Relevant bibliographies by topics / Problèmes du bin packing

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Problèmes du bin packing'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 February 2022

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Journal articles on the topic "Problèmes du bin packing"

1

Gutin, Gregory, Tommy Jensen, and Anders Yeo. "Batched bin packing." Discrete Optimization 2, no. 1 (2005): 71–82. http://dx.doi.org/10.1016/j.disopt.2004.11.001.

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2

Epstein, Leah, and Elena Kleiman. "Selfish Bin Packing." Algorithmica 60, no. 2 (2009): 368–94. http://dx.doi.org/10.1007/s00453-009-9348-6.

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3

Kuipers, Jeroen. "Bin packing games." Mathematical Methods of Operations Research 47, no. 3 (1998): 499–510. http://dx.doi.org/10.1007/bf01198407.

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4

Epstein, Leah. "On bin packing with clustering and bin packing with delays." Discrete Optimization 41 (August 2021): 100647. http://dx.doi.org/10.1016/j.disopt.2021.100647.

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5

Kartak, Vadim M., and Artem V. Ripatti. "Large proper gaps in bin packing and dual bin packing problems." Journal of Global Optimization 74, no. 3 (2018): 467–76. http://dx.doi.org/10.1007/s10898-018-0696-0.

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6

Shah, Devavrat, and John N. Tsitsiklis. "Bin Packing with Queues." Journal of Applied Probability 45, no. 04 (2008): 922–39. http://dx.doi.org/10.1017/s0021900200004885.

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Abstract:
We study the best achievable performance (in terms of the average queue size and delay) in a stochastic and dynamic version of the bin-packing problem. Items arrive to a queue according to a Poisson process with rate 2ρ, where ρ ∈ (0, 1). The item sizes are independent and identically distributed (i.i.d.) with a uniform distribution in [0, 1]. At each time unit, a single unit-size bin is available and can receive any of the queued items, as long as their total size does not exceed 1. Coffman and Stolyar (1999) and Gamarnik (2004) have established that there exist packing policies under which the average queue size is finite for every ρ ∈ (0, 1). In this paper we study the precise scaling of the average queue size, as a function of ρ, with emphasis on the critical regime where ρ approaches 1. Standard results on the probabilistic (but static) bin-packing problem can be readily applied to produce policies under which the queue size scales as O(h 2), where h = 1 / (1 - ρ), which raises the question of whether this is the best possible. We establish that the average queue size scales as Ω(hlogh), under any policy. Furthermore, we provide an easily implementable policy, which packs at most two items per bin. Under that policy, the average queue size scales as O(hlog3/2 h), which is nearly optimal. On the other hand, if we impose the additional requirement that any two items packed together must have near-complementary sizes (in a sense to be made precise), we show that the average queue size must scale as Θ(h 2).
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7

Kim, Jong-Kyou, H. Lee-Kwang, and Seung W. Yoo. "Fuzzy bin packing problem." Fuzzy Sets and Systems 120, no. 3 (2001): 429–34. http://dx.doi.org/10.1016/s0165-0114(99)00073-1.

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8

Friesen, D. K., and M. A. Langston. "Variable Sized Bin Packing." SIAM Journal on Computing 15, no. 1 (1986): 222–30. http://dx.doi.org/10.1137/0215016.

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9

Shah, Devavrat, and John N. Tsitsiklis. "Bin Packing with Queues." Journal of Applied Probability 45, no. 4 (2008): 922–39. http://dx.doi.org/10.1239/jap/1231340224.

