KuMiShi/Optim_Metaheuristique
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2026-01-18 14:10:34 +01:00
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@@ -1,17 +1,18 @@
# Mini Projet - Optimisation Métaheuristique
Ceci est le répertoire Git du projet d'optimisation métaheuristique du groupe 9 dont les membres sont AIT MOUSSA Amine, DAANOUNI Siham et DELAMOTTE Clément.
Ceci est le répertoire Git du projet d'optimisation métaheuristique du groupe 9 dont les membres sont **AIT MOUSSA Amine, DAANOUNI Siham et DELAMOTTE Clément**.
Le sujet choisi est **l'optimisation du chargement des véhicules électriques** et l'algorithme mis en place est **Multiple Objectives Particle Swarm Optimization (MOPSO) + Surrogate**. La modélisation du problème se trouvera dans le rapport.
Le sujet choisi est **l'optimisation du chargement des véhicules électriques** et l'algorithme mis en place est **Multiple Objectives Particle Swarm Optimization (MOPSO) + Surrogate**. La modélisation du problème se trouvera dans le rapport et les slides de présentation.
Pour les datasets, nous avons pris diverses sources pour concevoir notre propre jeu de données:
- data/vehicle_capacity.csv: [Car Dataset (2025)](https://www.kaggle.com/datasets/abdulmalik1518/cars-datasets-2025/data)
- data/elec_prices.csv: [RTE France (éco2mix)](https://www.rte-france.com/donnees-publications/eco2mix-donnees-temps-reel/donnees-marche), les données ont été récupérées manuellement sur l'hivers 2025 (S2-S5) et l'été 2025 (S29-S32)
Pour les datasets, nous avons pris diverses sources réalistes pour concevoir nos propres jeux de données afin de pouvoir récupérer des paramètres cruciaux:
- data/vehicle_capacity.csv: [Car Dataset (2025)](https://www.kaggle.com/datasets/abdulmalik1518/cars-datasets-2025/data).
- data/elec_prices.csv: [RTE France (éco2mix)](https://www.rte-france.com/donnees-publications/eco2mix-donnees-temps-reel/donnees-marche), les données ont été récupérées manuellement sur l'hivers 2025 (S2-S5) et l'été 2025 (S29-S32).
- data/grid_capacity.csv: [RTE France (éco2mix)](https://www.rte-france.com/donnees-publications/eco2mix-donnees-temps-reel/donnees-marche), même procédé qu'au dessus.
## Installation
Le projet a été concu à l'aide du *Python packet manager* ***UV***, il est préférable d'utiliser celui-ci pour ca facilité d'utilisation. **UV** peut être installé via le [site internet officiel](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#installing-uv).
Pour télécharger le projet vous pouvez simplement utiliser la commande `git clone https://gitea.galaxynoliro.fr/KuMiShi/Optim_Metaheuristique.git` ou récupérer le fichier `.zip` du projet et l'extraire.
POur télécharger le projet vous pouvez simplement utiliser la commande `git clone https://gitea.galaxynoliro.fr/KuMiShi/Optim_Metaheuristique.git` ou récupérer le fichier `.zip` du projet et l'extraire.
Le projet a été concu à l'aide du ***Python packet manager UV***, il est préférable d'utiliser celui-ci pour sa facilité d'utilisation **sauf si vous vous contentez de regarder les résultats de notre notebook**. **UV** peut être installé via le [site internet officiel](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#installing-uv) sur tout système d'exploitation.
**Linux:**
```bash
@@ -29,6 +30,11 @@ winget install --id=astral-sh.uv -e
```
## Utilisation
Vous pouvez utiliser le projet de deux manières:
1. Récupérer le notebook et suivre les cellules une à une avec les résultats pré-compiler dans le fichier.
2. Exécuter le projet complet à l'aide du code source et de **UV**
Pour charger le projet et l'executer sans problème, il faut d'abord configurer notre environnement d'execution de la manière suivante:
```bash
@@ -38,8 +44,8 @@ uv venv
# Téléchargement des requirements du projet
uv pip sync uv.lock
# Si uv.lock n'existe pas, vous pouvez le générer avec la commande suivante:
# Si uv.lock ne fonctionne pas correctement ou n'existe pas, vous pouvez le générer avec la commande suivante à partir du .toml:
uv pip compile --upgrade pyproject.toml -o uv.lock
```
Enfin, vous pouvez executer n'importe quel script avec la commande `uv run main.py` (main.py pouvant etre remplacé par n'importe quel autre script python executable).
Enfin, vous pouvez executer n'importe quel script avec la commande `uv run main.py`, sachant que `main.py` peut être remplacé par n'importe quel autre script python executable.