Sessions dédiées

Si vous souhaitez organiser une ou plusieurs sessions sur un thème spécifique, veuillez envoyer un mail à roadef2020@sciencesconf.org avec:

  • Le nom du track dans lequel la session s'insère
  • Le nom de la session et de son ou ses organisateurs
  • Un court paragraphe décrivant la session

Les sessions apparaitront dans EasyChair lors de la soumission des articles. Les responsables du track concerné entreront en contact avec vous lors de l'organisation du planning de ces sessions..

Sessions dédiées soumises jusqu'à présent: 

  • Graphes, flots, algorithmes combinatoires et approximation (GFA)
    • GT Algorithmique à Garantie de Performance (AGaPe) Evripidis Bampis et Giorgio Lucarelli

      La conception d’algorithmes a été au centre du développement de l’informatique pour la résolution de problèmes issus de l’informatique elle-même, mais aussi d’autres domaines d’applications et notamment de la recherche opérationnelle. Pendant plusieurs années, devant la difficulté des problèmes d’optimisation rencontrés, les chercheurs ont développé des algorithmes optimaux pour certains problèmes, ou des heuristiques efficaces, ou des méthodes basées sur la programmation mathématique pour d’autres. Grâce au développement de la théorie de la complexité, ils se sont également intéressés à la difficulté de déterminer une solution optimale ou proche de l’optimum pour plusieurs problèmes rencontrés en pratique. C’est dans cette optique que depuis plusieurs années, le domaine de l’algorithmique à garantie de performance s’est développé au niveau international. De nombreux résultats ont vu le jour pour des problèmes étudiés. Dans le cadre de plusieurs applications un intérêt croissant concerne la qualité de service. Ainsi on cherche à déterminer des algorithmes efficaces, mais pour lesquels il est également possible de fournir un certificat d’efficacité. Dans d’autres applications, on fait face à une taille de données très importante ou des instances qui évoluent dans le temps. On a donc besoin de nouvelles méthodologies pour faire face à ces nouveaux défis. L’objectif de cette session est de regrouper des travaux qui proposent des techniques et des orientations nouvelles dans le domaine de l’algorithmique à garantie de performance.

  • Approches polyédrales, formulations étendues et décomposition en programmation entière (POC)
  • Heuristiques et méta-heuristiques (HEUR)
    • Applications des métaheuristiques pour l’optimisation des systèmes industriels (GT-META) -Laurent Deroussi, Patrick Siarry, El-Ghazali Talbi

      Dans un marché de plus en plus concurrentiel, la pression exercée sur les organisations les pousse à concevoir des systèmes pour produire et distribuer de manière toujours plus efficiente. Cela se traduit par un besoin de modéliser le système de manière plus approfondie,

      - d’une part en augmentant le périmètre de l’étude à plusieurs acteurs et / ou activités. Il en résulte l’apparition de nouveaux problèmes d’optimisation (Location Routing Problem, Inventory Routing Problem, …), souvent composés de plusieurs sous-problèmes à résoudre conjointement ;

      · d’autre part en diminuant le degré de finesse du modèle, pour mieux prendre en compte les contraintes opérationnelles liées à l’activité de l’entreprise. Cela peut nécessiter, pour évaluer la performance du système, l’utilisation d’outils spécifiques, et qui œuvrent en lien avec les méthodes d’optimisation.

      Pour résoudre ces problèmes que nous qualifierons d’industriels, les métaheuristiques proposent un panel de composants qui peuvent être utilisés dans un processus global de résolution. Cela peut se faire en les hybridant avec des techniques d’optimisation provenant d’autres domaines de la recherche opérationnelle (méthodes exactes, programmation par contraintes, …), ou en les couplant avec des modèles d’évaluation de la performance (simulation à événements discrets, réseaux de Petri, réseaux de files d’attente, …).

      L’objectif de cette session est de regrouper des travaux qui proposent des méthodes d’optimisation innovantes à base de métaheuristiques, appliquées à la résolution de problèmes d’optimisation concrets, en particulier issus du monde industriel.