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Abstract:
We study the best achievable performance (in terms of the average queue size and delay) in a stochastic and dynamic version of the bin-packing problem. Items arrive to a queue according to a Poisson process with rate 2ρ, where ρ ∈ (0, 1). The item sizes are independent and identically distributed (i.i.d.) with a uniform distribution in [0, 1]. At each time unit, a single unit-size bin is available and can receive any of the queued items, as long as their total size does not exceed 1. Coffman and Stolyar (1999) and Gamarnik (2004) have established that there exist packing policies under which the average queue size is finite for every ρ ∈ (0, 1). In this paper we study the precise scaling of the average queue size, as a function of ρ, with emphasis on the critical regime where ρ approaches 1. Standard results on the probabilistic (but static) bin-packing problem can be readily applied to produce policies under which the queue size scales as O(h2), where h = 1 / (1 - ρ), which raises the question of whether this is the best possible. We establish that the average queue size scales as Ω(hlogh), under any policy. Furthermore, we provide an easily implementable policy, which packs at most two items per bin. Under that policy, the average queue size scales as O(hlog3/2h), which is nearly optimal. On the other hand, if we impose the additional requirement that any two items packed together must have near-complementary sizes (in a sense to be made precise), we show that the average queue size must scale as Θ(h2).
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10

Baldi, Mauro Maria. "Generalized Bin Packing Problems." 4OR 12, no. 3 (2013): 293–94. http://dx.doi.org/10.1007/s10288-013-0252-1.

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Dissertations / Theses on the topic "Problèmes du bin packing"

1

Khanafer, Ali. "Algorithmes pour des problèmes de bin packing mono- et multi-objectif." Thesis, Lille 1, 2010. http://www.theses.fr/2010LIL10088/document.

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Abstract:
Le problème de bin packing consiste à déterminer le nombre minimum de conteneurs (bins) nécessaires pour ranger un ensemble d’objets. Ce problème NP- complet fait depuis de nombreuses années l’objet de multiples travaux de recherche, théoriques et pratiques. On le retrouve entre autres dans l’industrie de découpe de tissu, de l’acier, de bois et de verre. La littérature sur le problème de bin packing est riche et les algorithmes et approches de résolution sont très diverses. Cependant, les solutions proposées par ces algorithmes peuvent ne pas être utiles quand on traite des problèmes industriels réels. Dans cette thèse, nous considérons plusieurs types de contraintes liées à des incompatibilités entre objets. Ces contraintes sont inspirées de celles rencontrées lors d’une collaboration industrielle. Le sujet de recherche de cette thèse porte sur la résolution d’une variété de problèmes de bin packing. Nous nous intéressons à des bornes inférieures et supérieures pour les trois problèmes suivants : un problème de bin packing avec conflits dans lequel des relations de compatibilité sont exprimées entre les couples d’objets ; un problème de bin packing bi-objectif dans lequel deux critères sont à minimiser, le nombre de bins utilisés et le nombre de couples en conflit placés dans le même bin ; un problème de bin packing avec objets fragiles dans lequel la somme des tailles des objets placés dans un bin ne dépasse la fragilité d’aucun de ces objets<br>The bin packing problem consists in minimizing the number of containers (bins) needed to place a set of objects. This NP-complete problem has been, for many years, the subject of multiple theoretical and practical researches. It appears in many industrial applications such as cutting steel, wood and glass. The literature on the bin packing problem is rich and the algorithms and resolution approaches are also very are very diversified. However, solutions offered by these algorithms may not be useful when we deal with real industrial problems. In this thesis, we consider several types of constraints such as compatibility relations between objects. These constraints are issued from real life industrial applications. The research topic of this thesis focuses on solving a variety of bin packing problems. We are interested in lower and upper bounds for three problems: a bin packing problem with conflicts in which some compatibility relations exist between pairs of objects, a problem bi-objective bin packing in which two criteria are to minimize: the number of bins used and the number of conflicting couples of objects placed in the same bin, a problem of bin packing with fragile objects in which the sum of the sizes of objects placed in a bin does not exceed the fragility of any of these objects
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2

Ben, Mohamed Ahmed Mohamed Abdellahi. "Résolution approchée du problème de bin-packing." Le Havre, 2009. http://www.theses.fr/2009LEHA0031.

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3

Souissi, Salma. "Problème du Bin Packing probabiliste à une dimension." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2006. http://www.theses.fr/2006VERS0052.

