Exercice 2

Dans cet exercice, vous allez essayer d’utiliser FMT pour répondre à différentes questions concernant un modèle stratégique et un modèle tactique, par le biais d’un processus de replanification.

Ainsi, cet exercice vous apprendra à :

• Réaliser un script de replanification
• Faire une replanification avec plusieurs modèles, en variant les mots clés spéciaux de FMT
• Analyser les résultats des replanifications pour répondre à différentes questions

Pour faire cet exercice, vous devez avoir installé FMT sur votre ordinateur et avoir téléchargé les fichiers d’exemple depuis le dépôt GitHub de FMT.

• 💾 Télécharger et installer FMT

• 💾 Télécharger les fichiers d’exemples de FMT

Vous devez également avoir installé Python sur votre ordinateur. Si cela n’est pas fait, référez-vous à cette page.

1ère partie : Création d’un script de replanification

Le processus de replanification implique souvent de lancer de nombreux modèles, et de nombreuses fois (pour faire des itérations).

Il est ainsi très utile de creer un script Python qui peut être appellé par le biais d’une console, d’un terminal, ou d’une invite de commande.

Encore mieux : il est possible de créer un script Python qui lira des arguments qui lui seront fournis lorsqu’il sera appelé avec l’invite de commande. Cela permettra de réutiliser ce script pour différentes replanifications.

Essayez alors de créer en langage Python le script suivant :

• Importation de Models, Parser, Core, Version et Parallel depuis FMT
• Lecture des arguments suivants (il est recommandé d’utiliser le module argparse)
  • -pri qui indique la localisation du fichier primaire des modèles qui seront utilisés
  • -str qui indique le nom du scénario stratégique
  • -tac qui indique le nom du scénario tactique
  • -sto qui indique le nom du scénario stochastique
  • -out qui indique une liste d’outputs d’intéret, séparés par une virgule, à extraire des résultats des modèles
  • -fol qui indique le dossier où les sorties du script seront mises
  • -rep qui indique le nombre d’itérations à faire
  • -len qui indique le nombre de périodes du modèle stratégique
  • -rel qui indique le nombre de périodes sur lesquelles la replanification va se faire
  • -thr qui indique le nombre de coeurs de CPU à utiliser pour faire des itérations en parralèle

Ensuite, le script devra :

• Lire le modèle via le fichier primaire
• Lire les différents scénarios
• Créer le modèle stratégique/global en utilisant le nom de scénario fournis par -str
  • Faire en sorte que le modèle global se fasse sur la durée fournie par -len
  • Faire en sorte que le modèle global utilise le nombre de threads indiqués par -thr pour la résolution en parallèle
• Créer le modèle stochastique en utilisant le nom de scénario fournis par -sto
  • Faire en sorte que le modèle stochastique se fasse sur la durée de une période
• Créer le modèle tactique en utilisant le nom de scénario fournis par -tac
  • Faire en sorte que le modèle tactique se fasse sur la durée de une période
  • Faire en sorte que le modèle global utilise le nombre de threads indiqués par -thr pour la résolution en parallèle
• Ajouter les outputs selectionnés par l’argument -out dans une liste depuis les outputs des modèles
• Préparer la tâche de replanning par le biais de la fonction Parallel.FMTreplanningtask() en fournissant à la fonction :
  • Le modèle stratégique
  • Le modèle stochastique
  • Le modèle tactique
  • La liste des outputs voulus
  • Le dossier où les outputs seront mis
  • Le format des outputs (ici, .csv)
  • Tous les autres arguments nécéssaires à la fonction
• Lancer la tâche de replanning par le biais de la fonction Parallel.FMTtaskhandler()

Lorsque vous avez terminé, ou si vous êtes bloqué.e, vous pouvez afficher la correction de cet exercice pour du code Python en cliquant sur le bouton “Révéler la correction” ci-dessous.

from FMT import Models
from FMT import Parser
from FMT import Core
from FMT import Version
from FMT import Parallel
import os,argparse


if __name__ == "__main__":
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-pri", "--primary", required=True,help="Fichier primaire")
    ap.add_argument("-str", "--strategic", required=True,help="Nom du scenario strategique")
    ap.add_argument("-tac", "--tactic", required=True,help="Nom du scenario tactique")
    ap.add_argument("-sto", "--stochastic", required=True,help="Nom du scenario stochastique")
    ap.add_argument("-out", "--outputs", required=True,help="Liste d'outputs separe d'une virgule")
    ap.add_argument("-fol", "--folder", required=True,help="Dossier de sortie")
    ap.add_argument("-rep", "--replicates", required=True,help="Nombre de replicas")
    ap.add_argument("-len", "--strategiclength", required=True,help="Nombre de periode du strategique")
    ap.add_argument("-rel", "--replanninglength", required=True,help="Nombre de periode de re-plannification")
    ap.add_argument("-thr", "--threads", required=True,help="Nombre de threads")
    ap.add_argument("-com","--compresstime", nargs="+",help="Compress time sous la forme 20,5 40,8")
    args = vars(ap.parse_args())
    if Version.FMTversion().hasfeature("OSI"):
        modelparser = Parser.FMTmodelparser()
        path = args["primary"]
        scenarios = [args["strategic"],args["stochastic"],args["tactic"]]
        models = modelparser.readproject(path, scenarios)
        globalmodel = Models.FMTlpmodel(models[0], Models.FMTsolverinterface.CLP)
        globalmodel.setparameter(Models.FMTintmodelparameters.LENGTH,int(args["strategiclength"]))
        globalmodel.setparameter(Models.FMTintmodelparameters.NUMBER_OF_THREADS,1)
        if "com" in args:
            for firstperiod,value in [tuple(int(cmpt.split(",")[0]),float(cmpt.split(",")[1])) for cmpt in args["com"]]:
                globalmodel.setcompresstime(firstperiod,int(args["strategiclength"]),value)
        stochastic = Models.FMTnssmodel(models[1],0)
        stochastic.setparameter(Models.FMTintmodelparameters.LENGTH, 1)
        localmodel = Models.FMTlpmodel(models[2], Models.FMTsolverinterface.CLP)
        localmodel.setparameter(Models.FMTintmodelparameters.LENGTH, 1)
        localmodel.setparameter(Models.FMTintmodelparameters.NUMBER_OF_THREADS,1)
        selectedoutputs=[]
        for output in globalmodel.getoutputs():
            if output.getname() in args["outputs"].split(","):
                selectedoutputs.append(output)
        outputlocation = args["folder"]
        layersoptions=["SEPARATOR=SEMICOLON"]
        replanningtask=Parallel.FMTreplanningtask(globalmodel,stochastic, localmodel, selectedoutputs, outputlocation, "CSV", layersoptions,int(args["replicates"]),int(args["replanninglength"]),0.5, Core.FMToutputlevel.totalonly)
        handler = Parallel.FMTtaskhandler(replanningtask,int(args["threads"]))
        handler.setquietlogger()
        handler.conccurentrun()
    else:
        print("FMT needs to be compiled with OSI")