    • Avancées récentes à base de métaheuristiques (GT-META) - Laurent Deroussi, Patrick Siarry, El-Ghazali Talbi

      Les métaheuristiques sont une famille de concepts, souvent basés sur des modèles inspirés par la nature, et qui ont pour vocation de pouvoir s’appliquer à de nombreux problèmes d’optimisation difficile.

      Bien que le terme « métaheuristique » ne soit apparu qu’en 1986, certains de ses concepts sont connus et utilisés depuis parfois plus de 50 ans. Un demi-siècle durant lequel l’engouement suscité par les métaheuristiques n’a jamais fléchi, avec une littérature scientifique devenue presque aussi vaste que les espaces de recherche que ces méthodes sont censées parcourir !

      L’objectif de cette session est de faire le point sur les avancées récentes dans le domaine des métaheuristiques. Nous nous intéressons plus particulièrement (sans nous limiter) aux thématiques suivantes : méthodes hybrides, matheuristiques, hyperheuristiques, couplages avec des techniques d’intelligence artificielle, …

  • Ordonnancement, planification et gestion de la production (ORDO)
    • Ordonnancement pour l’Industrie 4.0 - Sylvie Norre, Christelle Bloch et David Lemoine

      Depuis quelques années déjà, l’industrie a entamé une transformation profonde partant de la digitalisation pour aboutir à l’industrie 4.0, socialement et environnementalement responsable, prélude à la customisation de masse. Pour atteindre les grands enjeux de cette transition numérique, la simulation numérique, notamment dans le domaine de la production, devient un outil tout à fait indispensable (on peut citer par exemple, l’utilisation de jumeaux numériques, d’avatars numériques etc.). Aussi cet environnement virtualisé permettra une aide à la décision réactive et efficace : ainsi l’outil de production pourra s’adapter quasiment en temps réel aux aléas de production, ouvrant la voie à des gains importants en termes de performance industrielle. 

    • Sessions P2LS - Planification de la Production et Lot-Sizing - Nabil Absi et Safia Kedad-Sidhoum

      Ces sessions organisées par le groupe de travail P2LS du GDR-RO portent sur les avancées récentes en résolution de problèmes de lot-sizing et en planification de la production. Ces avancées peuvent concerner de nouvelles approches pour des problèmes classiques ou encore la présentation de nouveaux problèmes. Ces derniers peuvent en particulier émerger quand de nouvelles contraintes pratiques sont intégrées (énergétiques, financières...) ou quand le problème de lot-sizing est intégré à d’autres problèmes d’optimisation (ordonnancement, distribution, tournées de véhicules...). Des contributions présentant des problèmes pratiques sont également les bienvenues.

    • GTSS1 Exact methods for scheduling problems - D. Rivreau

      For several decades, the scheduling problems have constituted a privileged topic. Motivated by their industrial applications, several research teams studied these problems and proposed various models and resolution approaches. The aim of this special session is to present recent advances on exact methods for scheduling problems. Topics of interest include, but are not limited to, the following topics :
      - Scheduling theory
      - Branch and bound, Branch and cut approaches
      - Column generation and other decomposition methods
      - Constraint programming

    • GTSS2 Heuristics and approximation algorithms for scheduling problems - I. Kacem

      For several decades, the scheduling problems have constituted a privileged topic. Motivated by their industrial applications, several research teams studied these problems and proposed various models and resolution approaches. The aim of this special session is to present the recent heuristics and approximation algorithms in this field. Theoretical and practical works can both be submitted. Both works with applicative or theoretical aspects are encouraged. Topics of interest include, but are not limited to, the following topics :
      - Approximation algorithms and schemes applied to solve scheduling problems
      - Heuristic and metaheuristic approaches
      - Polynomial approximation
      - Worst case analysis of heuristics

    • GTSS3 Industrial scheduling - A. Jouglet

      For several decades, the scheduling problems have constituted a privileged topic. Motivated by their industrial applications, several research teams studied these problems and proposed various models and resolution approaches. The aim of this special session is to focus on actual and recent applications of scheduling in industry. Topics of interest include, but are not limited to, the following topics :
      - Production systems
      - Warehouse systems
      - Distribution systems