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Abstract:
Le Problème de Bin Packing Probabiliste (PBPP) tient compte de la disparition de certains objets après avoir été placés dans les boîtes. Le problème consiste à réarranger les objets restants en utilisant la solution a priori. L’arrangement initial est effectué en utilisant l’heuristique Next Fit Decreasing (NFD). Nous considérons deux stratégies de résolution: la stratégie de redistribution suivant NFD et la stratégie a priori. Dans la première, l’algorithme Next Fit est appliqué à la nouvelle liste. Dans la seconde, des groupes successives de boîtes sont réarrangés d’une façon optimale. Dans les deux cas, nous développons une analyse en moyenne pour le PBPP. Nous prouvons la loi des grands nombres et le théorème central limite pour le nombre de boîtes obtenu par chacune de ces stratégies quand le nombre d’objets initial tend vers l’infini. Nous vérifions ces résultats théoriques par simulation<br>In the Probabilistic Bin Packing Problem (PBPP) the random deletion of some items once placed into bins. The problem is to rearrange the residual items, using the a priori solution. The initial arrangement being done with the Next Fit Decreasing Heuristic (NFD). We propose two resolution methodologies: the redistribution strategy according to NFD and the a priori strategy. In the first one, the Next fit algorithm is applied to the new list. In the second one, successive groups of bins are optimally rearranged. In both cases, we develop an average case analysis for the (PBPP). We prove the law of large numbers and the central limit theorem for the number of occupied bins as the initial number of items tends to infinity. We verify these theoretical results by simulation
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Pensi, Janvier. "Résolution conjointe des problèmes de planification des opérations chirurgicales et des opérations de maintenance : application au cas des hôpitaux camerounais." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC033/document.

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Abstract:
Les travaux de thèse présentés s’intéressent à l’optimisation des activités d’un bloc opératoire. Ces activités concernent les interventions chirurgicales à planifier et les interventions de maintenance préventive sur les équipements dans les salles d’opération. Une solution est la synchronisation de ces activités lors de la construction du planning opératoire au niveau opératoire. Nous dissocions deux stratégies de programmation opératoire : programmation ouverte et programmation avec allocation préalable des plages horaires aux chirurgiens. Pour chacune des stratégies, nous considérons deux cas : le cas où l’heure de début d’une intervention de maintenance dans la salle est fixée, ladite intervention précédant l’affection des interventions chirurgicales dans les salles. Le second cas étant celui où l’heure de début de maintenance varie dans un intervalle entre une heure de début minimum et une heure de début maximum, avec l’intervention de maintenance placée a posteriori.Nous faisons plusieurs propositions de méthodes (exactes et approchées), y compris une méthode hybride, qui repose sur le couplage entre une métaheuristique et une heuristique. Les résultats obtenus sur des instances générées en concertation avec le monde hospitalier sont intéressants<br>The presented dissertation is about the optimization of hospital systems, more precisely the optimization of the activities of an operation theatre. These activities showcase the surgical procedures to be planned and the preventive maintenance interventions on the equipment in the operating rooms. One solution is the synchronization of these activities during the construction of the operational planning at the operational level.We dissociate two operating programming strategies: Open Scheduling or Open programming and Block Scheduling or Programming with prior allocation of times to surgeons. For each strategy two cases are considered: the first case is where the time of beginning of a maintenance intervention in the room is fixed - this intervention preceding the affection of the surgical interventions in the rooms. The second case is where the maintenance start time varies in the interval between a minimum start time and a maximum start time, with the maintenance intervention placed beforehand. We make several proposition’s methods (exact and approximate), including a hybrid method, which is based on the coupling between a metaheuristic and a heuristic. The results obtained on bodies generated in consultation with the hospital’s world are interesting
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Clautiaux, François. "Bornes inférieures et méthodes exactes pour le problème de bin packing en deux dimensions avec orientation fixe." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00749411.

