Utilisation de langages formels pour la modélisation et la résolution de problèmes de planification de quarts de travail
Bibliographic record
Abstract
Je voudrais premièrement remercier mes directeurs Louis-Martin Rousseau et Bernard Gendron pour leur encadrement pendant ces dernières années.Votre disponibilité et votre confiance ont été très appréciées.Merci pour votre motivation à l'égard du projet de cette thèse et de votre grand support pour m'aider à le mener à terme.Je tiens aussi à vous remercier pour m'avoir encouragé à passer au doctorat, c'est une décision que je n'ai jamais regrettée.J'ai beaucoup apprécié travailler avec vous pendant ces années.Je suis très reconnaissante à Mme Monia Rekik, M. Guy Desaulniers et M. Michel Gamache pour avoir accepté de siéger sur mon jury.Je souhaite aussi remercier tous mes collègues du laboratoire de programmation par contraintes.En particulier, merci à Simon, Alessandro et Claude-Guy pour votre support, votre aide et votre amitié.Merci à Marc Brisson pour son aide au tout début de cette thèse.Merci également à Serge Bisaillon et François Guertin pour votre support et votre respect concernant tous mes nombreux questionnements techniques lors du développement de la dernière partie de ce travail.Finalement, je désire remercier ma famille pour leurs encouragements et leur confiance.Tout particulièrement, Pierre-Marc, merci pour tout et merci Édouard, tu as été la meilleure motivation pour bien m'organiser et bien travailler.vii la littérature.À notre connaissance, il s'agit de la première méthode implicite pouvant aborder les problèmes de planification de quarts multi-activités.La dernière contribution présente une méthode de génération de colonnes aussi basée sur les grammaires pour permettre d'aborder efficacement les problèmes de planification de quarts multi-activités personnalisés.La méthode utilise un modèle de recouvrement d'ensembles pour modéliser le problème et la relaxation linéaire du problème est résolue par une méthode de génération de colonnes basée sur un sous-problème reposant sur un graphe généré à partir d'une grammaire.Un sousproblème par employé est utilisé pour modéliser l'ensemble des quarts que l'employé peut effectuer compte tenu de ses caractéristiques personnelles.Les sous-problèmes sont résolus par un algorithme de programmation dynamique.Une méthode de branchement adaptée permet de converger vers des solutions entières et de résoudre les problèmes de manière exacte.Cette méthode fait intervenir un nouveau sous-problème de génération de colonnes ainsi qu'une nouvelle méthode de branchement pour ce type de problème.L'approche de modélisation proposée est très flexible et contrairement aux rares approches existantes dans la littérature, elle permet de résoudre exactement différentes versions du problème de planification de quarts multi-activités personnalisés.viii
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".