    • GT Optimisation énergétique des nouvelles plates-formes de calcul distribuées - Jean-Marc Nicod, Denis Trystram

      Les recherches menées au sein du groupe "Optimisation de ressources et grands systèmes distribués" du GdR RO concernent principalement des aspects méthodologiques de la gestion efficace des ressources. Cependant, nous avons opéré une ouverture vers des applications sociétales qui sont de plus en plus importantes à prendre en compte, en particulier sur la question de la "sobriété numérique", c'est-à-dire, la rationalisation et l'optimisation de l’usage de l’énergie lors de l'exécution des tâches sur des plates-formes de calcul distribuées. Nous mettons un focus particulier sur les plates-formes du "edge computing" et de l'Internet des objets où les ressources de calcul doivent impérativement traiter les données produites localement.

    • Planification du personnel - Nora Touati

      La planification du personnel est un facteur crucial sur la productivité et la qualité de service d'une entreprise, et ce pour deux raisons majeurs. La première raison est liée au temps passé pour définir un planning à la main qui laisse au gestionnaire moins de temps pour gérer réellement son équipe et interagir avec les clients. La deuxième raison concerne la rentabilité et l’efficacité; en effet, une bonne planification peut conduire à une réduction globale des coûts et à l'amélioration des performances. Au cours des dernières années, l'évolution des pratiques managériales et les progrès scientifiques dans ce domaine ont amené les chercheurs à aborder des problèmes de plus en plus complexes avec des applications de plus en plus diverses (transport, centres d’appels, systèmes de santé, restauration, retail, etc). Chaque domaine a des exigences particulières qui rendent le problème de planification spécifique. Cette session est consacrée aux travaux de recherche proposant des avancées récentes concernant de nouveaux modèles et algorithmes pour résoudre les différentes variantes du problème de planification du personnel : days-off scheduling (détermination des jours de travail et de repos), shift scheduling (définition des horaires de travail) et tour scheduling (intègre les deux).

  • Théorie de la décision, théorie des jeux, du vote et optimisation multi-critères et multi-objectifs (DEC)

    • GT ATOM - application et théorie de l’optimisation multiobjectif - Mathieu Basseur, Thibaut Lust, Laetitia Jourdan

      L’optimisation multiobjectif est une branche de l’optimisation visant à optimiser simultanément plusieurs objectifs d’un même problème. Beaucoup de problèmes réels sont multi-objectifs par nature par exemple effectuer un trajet est toujours un compromis temps de transport/coût. Dans cette session, nous nous intéressons aux avancées théoriques de la programmation multi-objectif (nouveaux concepts, nouveaux algorithmes, évaluation de performances...) ainsi qu'aux applications académiques et industrielles de la programmation multi-objectif.

    • GT Théorie Algorithmique de la Décision et des Jeux (TADJ) - Stefano Moretti, Patrice Perny

      Cette session s'adresse aux thématiques de recherche du groupe de travail « Théorie Algorithmique de la Décision et des Jeux (TADJ) » du GdR RO, ayant pour objectif d’animer et de développer un groupe de discussion multi-disciplinaire (RO, IA, Choix Social, Théorie des Jeux) et d’aborder l’algorithmique de la théorie de la décision (décision multicritère sur domaine combinatoire, décision collective et choix social computationnel, décision séquentielle dans l’incertain et optimisation robuste) et la théorie des jeux algorithmique (calcul ou approximation d’équilibres, modélisation de processus de formation des coalitions et/ou des réseaux), en tenant compte des aspects stratégiques, stabilité des solutions, manipulation des préférences, partage de l'information, optimisation en présence d’interactions entre agents.

  • Programmation par contraintes et intelligence artificielle (PCIA)

    • Recherche Opérationnelle et ContraintesArnaud Malapert, Margaux Nattaf, Marie Pelleau

      Le groupe de travail «Recherche Opérationnelle et Contraintes» du GDR RO organise une session consacrée aux liens entre la programmation par contraintes, et la recherche opérationnelle ainsi que leurs interactions plus large avec l’informatique décisionnelle (de la fouille de données à l’apprentissage). De manière non exhaustive, cette session pourra aborder les thèmes de la modélisation, des contraintes globales, des méthodes hybrides PPC et RO, de l’acquisition de contraintes / modèles, et des outils.

