Titre: « Approche hybride modélisation par contraintes
et algorithmes génétiques pour la planification stratégique des
horaires de trains »
Résumé: Le succès de l’application des techniques
de résolution automatique de problèmes à des
situations concrètes est conditionné par la
capacité de ces méthodes à modéliser et
exploiter efficacement les connaissances métiers
identifiées.
A cause de la formulation parfois incomplètement
structurée de ces problèmes et la diversité des
formalismes de représentation des connaissances métiers
disponibles, les méthodes employées doivent offrir un
grand niveau de flexibilité afin de pouvoir intégrer au
mieux toute ces informations. Pour cette raison, les approches
autorisant la combinaison de méthodologies différentes
dans une architecture hybride offrent une solution pertinente à
cette problématique.
Cette présentation illustre cette approche pour une solution de
planification stratégique des horaires de train. Ce
problème implique des contraintes complexes spécifiques
au domaine ferroviaire liées à l’
utilisation de l’infrastructure et le service client. Une architecture
hybride combinant la modélisation à base de contraintes
et un cadre souple pour l’intégration d’heuristiques
métiers, basé sur les algorithmes
génétiques, sera présentée.
Le but de cette présentation est également de discuter,
sur la base d’une expérience avec un partenaire industriel, la
problématique associée au développement d’un outil
d’aide à la décision devant être utilisé de
manière opérationnelle.