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Abstract:
Notre problème consiste à déterminer le nombre de grands rectangles identiques nécessaires pour ranger une liste de rectangles sans modifier leur orientation. Nous proposons des méthodes pour calculer des bornes inférieures pour ce problème, essentiellement basée sur le concept de fonctions dual-réalisables. Nous proposons aussi deux méthodes exactes de type énumératives. L'une permet de déterminer si un ensemble de rectangles peut être contenu dans un rectangle unique. Elle repose sur une nouvelle relaxation du problème. La deuxième méthode permet de résoudre le problème général de bin packing en deux dimensions. Elle calcule pour cela une décomposition itérative de l'ensemble des rectangles à placer.
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El, Hayek Joseph. "Le problème de bin-packing en deux-dimensions, le cas non-orienté : résolution approchée et bornes inférieures." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00158728.

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Abstract:
Notre travail porte sur le problème de bin-packing qui consiste à déterminer le nombre minimum de grands rectangles (bins) nécessaires pour ranger un ensemble de petits rectangles (objets). Ce problème d'optimisation combinatoire est NP-difficile au sens fort. Nous proposons des prétraitements des objets permettant la valorisation des espaces perdus dans les bins et la diminution de la taille du problème à résoudre. Nous proposons une nouvelle méthode d'évaluation de bornes inférieures tenant compte de la possibilité de tourner les objets de 90 degrés. Nous procédons à une résolution approchée du problème grâce à deux nouvelles méthodes : une heuristique et un algorithme de recherche tabou.
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Klement, Nathalie. "Planification et affectation de ressources dans les réseaux de soin : analogie avec le problème du bin packing, proposition de méthodes approchées." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2014. http://www.theses.fr/2014CLF22517/document.

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Abstract:
Les travaux de thèse présentés s’intéressent à l’optimisation des systèmes hospitaliers. Une solution existante est la mutualisation de ressources au sein d’un même territoire. Cela peut passer par différentes formes de coopération dont la Communauté Hospitalière de Territoire. Différents problèmes sont définis en fonction du niveau de décision : stratégique, tactique ou opérationnel ; et du niveau de modélisation : macroscopique, mesoscopique et microscopique. Des problèmes de dimensionnement, de planification et d’ordonnancement peuvent être considérés. Nous définissons notamment le problème de planification d’activités avec affectation de ressources. Plusieurs cas sont dissociés : soit les ressources humaines sont à capacité infinie, soit elles sont à capacité limitée et leur affectation sur site est une donnée, soit elles sont à capacité limitée et leur affectation sur site est une variable. Ces problèmes sont spécifiés et formalisés mathématiquement. Tous ces problèmes sont comparés à un problème de bin packing : le problème du bin packing de base pour le problème où les ressources humaines sont à capacité infinie, le problème du bin packing avec interdépendances dans les deux autres cas. Le problème du bin packing avec incompatibilités est ainsi défini. De nombreuses méthodes de résolution ont déjà été proposées pour le problème du bin packing. Nous faisons plusieurs propositions dont un couplage hiérarchique entre une heuristique et une métaheuristique. Des métaheuristiques basées individu et une métaheuristique basée population, l’optimisation par essaim particulaire, sont utilisées. Cette proposition nécessite un nouveau codage inspiré des problèmes de permutation d’ordonnancement. Cette méthode donne de très bons résultats sur les instances du problème du bin packing. Elle est simple à appliquer : elle couple des méthodes déjà connues. Grâce au couplage proposé, les nouvelles contraintes à considérer nécessitent d’être intégrées uniquement au niveau de l’heuristique. Le fonctionnement de la métaheuristique reste le même. Ainsi, notre méthode est facilement adaptable au problème de planification d’activités avec affectation de ressources. Pour les instances de grande taille, le solveur utilisé comme référence ne donne qu’un intervalle de solutions. Les résultats de notre méthode sont une fois encore très prometteurs : les solutions obtenues sont meilleures que la borne supérieure retournée par le solveur. Il est envisageable d’adapter notre méthode sur d’autres problèmes plus complexes par intégration dans l’heuristique des nouvelles contraintes à considérer. Il serait notamment intéressant de tester ces méthodes sur de réelles instances hospitalières afin d’évaluer leur portée<br>The presented work is about optimization of the hospital system. An existing solution is the pooling of resources within the same territory. This may involve different forms of cooperation between several hospitals. Various problems are defined at the decision level : strategic, tactical or operational ; and at the modeling level : macroscopic, mesoscopic and microscopic. Problems of sizing, planning and scheduling may be considered. We define the problem of activities planning with resource allocation. Several cases are dissociated : either human resources are under infinite capacity, or they are under limited capacity and their assignment on a place is given, or they are under limited capacity and their assignment is a variable. These problems are specified and mathematically formalized. All thes problems are compared to a bin packing problem : the classical problem of bin packing is used for the problem where human resources are under infinite capacity, the bin packing problem with interdependencies is used in the two other cases. The bin packing problem with incompatibilities is defined. Many resolution methods have been proposed for the bin packing problem. We make several propositions including a hierarchical coupling between heuristic and metaheuristic. Single based metaheuristics and a population based metaheuristic, the particle swarm optimization, are used. This proposition requires a new encoding inspired by permutation problems. This method gives very good results to solve instances of the bin packing problem. It is easy to apply : it combines already known methods. With the proposed coupling, the new constraints to be considered need to be integrated only on the heuristic level. The running of the metaheuristic is the same. Thus, our method is easily adaptable to the problem of activities planning with resource allocation. For big instances, the solver used as a reference returns only an interval of solutions. The results of our method are once again very promising : the obtained solutions are better than the upper limit returned by the solver. It is possible to adapt our method on more complex issues through integration into the heuristic of the new constraints to consider. It would be particularly interesting to test these methods on real hospital authorities to assess their significance
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Bouzoubaa, Yahya. "Méthodes exactes et heuristiques pour l’optimisation de l’agencement d’un logement : application aux situations de handicap." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0369/document.