  • Logistique, localisation, transport (LOG)
    • GT2L : Logistique urbaine - D. Cattaruzza, P. Lacomme

      L'augmentation de la part de la population urbaine, associée aux nouveaux style de vie et de consommation, engendre un nombre de déplacements urbains croissant et la saturation des réseaux de transport. Ceci concerne aussi bien les déplacements personnels (vers les lieux de travail, loisirs, et activités sportives) que de marchandises (approvisionnement de magasins, boutiques et particuliers). Ainsi se développent de nouvelles pratiques, tels que le partage de véhicules, le co-voiturage, les taxis autonomes, les livraisons par drones ou d’autres initiatives. Cette session est consacrée aux modèles et méthodes d’optimisation relatives à ces nouveaux modes de transport.

    • GT2L : Transport riches - F. Lehuédé, C. Prodhon

      Les différentes applications pratiques des problèmes de tournées de véhicules ont enrichi le problème classique en amenant leurs contraintes spécifiques. Ces contraintes, souvent appelées attributs, ont pour but de mieux représenter les besoins spécifiques liés à la réalité. Les problèmes de tournées de véhicules dits riches, peuvent inclure une combinaison de plusieurs attributs, y compris multi-dépôts, multi-marchandises, flotte hétérogène de véhicules, exigences des clients (fenêtres de temps, distribution partagée, etc…), capacité multi-dimensionnelle,compatibilité produit-véhicule et/ou dépôt. La « richesse » en attributs mène à des méthodes générales inefficaces. La résolution efficace de ces problèmes est devenue un enjeu méthodologique et attire de plus en plus d’attention des chercheurs. La session est donc dédiée aux travaux qui traitent les problèmes riches de tournées de véhicules, ainsi que leur modélisation et solution.
    • GT2L : Transport et synchronisation - M.-A. Manier, M. Sevaux

      Les problèmes en logistique mettent souvent en jeux plusieurs acteurs dont par exemple des cadres de santé et le patient, un ou plusieurs véhicules pour des échanges de marchandises... Ces acteurs doivent parfois collaborer pour accomplir une ou plusieurs tâches, via des mécanismes de synchronisation qui peuvent prendre la forme de rendez-vous en plusieurs lieux géographiques, ou être contraints par des délais maximaux entre visites. Cette session est dédiée aux travaux récents en transport (au sens large) dans lesquels des mécanismes de synchronisation sont nécessaires.

    • GT2L/Evers : Transport et modes alternatifs - A. Oulamara, C. Prodhon

      Les véhicules hybrides ou électriques sont en fort essor pour réduire la dépendance au pétrole et les émissions de gaz à effet de serre. Aussi, incitées par les gouvernements de nombreux pays à travers différentes mesures anti-pollution, de plus en plus d’entreprises et de régies de transport et de service investissent dans l’achat de tels véhicules (). Leur utilisation massive reste cependant freinée par des contraintes technologiques (autonomie limitée, rareté des stations de recharge, temps de recharge élevés, …). Ceci fait ainsi apparaitre une nouvelle famille de problèmes de transport en logistique comme les tournées de véhicules électriques, ou en mobilité électrique comme le transport publique en bus électriques. Cette session est dédiée aux travaux de recherche proposant des avancées récentes concernant de nouveaux modèles et algorithmes pour résoudre les problèmes de transport et mobilité électriques, ainsi qu’à des études de cas réels dans ce domaine (optimisation de tournées de véhicules électriques ou hybrides, optimisation d’énergie, optimisation des emplacements de bornes de recharge, etc.)

    • GT2L : Production et Transport - H.M. Afsar, M. Vinot

      Les problèmes en logistique et transport sont généralement difficiles à résoudre et requièrent des méthodes de résolution efficaces et rapides. C'est pourquoi les approches basées sur les métaheuristiques sont souvent nécessaires afin de traiter ce type de problèmes pour des instances de grande taille. Cette session est dédiée aux travaux de recherche proposant des avancées récentes concernant de nouvelles approches de résolution basées sur les métaheuristiques (méthodes hybrides, intelligence artificielle, …) dans ce domaine.

