalcul de la distance moyenne entre chaque client et les autresclients du cluster (dmi )Les valeurs de dmi donnent une liste de clients à supprimer duproblème → C6 (dm6 > dm4 > dm3)

C1

C5

C7

Dépôt

C2

C3C4

C6

Bernat GACIAS Une approche interdisciplinaire pour l’ordonnancement des transports 27 / 40

Page 38: Une approche interdisciplinaire pour l'ordonnancement des

Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 Critère géographique → C6

3 CT : Algorithme des nuées dynamiques

7 Clients3 Groupes

1

3

2

2

2

3

t

2

d1

d5

r1

r2

r3 d3

d4

d2

r4

r5

r7 d7

r6 d6

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 Critère géographique → C63 CT : Algorithme des nuées dynamiques

1 Identification des ensembles de clients les plus conflictuels(|Pk | ≥ 2× nv) → Groupe 2 (C2, C3, C4 et C6)

7 Clients3 Groupes

1

3

2

2

2

3

t

2

d1

d5

r1

r2

r3 d3

d4

d2

r4

r5

r7 d7

r6 d6

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 Critère géographique → C63 CT : Algorithme des nuées dynamiques

1 Identification des ensembles de clients les plus conflictuels(|Pk | ≥ 2× nv) → Groupe 2 (C2, C3, C4 et C6)

2 Centres mobiles pour les clients du Groupe 2 → C4

(dm4 > dm3 > dm6)

C2

Depot

C3C4

C6

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Scénario

1 Identification des contraintes à relâcherAnnulation de service pour C3, C4 ou C6

2 Critère géographique → C6

3 Critère temporel → C4

4 L’opérateur humain choisit le client à supprimer du problème

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Résultats expérimentaux

56 instancesnc = 9 NbOptDist DevMoy MoyPos NbSolCG-C 13 (17) 8.73 % 2.7 6CG-R 9 (23) 5.99 % 3.5 17CG-RC 9 (16) 5.01 % 3.2 5CT-C 5 (17) 14.98 % 4.5 7CT-R 3 (23) 11.46 % 5.4 7CT-RC 4 (16) 9.30 % 5.3 7DD-C 8 (17) 15.76 % 4.3 8DD-R 5 (23) 10.97 % 4.7 11DD-RC 3 (16) 9.12 % 4.5 4CS 32 6.83 % 3.54 30Total (3 critères) 37 38

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machineInterfaces du système d’aide à la décisionEvaluation de l’interface pour la sélection de la solution finale

6 Conclusion et perspectives

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Interfaces du système d’aide à la décision

Interfaces pour la modélisation du problèmeLangage naturel et compréhensibleFlexibles et d’utilisation facile (définition, suppression,modification)

Interfaces pour la résolution du problèmeAffichage de l’information nécessaire pour la résolutionL’opérateur humain peut participer directement à laconstruction de la solutionTrois modes de contrôle

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Interfaces pour la résolution du problème

Sélection desvéhicules

Information sur lescontraintes decapacitéProposition dedifférentes solutions

Affectation desclients aux véhicules

Information sur objetset contraintesOutils d’interactionarticulés avec lesalgorithmes

Sélection desitinéraires

Information sur lestournéesInterface pour lacomparaison destournées

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Interfaces pour la sélection de la solution finale

Conception écologique d’interfaces :Favorise un traitement de l’information basé sur le couplageperception-actionPertinence psychologique : une HA est affichée de manièreperceptivement évidente pour aider l’opérateur humain dansson analyse

Interface de manipulation directe

Interface perceptive et abrégée :solutions affichées de manière simultanéeles différences entre solutions (information fonctionnelle)sont perceptivement évidentes pour l’opérateur

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Interfaces pour la sélection de la solution finale

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Interfaces pour la sélection de la solution finale

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Interfaces pour la sélection de la solution finale

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Interfaces pour la sélection de la solution finale

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Présentation de l’expérience

Les participants (12) doivent sélectionner la meilleure solution

Scénarios :Contrainte objectifsContrainte moyens

Comparaison d’interfaces :Analytique vs. PerceptiveIntégrale vs. Abrégée

Paramètres de mesureTemps nécessaire pour sélectionner la meilleure solutionCharge Mentale : NASA-TLXQualité de la solution

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Résultats de l’expérienceAnalytique vs. Perceptive

(a) Temps (b) Charge Mentale (c) Performance

L’interface perceptive favorise le processus de résolution :réduction du tempset de la charge mentale ? → les résultats sont moins évidentsmeilleure performance (même pour les scénarios aveccontraintes liées aux moyens)

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Résultats de l’expérienceIntégrale vs. Abrégée

(d) Temps (e) Charge mentale (f) Performance

L’interface abrégée est plus efficiente1 seule l’information fonctionnelle est nécessaire pour la

sélection des solutions2 l’information physique n’est pas affichée de manière

perceptivement évidente

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

1 Description du problème

2 Contexte de travail

3 Mécanisme de résolution

4 Assistance à l’opérateur dans la phase de résolution

5 Interfaces homme-machine

6 Conclusion et perspectives

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Conclusion

Approche interdisciplinaire pour la conception d’un SAD pourl’ordonnancement des transports

L’opérateur humain participe à la modélisation et à larésolution du problèmeLe SAD est bien adapté au contexte dynamique du problèmeDes outils spécifiques ont été proposés pour aiderl’opérateur dans la réalisation de chaque sous-tâche

Inversion du modèle : cadre de travail pour le guidage del’opérateur lorsque le problème est non-réalisable

Evaluation d’une des interfaces proposées au travers d’uneexpérience

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Perspectives

Evaluer le SAD dans un contexte de coopération H-M

Finaliser le mécanisme d’inversion de modèle

Finaliser la réalisation du système d’aide à la décision :Gestion des tournées en temps réel (algorithmes etinterfaces)

Evaluer la pertinence de l’approche pour la conception duSAD dans d’autres domaines : ordonnancement d’atelier,timetabling,. . .

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Problème Contexte de travail Mécanisme de résolution Assistance à l’opérateur Interfaces homme-machine Conclusion

Merci pour votre attention

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