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Abstract:
Le volet applicatif de cette thèse porte sur l'agencement d'un logement destiné à une personne en situation de handicap. L'agencement désigne le choix de la position, de la forme et des dimensions des pièces, des portes et des couloirs. L'agencement est généralement élaboré par un architecte, dans le respect d'un nombre si élevé de contraintes qu'il lui est difficile de parvenir qu'il parvienne à toutes les satisfaire : il y a d'abord des contraintes architecturales évidentes : non recouvrement des pièces, largeur suffisante des couloirs, accessibilité à tout point du lieu à partir de tout autre point, nécessité de placer certaines pièces sur des arrivées ou évacuations … Il y a ensuite les contraintes imposées par le handicap : largeur accrue des couloirs (déplacement en fauteuil), nécessité d'assurer un effort quotidien minimum (lutte contre le vieillissement), limitation des escaliers (asthme sévère), éloignement d'une pièce des murs mitoyens (surdité) .... Et il y a finalement les souhaits exprimés par le futur occupant, par exemple minimiser certains trajets, maximiser l’éloignement entre deux pièces ou imposer l’orientation d’une pièce. D’un point de vue formel, notre travail a consisté à développer d'une part des modèles mathématiques et des méthodes algorithmiques capables de gérer ces contraintes et d'autre part des prototypes logiciels opérationnels. Les méthodes élaborées relèvent de deux approches : l'optimisation d'un agencement conçu par l'architecte et la synthèse d'un agencement sans suggestion initiale de l'architecte. La synthèse d'un plan a été abordée comme un problème de type « bin-packing » (réputé NP-difficile) avec des contraintes additionnelles : les objets à placer - les pièces - ont des tailles variables et ils sont soumis à des contraintes fonctionnelles. La méthode de résolution s'appuie sur un premier modèle mathématique, qui prend la forme d’un programme quadratique (linéarisé par la suite) en variables mixtes. Elle a été appliquée avec succès pour placer les pièces d'un logement, pour les dimensionner, pour déterminer les couloirs assurant une complète accessibilité au logement et pour prendre en compte certaines contraintes imposées par le handicap du futur occupant. Un deuxième modèle mathématique a été élaboré pour le placement des portes et une heuristique a enfin été développée pour affecter l'espace occupé par les couloirs non indispensables aux pièces avoisinantes. La totalité de cette démarche a été programmée dans un prototype logiciel pleinement opérationnel. Le deuxième ensemble de contributions concerne l'optimisation d'un agencement existant. Cette optimisation a été conçue comme un processus itératif enchaînant évaluation et modification (amélioration) d'un agencement. Il est décliné de quatre manières : une métaheuristique de type « recuit simulé » et trois méthodes de type « recherche locale », qui explorent l’espace des solutions en utilisant des voisinages spécialement définis. Cette approche a d'une part permis d’appréhender le caractère multicritère de cette problématique et a d'autre part exigé la mise en œuvre de nombreux algorithmes géométriques. Ces travaux sont implantés dans un deuxième prototype logiciel. Ce projet a nécessité la participation à de nombreuses manifestations au-delà du domaine de l’informatique, nationales et régionales, scientifiques et non-scientifiques, organisées par différents organismes politiques et associatifs travaillant sur la problématique du handicap et de l’accessibilité, afin de bien appréhender les attentes du monde scientifique et socioprofessionnel. Cette phase prospective a été concrétisée par la rédaction de nombreux rapports