    • PRP et IRP (P2LS/GT2L) - Nicolas Jozefowiez, Nabil Absi

      Depuis les années 1980, les stratégies d’approvisionnement dans les chaînes logistiques sont un sujet de recherche majeur. L’implication des fournisseurs dans la gestion des stocks et la planification des transports, offre un levier d’optimisation important. Le problème mathématique qui intègre ces décisions est connu sous le nom d’Inventory Routing Problem (IRP). Plus récemment, l'intégration de la composante production (lot-sizing) à l'IRP a généré une nouvelle classe de problèmes connue sous le nom de Production Routing Problems (PRP). Cette session vise à rassembler les derniers travaux de recherche concernant ces problématiques, en incluant les cas multi-période et multi-échelon entre-autres.
  • Optimisation dans les réseaux, flots et applications télécom (RES)

    • GT Réseaux Optimisation dans les réseaux énergétiques intelligents - Viet Hung Nguyen et Arnaud Knippel

      Le présence, devenue incontournable, des capteurs intelligents sur les réseaux énergétiques (électricité, gaz, eau, …) ouvre de nouvelles perspectives d’optimisation, notamment dans l’exploitation de la masse des données envoyées par ces capteurs. La session encourage des soumissions des travaux de recherche s’inscrivant dans ces perspectives.

  • Optimisation stochastique, optimisation robuste, chaines de Markov, files d'attente, … (STO)
    • Contrôle Dynamique et Optimisation Stochastique GDT COSMOSAna Busic et Emmanuel Hyon

      Cette session sera dédiée aux modèles dynamiques probabilistes et aux méthodes d’optimisation associées : on s’intéressera ainsi principalement aux modèles d’optimisation stochastique multi étapes. Les techniques de résolutions considérées incluent les processus markoviens  de décision, la programmation stochastique, ainsi que les modèles  d’optimisation distribuée (contrôle décentralisé, jeux). Les domaines d’applications sont entre autres des réseaux de communication et des files d’attente, des systèmes de gestion de l’énergie, des problèmes de gestion de stock, des modèles de pricing et l’évaluation de performance.

  • Optimisation non-linéaire en variables mixtes, optimisation multi-niveaux et gestion du revenu (NLP)
  • Applications de la RO (santé, bio-informatique, économie, énergie, développement durable, cloud computing, gestion du risque, réseaux sociaux…), transfert vers l'industrie et beaux logiciels (APP)

    • Recherche Opérationnelle et Santé - Thierry Garaix et Yannick Kergosien

      Les problématiques de la RO et d’aide à la décision en santé sont souvent complexes à aborder dû à la spécificité du milieu (économique, fortement aléatoire, sensible, etc.). Cette thématique toujours émergente en France n'est pas seulement source de problèmes originaux mais nécessite aussi des manières spécifiques et techniques pour les résoudre. Cette session vise à regrouper les dernières contributions, réflexions et méthodes innovantes sur ce thème. Les problématiques de la RO en santé étant très vaste (gestion et logistique hospitalière, personnel médical, HAD, réseau de santé, politiques de santé, etc.), les participants sont invités à partager leurs expériences et résultats.

