ajout revue literature partie 1

revue_litterature/fp/bibliographie.bib

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+@inproceedings{walsh_stochastic_2002,
+	address = {Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands},
+	series = {{ECAI}'02},
+	title = {Stochastic {Constraint} {Programming}},
+	isbn = {978-1-58603-257-9},
+	url = {http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3000905.3000930},
+	abstract = {To model combinatorial decision problems involving uncertainty and probability, we introduce stochastic constraint programming. Stochastic constraint programs contain both decision variables (which we can set) and stochastic variables (which follow a probability distribution). They combine together the best features of traditional constraint satisfaction, stochastic integer programming, and stochastic satisfiability. We give a semantics for stochastic constraint programs, and propose a number of complete algorithms and approximation procedures. Finally, we discuss a number of extensions of stochastic constraint programming to relax various assumptions like the independence between stochastic variables, and compare with other approaches for decision making under uncertainty.},
+	urldate = {2018-02-25},
+	booktitle = {Proceedings of the 15th {European} {Conference} on {Artificial} {Intelligence}},
+	publisher = {IOS Press},
+	author = {Walsh, Toby},
+	year = {2002},
+	pages = {111--115},
+	file = {FS01-04-020.pdf:/home/francois/Zotero/storage/Y6SRJRY9/FS01-04-020.pdf:application/pdf}
+}
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+@article{chapados_retail_2014,
+	title = {Retail store scheduling for profit},
+	volume = {239},
+	issn = {0377-2217},
+	url = {http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0377221714004561},
+	doi = {10.1016/j.ejor.2014.05.033},
+	abstract = {In spite of its tremendous economic significance, the problem of sales staff schedule optimization for retail stores has received relatively scant attention. Current approaches typically attempt to minimize payroll costs by closely fitting a staffing curve derived from exogenous sales forecasts, oblivious to the ability of additional staff to (sometimes) positively impact sales. In contrast, this paper frames the retail scheduling problem in terms of operating profit maximization, explicitly recognizing the dual role of sales employees as sources of revenues as well as generators of operating costs. We introduce a flexible stochastic model of retail store sales, estimated from store-specific historical data, that can account for the impact of all known sales drivers, including the number of scheduled staff, and provide an accurate sales forecast at a high intra-day resolution. We also present solution techniques based on mixed-integer (MIP) and constraint programming (CP) to efficiently solve the complex mixed integer non-linear scheduling (MINLP) problem with a profit-maximization objective. The proposed approach allows solving full weekly schedules to optimality, or near-optimality with a very small gap. On a case-study with a medium-sized retail chain, this integrated forecasting–scheduling methodology yields significant projected net profit increases on the order of 2–3\% compared to baseline schedules.},
+	number = {3},
+	urldate = {2018-02-25},
+	journal = {European Journal of Operational Research},
+	author = {Chapados, Nicolas and Joliveau, Marc and L’Ecuyer, Pierre and Rousseau, Louis-Martin},
+	month = dec,
+	year = {2014},
+	keywords = {Constraint programming, Mixed integer programming, Retail, Shift scheduling, Statistical forecasting},
+	pages = {609--624},
+	file = {1-s2.0-S0377221714004561-main.pdf:/home/francois/Zotero/storage/6NFQP2JJ/1-s2.0-S0377221714004561-main.pdf:application/pdf}
+}
+
+@article{parisio_two-stage_2015,
+	title = {A two-stage stochastic programming approach to employee scheduling in retail outlets with uncertain demand},
+	volume = {53},
+	issn = {0305-0483},
+	url = {http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305048315000055},
+	doi = {10.1016/j.omega.2015.01.003},
+	abstract = {This paper describes an employee scheduling system for retail outlets; it is a constraint-based system that exploits forecasts and stochastic techniques to generate schedules meeting the demand for sales personnel. Uncertain scenarios due to fluctuating demand are taken into account to develop a stochastic operational optimization of staffing levels. Mathematically, the problem is stated as a mixed-integer linear programming problem. Simulations with store data belonging to a major Swiss retailer show the effective performance of the proposed approach. The schedule quality is assessed through comparison with a deterministic scheduling package, which has been used at several outlets in Switzerland.},
+	urldate = {2018-02-24},
+	journal = {Omega},
+	author = {Parisio, Alessandra and Neil Jones, Colin},
+	month = jun,
+	year = {2015},
+	keywords = {Stochastic programming, Decision making/process, Decision support systems, Integer programming, Operational/OR, Optimization, Resource management, Scheduling},
+	pages = {97--103},
+	file = {parisio2015.pdf:/home/francois/Zotero/storage/K8B6NYRM/parisio2015.pdf:application/pdf}
+}

revue_litterature/fp/contenu.tex

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+Walsh \cite{walsh_stochastic_2002} propose une extension de la programmation par constaintes en ajoutant des variables stochastiques au modèle en plus des variables de décision. Il spécifie une procédure qui permet de résoudre un problème de satisfiabilité en une ou plusieurs étapes, suivant l'ordre séquentiel des évènements ou une séquence de dépendances. On remarquera que cette approche est utilisée avec deux étapes dans les deux autres articles revisés, mais sans nécessairement utiliser des contraintes stochastiques. Le concept de décision (policy) est défini comme un arbre contenant un support pour les variables de domaine au haut de l'arbre et toutes les valeurs possibles des variables stochastiques, avec leur probabilité de réalisation, au bas de l'arbre. Une valeur binaire définissant si cette branche satisfait toutes les contraintes est associée à chaque feuille. On définit la mesure de satisfiabilité comme étant la somme des valeurs des feuilles, multipliée par leur probabilité. et la valeur espérée comme étant le produit de l'évaluation d'une fonction objectif pour chaque branche, multipliée par la probabilité de réalisation. Enfin, un algorithme de retour arrière et de vérification anticipée est proposé, incluant une méthode pour filtrer les variables stochastiques. Cet article constitue les fondements d'une approche qui ne semble pas avoir été tant reprise telle quelle par la suite, dans les problèmes de conception d'horaires de travail que nous explorons, probablement pour sa complexité. Parmi plusieurs extensions proposées, on peut noter l'ajout de dépendance entre les variables stochastiques, de nouveaux types de fonctions d'optimisation et l'ajout de contraintes facultatives ou dont la présence dans le problème est aléatoire.
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+%%% End:

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revue_litterature/fp/revue_litterature.tex

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+\title{IFT-7020 Optimisation combinatoire - Revue de littérature\\Session d'hiver 2018}% N'affecte pas la page titre, mais défini le nom de votre projet
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+\newcommand{\titre}{Revue de littérature}
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