Génération automatique de plans d’étage
Objectif : Maximiser la couverture d’un étage avec des modules d’appartements tout en respectant des contraintes techniques strictes (dimensions minimales, espaces communs, murs porteurs).
Méthodologie :
Modélisation ILP : Variables de positionnement et orientation des modules, fonction objectif pour maximiser la surface couverte, contraintes de non-recouvrement et structurelles.
Résolution : Solveur SCIP pour obtenir une solution optimale ou approchée.
Livrables :
Rapport technique décrivant le modèle et les résultats.
Code source pour SCIP.
Visualisation des plans optimisés et documentation utilisateur.
Valeur ajoutée : Réduction des coûts de conception et plans optimisés adaptés aux contraintes.
Line Scheduling
Objectif : Générer une représentation artistique d’une image à partir de croisements de lignes sur un cercle, en maximisant la netteté de l’image grâce à une modélisation ILP.
Méthodologie :
Modélisation ILP : Variables représentant les segments de lignes, fonction objectif pour minimiser la différence entre l’image originale et sa reconstruction.
Résolution : Solveur SCIP pour optimiser la sélection des lignes.
Livrables :
Rapport technique avec modèle, méthode et résultats.
Code source pour la résolution.
Visualisation du tableau artistique généré et guide utilisateur.
Valeur ajoutée : Création automatique de tableaux esthétiques combinant art et optimisation.
Calcul de flôts
Objectif : Minimiser les conflits et équilibrer la répartition des flux dans des créneaux temporels sous contraintes de capacité.
Méthodologie :
Modélisation ILP : Variables d’allocation des flux aux créneaux, minimisation des conflits.
Résolution : Solveur SCIP pour obtenir une allocation optimale.
Livrables :
Rapport synthétique, code SCIP et visualisation des flux optimisés.
Valeur ajoutée : Répartition efficace des flux, réduction des conflits et meilleure utilisation des ressources.