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Limitations et améliorations futures

Chapitre 5 DISCUSSION GÉNÉRALE ET CONCLUSION

5.2 Limitations et améliorations futures

Malgré ces succès, tous les tests réalisés ont été eectués sur des instances générées de façon aléatoire. Ainsi, aucun test en conditions réelles n'a pu être eectué et les résultats obtenus ne sont que supposés généraux par nature, sans aucune garantie de l'être vraiment.

Le problème proposé par Kronos Inc. ne contenait pas l'ensemble des contraintes auxquelles leur logiciel doit faire face. Certaines contraintes globales sont susceptibles de briser la structure du problème, en particulier, les contraintes liant le contenu des segments sur plusieurs jours. Une partie de ces contraintes peut se traiter dans le modèle approximatif mais les heuristiques de type horizon fuyant nécessitent des adaptations particulières pour ce type de contraintes et pour les irréalisabilités qui apparaîtraient au niveau de la dernière tranche de temps, qui sont généralement dures à réparer.

Les diérentes méthodes de résolution proposées sont ecaces sur les instances de test mais des améliorations peuvent être apportées aux diérentes méthodes. Pour améliorer la qualité des résultats, autoriser des mouvements valides au niveau des débuts et des ns de segments peut apporter susamment de exibilité pour diminuer le nombre de sous-couvertures. Cette première extension nécessite l'adaptation du problème maître et des sous-problèmes pour tenir compte de cette exibilité, mais la nature de plus court chemin des sous-problèmes peut être conservée par l'introduction de noeuds et d'arcs spéciques aux diérents temps de départ.

Une deuxième extension possible est l'introduction d'une manière générique de gérer des contraintes globales sur les activités dans l'horizon fuyant. Actuellement, aucune contrainte de ce type ne peut être intégrée facilement dans l'heuristique, car les activités sont aectées de façon aveugle par rapport aux tranches postérieures. Une partie de la gestion de ces contraintes pourrait s'eectuer dans le modèle d'aectation de tâches, mais la prise en compte de ces contraintes durant l'horizon fuyant représente un bon dé.

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ARTICLE 1 : ASSIGNING

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