PHD Position for research on Cooperative and Robust Scheduling Methods
Forum 'Annonces' - Sujet créé le 2009-04-02
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PHD POSITION for research on Cooperative Robust Scheduling Methods
The MOGISA research group of the LAAS-CNRS of Toulouse has an open 3-year position for a PhD student (full-time), starting from September 2009. The PhD student position is proposed in the context of the ROBOCOOP project (Robustness and Cooperation in Scheduling) funded by the French ANR research agency. Four partners are involved in the ROBOCOOP project: the MOGISA group of the LAAS-CNRS of TOULOUSE (http://www.laas.fr/MOGISA/MOGISA.html), the LITIS of LE HAVRE (http://www.litislab.eu/), the LI of TOURS (http://www.li.univ-tours.fr) and collaborators from the ILOG-IBM software company located in Paris.
In most existing approaches, scheduling is often seen as a global decision problem where decisions concern the organization of the entire resource set, assuming a global knowledge of the system parameters. However, in a lot of application fields (supply chain management, project management, timetabling, grid computing), resources are often distributed among a set of actors which have their own decisional autonomy, their own decision objectives and a restricted knowledge of their environment. Moreover, this kind of distributed organization is precisely the context where robust decision methods can be profitable since each decision centre has to face, not only the unexpected events coming from its own organization, but also and particularly those arising from its environment. Therefore, it is interesting to revisit robust scheduling under the assumption of a cooperative approach, where scheduling decisions are distributed over a set of actors and have to be negotiated intending to converge towards a compromise which satisfies local actor performance objectives and global performance objective.
The research will seek to design, to evaluate and to analyse cooperative robust scheduling methods used in Shop and Project Scheduling problems under uncertainty. Successful applicant will design, develop and implement algorithms for solving, in a cooperative way, dynamic scheduling problems, implementing original cooperation mechanisms. The research may also involve some analysis of data, the design of numerical experiments, the numerical evaluation of new algorithms, and the analysis of algorithm performances.
Applicants must demonstrate their ability to carry out high-quality research in scheduling, a high level of proficiency in computer programming, their ability to work as part of a research team, and to interact with industry research partners. Good spoken and written English communication skills are required. Familiarity with Scheduling, Optimisation or Constraint Programming is desirable.
Interested individuals should send an email with their (detailed) CV before June 12th 2009 to the following contact:
Cyril Briand
LAAS-CNRS
7, av. du Colonel Roche
31077 Toulouse Cedex 4
Email: briand(at)laas(dot)fr
Tel: (33) {0} 561 337 818
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Offre de thèse : "Méthodes d'ordonnancement coopératives et robustes »
Le groupe MOGISA du LAAS-CNRS de Toulouse offre un financement de thèse de doctorat à temps plein, sur 3 ans. Le démarrage de la thèse est prévu en septembre 2009. L'offre se situe dans le contexte du projet ROBOCOOP (Coopération et Robustesse en Ordonnancement), financé par l'ANR. Quatre partenaires sont impliqués dans le projet : le groupe MOGISA du LAAS-CNRS de TOULOUSE (http://www.laas.fr/MOGISA/MOGISA.html), le LITIS du HAVRE (http://www.litislab.eu/), le LI de TOURS (http://www.li.univ-tours.fr) et des collaborateurs de la société ILOG-IBM, située à Paris.
Dans la plupart des approches existantes, le problème d'ordonnancement est assimilé à une fonction de décision globale où les décisions concernent l'organisation de la totalité des ressources, en supposant une connaissance totale des paramètres du système. Or, dans de nombreux champs applicatifs (chaine logistique, ordonnancement de projet, gestion d'emplois du temps, gestion de grilles de calcul), les ressources sont souvent distribuées au sein d'un ensemble d'acteurs ayant leur propre autonomie décisionnelle, leurs propres objectifs et une connaissance partielle de leur environnement. De plus, ce type d'organisation est précisément le contexte dans lequel des méthodes de décision robustes peuvent être utiles, chaque acteur devant faire face, non seulement aux aléas propres à son organisation interne, mais aussi et surtout à ceux émanant de son environnement. Il est ainsi intéressant de resituer la problématique d'ordonnancement robuste sous l'hypothèse d'une approche coopérative dans laquelle les décisions doivent être négociées entre les acteurs, dans le but de converger vers un compromis satisfaisant tout à la fois les objectifs locaux et globaux.
La recherche concerne en particulier la conception, l'évaluation et l'analyse de méthodes d'ordonnancement coopératives et robustes dans les domaines de la production ou de l'ordonnancement de projet. Le doctorant devra donc concevoir, développer et implémenter des algorithmes pour résoudre, de façon coopérative, des problèmes d'ordonnancement dynamiques, mettant en œuvre des mécanismes de négociation de décision originaux. La recherche concerne aussi la mise en œuvre d'expérimentations numériques, l'analyse de données et l'analyse de performance algorithmique.
Les candidats devront justifier de leur capacité à mettre en œuvre une recherche de bonne qualité en ordonnancement, de leurs compétences en programmation et de leurs capacités à travailler en équipe et d'interagir avec des partenaires industriels. Une maitrise de la langue anglaise à l'oral et à l'écrit est également souhaitable. Des connaissances des domaines de l'ordonnancement, de l'optimisation et de la programmation par contraintes seront également appréciées.
