Guidage des métaheuristiques par machine-learning, application au transport d'enfants en situation de handicap - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Guidage des métaheuristiques par machine-learning, application au transport d'enfants en situation de handicap

Résumé

Le transport sanitaire est une source de dépense importante du système de santé. La France a dépensé 5 milliards d'euros en 2017. Environ 10% de ces dépenses sont liées au transport des personnes en situation de handicap vers leurs établissements sociaux et médico-sociaux d'affectation. Pour améliorer l'organisation logistique de ce transport, un service web couplé à un moteur d'optimisation a été développé durant le projet NOMAd. Cependant, la performance du moteur d'optimisation limite les problèmes à un taille d'environ quelques centaines d'usagers.Dans le but d'accroître la taille des problèmes traités, ce travail de recherche développe une méthode de résolution par recherche guidée. Grâce à des techniques de machine-learning, les caractéristiques structurelles du problème sont identifiées. Cette connaissance est ensuite intégrée au moteur d'optimisation afin d'accélérer la résolution.
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Dates et versions

hal-03595296 , version 1 (03-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03595296 , version 1

Citer

Timothée Chane-Haï, Samuel Vercraene, Céline Robardet, Thibaud Monteiro. Guidage des métaheuristiques par machine-learning, application au transport d'enfants en situation de handicap. 23ème Congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision (ROADEF 2022), INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03595296⟩
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