Détail du poste Établissement : Université de Tours École doctorale : Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes - MIPTIS Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours Direction de la thèse : Emmanuel NERON ORCID 0009000781368323 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-20T23:59:59 À la fois outil de modélisation et de résolution de problèmes combinatoires, les graphes ont toujours été au coeur de la recherche opérationnelle (RO), de l'intelligence artificielle (IA) et, à leur intersection, de la programmation par contraintes (PPC). - En termes de résolution, ils sont depuis toujours au centre des mécanismes de propagation et de filtrage, typiquement des contraintes globales de cardinalité comme AllDiff [Régin, 1994 ; Le Bozec-Chiffoleau et al, 2025]. - Les graphes peuvent aussi apparaître directement dans la structure des problèmes. Les variables de graphe et leurs contraintes associées [Fages, 2014], offrent alors un cadre de modélisation élégant pour ces problèmes de RO, notamment de transport et de bioinformatique [Ahmed Sidi et al, 2025]. Dans cette thèse nous continuerons l'étude des interactions entre graphes et programmation par contraintes (modélisation, structures de données réversibles dédiées, ...). Nous chercherons en particulier quand et comment les algorithmes de graphe utilisés pendant le filtrage pourraient nous fournir des « explications », et ainsi renforcer le modèle au cours de sa résolution (génération de « nogoods »). Les techniques développées dans le cadre de ces travaux seront mises en oeuvre pour résoudre efficacement un problème d'optimisation de tournées de véhicules électriques avec des opérations de recharge nocturnes au dépôt. Dans ces problèmes, récemment introduits dans [Yamin et al, 2025], un planificateur doit concevoir des tournées de collecte, de livraison ou de services pour une flotte de véhicules électriques ainsi que le plan
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