qui ont alimentés la bibliographie du mémoire de thèse<br>At an application level, this thesis deals with the layout of an accommodation intended for a disabled person. Determining the layout means choosing the position, shape and dimensions of rooms, doors and corridors. It is usually an architect's job but the complexity is such that it is very unlikely that he succeeds in optimally fulfilling all the constraints: first, there are architectural constraints: no room overlapping, sufficient width for the corridors, accessibility to and from any point, mandatory positioning of some rooms on some areas (e.g. water supply and outlet) … Then, there are constraints imposed by disabilities: enlarged corridors (wheelchairs), mandatory daily amount of efforts (fight against aging), reducing the number of steps (severe asthma), moving a room away from shared walls (deafness)... Finally, there are the wishes expressed by the future occupant, such as minimizing some journeys, maximizing the distance between two rooms or fixing a room's orientation. From a formal point of view, our work has consisted, firstly, in developing mathematical models and algorithmic methods to deal with all these constraints and, secondly, in realizing software prototypes applying these concepts. The tools we propose aim either at optimizing a layout previously designed by an architect or at synthesising a layout without any initial suggestions from the architect. Synthesis has been tackled as bin-packing-type problem (known to be NP-hard) but with additional constraints: the objects to be placed (the rooms) have variable sizes and they are submitted to functional constraints. The resolution is based on a first, initially quadratic and then linearized, mixed integer mathematical model. It has been successfully applied to position and dimension the rooms of an accommodation, to determine corridors allowing a full accessibility to all the rooms and to take into account a number of constraints coming from the disabilities of the future occupant. A second mathematical model has been formulated for the positioning of the doors and, finally, a heuristic method has been designed to assign the space used by useless corridors to adjacent rooms. The whole process has been embedded in a fully operational software. The second set of contributions is about the optimization of an existing layout. This task has been tackled through an iterative process, looping on evaluation and modification (improvement) of an accommodation. It has been implemented in four different ways: a metaheuristic (simulated annealing) and three local-search-type methods, which traverse the solution space by using specific definitions of the neighbourhood. This approach has firstly underlined the multicriteria feature of our problem and, secondly, has required the development of many computational geometry algorithms. All this work is integrated in another functional prototype software. To understand the expectations of the scientific, social and professional worlds, this project has implied to take part to various manifestations which were national or regional, in the computer science domain or in others, scientific or non-scientific, organised by various political or non-political organisations working in the field of disabilities and accessibility. This phase has resulted in many reports which have directly fed into the bibliography of this thesis
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Larchevêque, Hubert. "Agrégation de ressources avec contrainte de distance : applications aux plateformes de grande échelle." Phd thesis, Université Sciences et Technologies - Bordeaux I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00580962.

