Nombre d'étudiants : 2 à 3
L’objectif de ce projet est de mettre en œuvre un ensemble d’algorithmes d’affectations d’étudiants à leurs emplois du temps ou leurs ues au sein d’une même application python afin de les rendre facilement exploitables par toutes les formations de Sorbonne-Université.
Différents algorithmes seront considérés :
• Cas 0 : Stable mariage problem (one-to-one matching) / Gale & Shapley Algorithm
• Cas 1 : hospitals/residents problem – also known as the college admissions problem (many-to-one matching)
• Cas 2 : many-to-many
Pour les cas 1 et 2, après la mise en œuvre des algorithmes de référence en nous appuyant uniquement sur un ordre total entre les options, nous nous intéresserons aux approches permettant aux candidats de quantifier leur intérêt pour chacune [1].
Pour tester, valider et comparer tant les algorithmes développés que les affectations obtenues, on s’appuiera sur les contraintes et données réelles de la licence informatique de la faculté des sciences.
Le code développé sera open-sourcé. Une attention particulière sera apportée aux tests et à la rédaction (en anglais) de la documentation technique et fonctionnelle associée au code fourni. Le travail fourni sera disponible sur GitLab. Ce sujet pourra donner suite à un stage de 2 mois cet été.
Candidature : Envoyez vos CVs à cedric.herpson@lip6.fr, il n'est pas nécessaire que le groupe soit préalablement constitué.
[1] Finding Approximate Competitive Equilibria: Efficient and Fair Course Allocation. Abraham Othman, Tuomas Sandholm, Eric Budish