    • Sur les meilleures pratiques de programmation en RO - Daniel Porumbel

      Le concepteur du C++ a expliqué qu'une motivation pour la création du nouveau langage concernait la possibilité de soulager la souffrance associée à certaines taches.  « I swore never again to attack a problem with tools as unsuitable as those I had suffered while designing and implementing the simulator [or a random
      task]." Le nouveau langage a ainsi pu apporter un soulagement à des millions de gens.  Toute proportion gardée, cette session est animée dans le même esprit. Par exemple, ceux qui ont souffert (en thèse) en utilisant des outils/langages mal adaptés pour la RO sont invités à présenter leur expériences et surtout leurs solutions.  Ceux qui ont déjà un travail soumis dans une autre session où la convention tacite est qu'il faut passer sous silence les détails d'implémentation (pas assez nobles) sont invités à proposer un second exposé sur le même travail, pour éclairer l'importance des ces « détails ». Un objectif est de dégager des idées communes à plusieurs langages.  Par exemple, est-il vraiment souhaitable d'utiliser un langage qui nécessite moins de lignes de code pour réaliser le mêmes taches que le C++?  À quel niveau de détail faut-il savoir exactement ce qui se passe lorsqu'un bloc de code est exécuté?  Comment trouver l'essentiel et séparer le superflu dans ce vaste
      domaine qui est la programmation (pour la RO)?

    • Transport Ferroviaire - Rémy Chevrier et Paola Pellegrini

      Le transport ferroviaire a donné lieu à de très nombreuses applications en Recherche Opérationnelle. Ce mode de transport est actuellement en pleine évolution, et est appelé à croître dans les prochaines années, notamment pour répondre à des besoins de mobilité accrue et pour des raisons environnementales. Ces évolutions font émerger de nombreux problèmes auxquels la Recherche Opérationnelle peut apporter des solutions. L'objectif de cette session est de présenter les résultats obtenus par les recherches menées sur des problèmes liés au transport ferroviaire, mais aussi de montrer l'apport possible de la Recherche Opérationnelle pour des problématiques émergentes.

    • Optimisation Combinatoire pour la Bioinformatique - Rumen Andonov

      De nombreux problèmes dans le domaine de la bioinformatique se ramènent  à des problèmes d’optimisation combinatoire. Les grands défis de ce domaine sont l’imprécision et le bruit dans les données, mais aussi, en particulier, l’analyse des séquences quand elles contiennent des régions répétées distinctes. Ces spécificités, accumulées avec la grande taille de données, et le fait que la majorité des problèmes ont été démontrés
      être NP complets, rendent leur résolution extrêmement difficile. Quelles sont les techniques les mieux adaptées pour affronter les particularités du domaine?

    • Optimisation dans les réseaux sociaux - Zacharie Ales et Rosa Figueiredo

      L'incroyable essor qu'ont connus les réseaux sociaux durant ces 15 dernières années, ainsi que la relative disponibilité des données associées, ont permis l'émergence de nombreux problèmes d'optimisation (influence maximisation, big data scheduling, clustering, ...). L'objectif de cette session est de rassembler des chercheurs de notre communauté afin de fournir un panorama des travaux réalisés actuellement dans ce domaine.

    • Optimisation et agriculture numérique - Rodolphe Giroudeau

      L'agriculture de précision est un nouveau paradigme de gestion des parcelles agricoles dont le but est l'optimisation des investissements, prenant en compte les spécificités des milieux et des conditions météorologiques. Ce type d'agriculture permet, entre autres, de réduire significativement les quantités de produits phytosanitaires, réduisant ainsi les coûts d'exploitation et limitant la contamination des eaux de surface et souterraines. Cette session s'intéressera aux rôles de la recherche opérationnelle et de l'optimisation dans l'application efficace de modèles d’agriculture de précision. Des contributions traitant de la prise en compte et de la modélisation des incertitudes sont également bienvenues.  En effet, l’aide à la décision la plus adaptée suppose une optimisation à priori puis de l’interactivité sur le terrain impliquant une ré-optimisation selon les dernières données disponibles et les préférences utilisateur. 
    • Data Science and Operations Research for data-intensive decision support - Valeria Borodin, Xavier Schepler

      Nowadays, the volume of gathered data in the world is experiencing an explosive growth. The recent advances in high-performance computing technologies make today possible the intensive use of data science techniques to support the conversion from massive and heterogeneous raw data to high value-added knowledge or information-driven decisions. The novel forms of data processing present new opportunities to soundly handle big-data aspects specific to various real-life decision-support problems. This session focuses on combining the fields of Data Science (DS) and Operations Research (OR) to suitably address quantitative and data-intensive decision-making applications. Contributions from both the academic and the industrial communities are encouraged, ranging from empirical research studies to new mixed DS&OR solution methods .

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