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Abstract:
Durant cette thèse, nous avons introduit les problèmes de Bin Covering avec Contrainte de Distance (BCCD) et de Bin Packing avec Contrainte de Distance (BPCD), qui trouvent leur application dans les réseaux de grande échelle, tel Internet. L'étude de ces problèmes que nous effectuons dans des espaces métriques quelconques montre qu'il est impossible de travailler dans un tel cadre sans avoir recours à de l'augmentation de ressources, un procédé qui permet d'élaborer des algorithmes construisant des solutions moins contraintes que la solution optimale à laquelle elles sont comparées. En plus de résultats d'approximation intéressants, nous prouvons la difficulté de ces problèmes si ce procédé n'est pas utilisé. Par ailleurs, de nombreux outils ont pour objectif de plonger les grands réseaux qui nous intéressent dans des espaces métriques bien décrits. Nous avons alors étudié nos problèmes dans les espaces métriques générés par certains de ces outils, comme Vivaldi et Sequoia.
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Shraideh, Ahmad. "Analyse et optimisation d'un processus à partir d'un modèle BPMN dans une démarche globale de conception et de développement d'un processus métier : application à la dématérialisation de flux courrier du projet GOCD (PICOM)." Phd thesis, Ecole Centrale de Lille, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00579520.

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Abstract:
Cette thèse a été réalisée dans le cadre du projet " Gestion et Optimisation de la Chaîne Documentaire ", projet labellisé par le Pôle de compétitivité des Industries du Commerce. Le projet a pour but de concevoir et de développer un nouveau workflow et un outil d'aide à la décision. Ce système doit être capable de gérer et d'optimiser le flux complet dématérialisé de contrats reçus à COFIDIS.Nous présentons d'abord le framework retenu dans le cadre du projet pour modéliser et implémenter le workflow. En phase de conception BPMN a été choisi. Pour la partie développement, l'utilisation de BPEL a été préconisée pour implémenter et exécuter l'application finale (services web).Cependant la flexibilité offerte par BPMN peut conduire à des propriétés indésirables du processus telles que blocage et inaccessibilité. De plus, BPMN a été conçu pour fournir des modèles Orientés Process. Les données ou les ressources y sont donc peu représentées. En conséquence, l'analyse de performance sur un modèle BPMN est quasi inexistante.Afin de surmonter ces problèmes nous proposons d'insérer dans le framework deux nouvelles phases. Ces deux phases sont appliquées au modèle BPMN. La première est une phase de vérification et de validation et la deuxième une phase d'optimisation. Ces deux phases sont réalisées en transformant le modèle BPMN vers un langage formel. Notre choix dans ce travail a été d'utiliser les réseaux de Petri. Ce qui nous a permis de vérifier et de valider de bonnes propriétés du process. Quant à l'optimisation, nous avons défini une nouvelle variante du problème d'affectation (bin packing problem) et proposé une résolution à intégrer dans le processus d'aide à la décision
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More sources

Books on the topic "Problèmes du bin packing"

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Csirik, J. On the multidimensional vector bin packing. European Institute for Advanced Studies in Management, 1990.

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Anderson, R. J. Parallel approximation algorithms for bin packing. Dept. of Computer Science, Stanford University, 1988.

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Labbé, Martine. An exact algorithm for the dual bin packing problem. European Institute for Advanced Studies in Management, 1993.

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4

Scheithauer, Guntram. 3 notes on cutting stock, bin packing, and container loading. University of Wrocław, 1990.

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5

Vanderbeck, François. Computational study of a column generation algorithm for bin packing and cutting stock problems. Judge Institute, 1996.

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6

Goessens, Walter. An exact calculation of the expected waste for a bin-packing algorithm using items that are exponentially distributed. Universiteit Antwerpen, 1992.