Les candidats intéressés sont priés de transmettre par courriel un CV (détaillé) avant le 12 juin 2009 au contact suivant :
Cyril Briand
LAAS-CNRS
7, av. du Colonel Roche
31077 Toulouse Cedex 4
Email: briand(at)laas(dot)fr
Tel: (33) {0} 561 337 818
Cyril Briand <briand@laas.fr>
LAAS-CNRS - 05.61.33.78.18
PHD POSITION for research on Cooperative Robust Scheduling Methods
The MOGISA research group of the LAAS-CNRS of Toulouse has an open 3-year position for a PhD student (full-time), starting from September 2009. The PhD student position is proposed in the context of the ROBOCOOP project (Robustness and Cooperation in Scheduling) funded by the French ANR research agency. Four partners are involved in the ROBOCOOP project: the MOGISA group of the LAAS-CNRS of TOULOUSE (http://www.laas.fr/MOGISA/MOGISA.html), the LITIS of LE HAVRE (http://www.litislab.eu/), the LI of TOURS (http://www.li.univ-tours.fr) and collaborators from the ILOG-IBM software company located in Paris.
In most existing approaches, scheduling is often seen as a global decision problem where decisions concern the organization of the entire resource set, assuming a global knowledge of the system parameters. However, in a lot of application fields (supply chain management, project management, timetabling, grid computing), resources are often distributed among a set of actors which have their own decisional autonomy, their own decision objectives and a restricted knowledge of their environment. Moreover, this kind of distributed organization is precisely the context where robust decision methods can be profitable since each decision centre has to face, not only the unexpected events coming from its own organization, but also and particularly those arising from its environment. Therefore, it is interesting to revisit robust scheduling under the assumption of a cooperative approach, where scheduling decisions are distributed over a set of actors and have to be negotiated intending to converge towards a compromise which satisfies local actor performance objectives and global performance objective.
The research will seek to design, to evaluate and to analyse cooperative robust scheduling methods used in Shop and Project Scheduling problems under uncertainty. Successful applicant will design, develop and implement algorithms for solving, in a cooperative way, dynamic scheduling problems, implementing original cooperation mechanisms. The research may also involve some analysis of data, the design of numerical experiments, the numerical evaluation of new algorithms, and the analysis of algorithm performances.
Applicants must demonstrate their ability to carry out high-quality research in scheduling, a high level of proficiency in computer programming, their ability to work as part of a research team, and to interact with industry research partners. Good spoken and written English communication skills are required. Familiarity with Scheduling, Optimisation or Constraint Programming is desirable.
Interested individuals should send an email with their (detailed) CV before June 12th 2009 to the following contact:
Cyril Briand
LAAS-CNRS
7, av. du Colonel Roche
31077 Toulouse Cedex 4
Email: briand(at)laas(dot)fr
Tel: (33) {0} 561 337 818
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Offre de thèse : "Méthodes d'ordonnancement coopératives et robustes »
Le groupe MOGISA du LAAS-CNRS de Toulouse offre un financement de thèse de doctorat à temps plein, sur 3 ans. Le démarrage de la thèse est prévu en septembre 2009. L'offre se situe dans le contexte du projet ROBOCOOP (Coopération et Robustesse en Ordonnancement), financé par l'ANR. Quatre partenaires sont impliqués dans le projet : le groupe MOGISA du LAAS-CNRS de TOULOUSE (http://www.laas.fr/MOGISA/MOGISA.html), le LITIS du HAVRE (http://www.litislab.eu/), le LI de TOURS (http://www.li.univ-tours.fr) et des collaborateurs de la société ILOG-IBM, située à Paris.
Dans la plupart des approches existantes, le problème d'ordonnancement est assimilé à une fonction de décision globale où les décisions concernent l'organisation de la totalité des ressources, en supposant une connaissance totale des paramètres du système. Or, dans de nombreux champs applicatifs (chaine logistique, ordonnancement de projet, gestion d'emplois du temps, gestion de grilles de calcul), les ressources sont souvent distribuées au sein d'un ensemble d'acteurs ayant leur propre autonomie décisionnelle, leurs propres objectifs et une connaissance partielle de leur environnement. De plus, ce type d'organisation est précisément le contexte dans lequel des méthodes de décision robustes peuvent être utiles, chaque acteur devant faire face, non seulement aux aléas propres à son organisation interne, mais aussi et surtout à ceux émanant de son environnement. Il est ainsi intéressant de resituer la problématique d'ordonnancement robuste sous l'hypothèse d'une approche coopérative dans laquelle les décisions doivent être négociées entre les acteurs, dans le but de converger vers un compromis satisfaisant tout à la fois les objectifs locaux et globaux.
La recherche concerne en particulier la conception, l'évaluation et l'analyse de méthodes d'ordonnancement coopératives et robustes dans les domaines de la production ou de l'ordonnancement de projet. Le doctorant devra donc concevoir, développer et implémenter des algorithmes pour résoudre, de façon coopérative, des problèmes d'ordonnancement dynamiques, mettant en œuvre des mécanismes de négociation de décision originaux. La recherche concerne aussi la mise en œuvre d'expérimentations numériques, l'analyse de données et l'analyse de performance algorithmique.
Les candidats devront justifier de leur capacité à mettre en œuvre une recherche de bonne qualité en ordonnancement, de leurs compétences en programmation et de leurs capacités à travailler en équipe et d'interagir avec des partenaires industriels. Une maitrise de la langue anglaise à l'oral et à l'écrit est également souhaitable. Des connaissances des domaines de l'ordonnancement, de l'optimisation et de la programmation par contraintes seront également appréciées.
Les candidats intéressés sont priés de transmettre par courriel un CV (détaillé) avant le 12 juin 2009 au contact suivant :
Cyril Briand
LAAS-CNRS
7, av. du Colonel Roche
31077 Toulouse Cedex 4
Email: briand(at)laas(dot)fr
Tel: (33) {0} 561 337 818
Cyril Briand <briand@laas.fr>
LAAS-CNRS - 05.61.33.78.18