Projet optimisation algorithme.

[sarah33]

Dans le cadre d'un projet en informatique niveau BAC+2, nous devons créer une interface graphique pour optimiser l'organisation d’une laverie, que l’utilisation des machines soit optimisée en fonction des critères des clients, des fonctionnalités des machines et de l'intérêt de la laverie. Il ne faut pas que ce soit toujours les mêmes machines qui fonctionnent. Les contraintes de cet exercice sont :

-un problème algorithmique non trivial :
Nous devons optimiser la répartition des machines en fonction de la durée du cycle et de la taille nécessaire. Le client choisit une page horaires et on lui attribue un horaire spécifique. En fonction des demandes, on peut déplacer cette réservation sur une autre machine ( mais même horaire !) De plus, pour des machines identiques, le choix pourrait se faire en fonction de l'usure ou du nombre de lavages déjà effectués.
Si une machine de grande taille n'est pas disponible, une solution serait de proposer deux lavages dans des machines plus petites.

– Création d’une interface graphique :


– Lecture de fichiers :
Pour la lecture de fichiers, l'application utilise un fichier (csv) comme base de données pour les informations sur les machines et les réservations.

– Utilisation d’une structure de donnée adaptée :
L'application utilise une structure de données adaptée à choisir parmi des dictionnaires, des listes, des matrices d'adjacence. Elle utilise également des classes pour organiser le code de manière plus efficace.

Nous ne savons pas vraiment comment s'y prendre, quelqu'un pourrait-il nous aider pour le découpage fonctionnel de l'algorithme non trivial ?
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[MissJenny]

Je pense que la partie algorithmique est effectivement non triviale, mais qu'il y a beaucoup de littérature sur le sujet.

Si une machine de grande taille n'est pas disponible, une solution serait de proposer deux lavages dans des machines plus petites.

à mon humble avis cette possibilité complique sérieusement le problème...

[pm42]

Je pense que la partie algorithmique est effectivement non triviale

Si on suppose qu'on est dans le cas réel, c'est à dire que les demandes arrivent au fil de l'eau, c'est plutôt simple parce qu'on ne fait de l'optimisation au sens habituel mais de l'allocation de ressources encore disponibles.

En gros, on regarde sur la plage horaire ce qui est disponible : si on a demandé une machine de grande taille, on regarde lesquelles sont dispos et sur quel créneau exact.
S'il n'y en a pas, on regarde s'il y a 2 ou plus machines plus petites dispos.

Une fois les machines trouvées et si on a le choix, on alloue en fonction de l'usure, etc. On peut raffiner.

Globalement, c'est quelques dizaines de lignes de code.