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7

Tuenter, Hans J. H. Worst-case bounds for bin-packing heuristics with applications to the duality gap of the one-dimensional cutting stock problem. University of Birmingham, 1996.

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Book chapters on the topic "Problèmes du bin packing"

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Vazirani, Vijay V. "Bin Packing." In Approximation Algorithms. Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-04565-7_9.

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2

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In UNITEXT. Springer Milan, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1523-4_18.

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3

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In Algorithms and Combinatorics. Springer Berlin Heidelberg, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-56039-6_18.

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4

Coleman, Nastaran, and Pearl Wang. "Bin-Packing." In Encyclopedia of Operations Research and Management Science. Springer US, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1153-7_75.

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5

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In Kombinatorische Optimierung. Springer Berlin Heidelberg, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-57691-5_18.

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6

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In Algorithms and Combinatorics. Springer Berlin Heidelberg, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-21708-5_18.

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7

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In Algorithms and Combinatorics. Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-21711-5_18.

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8

Korte, Bernhard, and Jens Vygen. "Bin-Packing." In Kombinatorische Optimierung. Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25401-7_18.

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9

Johnson, David S. "Bin Packing." In Encyclopedia of Algorithms. Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-30162-4_49.

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10

Johnson, David S. "Bin Packing." In Encyclopedia of Algorithms. Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-2864-4_49.

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Conference papers on the topic "Problèmes du bin packing"

1

Miyazawa, Flavio K., and Andre L. Vignatti. "Distributed selfish bin packing." In Distributed Processing (IPDPS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ipdps.2009.5160881.

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2

Bozejko, Wojciech, Lukasz Kacprzak, and Mieczyslaw Wodecki. "Parallel packing procedure for three dimensional bin packing problem." In 2015 20th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR ). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/mmar.2015.7284036.

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3

Hasan, Jasim, Jihene Kaabi, and Youssef Harrath. "Multi-objective 3D bin-packing problem." In 2019 8th International Conference on Modeling Simulation and Applied Optimization (ICMSAO). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icmsao.2019.8880442.

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4

Gupta, Varun, and Ana Radovanovic. "Lagrangian-based Online Stochastic Bin Packing." In SIGMETRICS '15: ACM SIGMETRICS / International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems. ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2745844.2745897.

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5

Bansal, Nikhil, Marek Eliáš, and Arindam Khan. "Improved Approximation for Vector Bin Packing." In Proceedings of the Twenty-Seventh Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2015. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611974331.ch106.

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6

Eisenbrand, Friedrich, Dömötör Pálvölgyi, and Thomas Rothvoß. "Bin Packing via Discrepancy of Permutations." In Proceedings of the Twenty-Second Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2011. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611973082.38.

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7

Balslev, Ivar, and Ren‰ D. Eriksen. "From belt picking to bin packing." In Optomechatronic Systems III, edited by Toru Yoshizawa. SPIE, 2002. http://dx.doi.org/10.1117/12.467380.

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8

Ghosh, Sayan, and Assefaw H. Gebremedhin. "Parallelization of Bin Packing on Multicore Systems." In 2016 IEEE 23rd International Conference on High Performance Computing (HiPC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/hipc.2016.044.

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9

Zhang, Minghui, Yan Lan, and Hanxi Li. "A New Bin Packing Algorithm with Buffer." In 2018 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icitbs.2018.00163.

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10

Saraiva, Rachel, and Rafael Schouery. "Approximation algorithms for the bin packing problem." In Congresso de Iniciação Científica UNICAMP. Universidade Estadual de Campinas, 2019. http://dx.doi.org/10.20396/revpibic2720191943.

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Reports on the topic "Problèmes du bin packing"

1

Gaver, Donald P., and Patricia A. Jacobs. Asymptotic Properties of Stochastic Greedy Bin-Packing. Defense Technical Information Center, 1993. http://dx.doi.org/10.21236/ada273378.

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