2ème partie : Création des scénarios pour la replanification

Préparation

Après avoir téléchargé les fichiers d’exemples de FMT (voir plus haut), ouvrez le dossier Models/TWD_land/Scenarios/Globalex1.

Ce scénario Globalex1 est un scénario que nous utiliserons comme modèle stratégique ou modèle global.

Prenez le temps d’observer le contenu de ses fichiers; en particulier, jetez un oeil à ses actions, ses objectifs et ses contraintes.

Faites de même avec le modèle Localex1, que nous utiliserons comme modèle tactique ou modèle local.

Question 1

Ouvrez ensuite une invite de commande de Windows, ou bien un Powershell. Utilisez la commande cd pour vous rendre dans le dossier Examples/Python/replanning. Puis, utilisez la commande suivante pour lancer la replannification :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex1 -tac Localex1 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX1 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Cette commande indique au script créé dans la première partie que nous voulons :

• Utiliser le modèle qui se trouve au chemin ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri
• Utiliser le scénario Globalex1 comme modèle stratégique
• Utiliser le scénario Localex1 comme modèle tactique
• Utiliser le scénario Globalnofire comme modèle stocastique
• Créer des tableaux de sorties pour les outputs OVOLREC, OSUPREC, OSUPPL, et VOLINVENT
• Mettre ces tableaux dans le dossier replanning_EX1
• Faire 10 itérations
• Solutionner le modèle stratégique sur 20 périodes
• Faire la replannification sur 20 périodes
• Utiliser 2 coeurs de CPU pour faire des itérations en parallèle

Une fois que la commande s’est éxécutée, regardez les sorties présentes dans le dossier Examples/Python/replanning/replanning_EX1.

Avec une tolérance à la rupture de stock de 5%, quelle est la probabilité de maintenir OVOLREC jusqu’à la période 10 dans le modèle tactique ?

Révéler la correction

Pour regarder la probabilité de maintenir OVOLREC au-dessus d’une baisse de 5%, il suffit de regarder le fichier outputsdrift.csv. Celui-ci nous indique la probabilité que les différents outputs sélectionnés restent, dans le modèle tactique, au-dessus ou en-dessous d’un certain éloignement vis-à-vis du modèle stratégique.

On peut donc ouvrir le fichier, et se rendre jusqu’aux lignes qui concernent OVOLREC et un drift de 0.05 (5%), à savoir les lignes 462-481.

En regardant ces lignes, on peut voir qu’à partir de la période 7, OVOLREC a une probabilité de 0 de ne pas baisser de plus de 5% par rapport au modèle stratégique (troisième colonne LowerProbability); cette probabilité reste à 0 pour toutes les périodes suivantes. Ainsi, il semble donc que la probabilité de maintenir OVOLREC au-dessus d’une baisse de 5% jusqu’à la période 10 est de 0.

On peut représenter ces valeurs avec un graphe via les données de outputsdrift.csv :

Question 2

À présent, dupliquez le dossier Globalex1 et renommez-le Globalex2 (supprimez le dossier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Globalex2 afin de forcer le scénario Globalex2 à ne pas dépasser 20 000 m³ pour l’output OVOLREC.

*OBJECTIVE
_MAXMIN oVolRec 1.._LENGTH

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

oVolRec<= 20000 1.._LENGTH

_NDY(oVolRec) 1.._LENGTH


*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex2 et le modèle tactique Localex1, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex2 -tac Localex1 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX2 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, regardez les sorties présentes dans le dossier Examples/Python/replanning/replanning_EX2.

Avec une tolérance à la rupture de stock de 5%, quelle est la probabilité de maintenir OVOLREC jusqu’à la période 10 dans le modèle tactique ?

Y-as-t-il un gain vis-à-vis de la question 1 ?

Question 3

À présent, dupliquez le dossier Localex1 et renommez-le Localex3 (supprimez le dossier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Localex3 afin de forcer ce modèle tactique à suivre la solution du modèle stratégique avec un poids de 100, avec le mot clé _SETGLOBALSCHEDULE(poids).

*OBJECTIVE
_MAX ovolrec 1.._LENGTH _SETGLOBALSCHEDULE(100)

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

oVolRec<= 40272 1.._LENGTH _SETFROMGLOBAL(1)


*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex1 et le modèle tactique Localex3, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex1 -tac Localex3 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX3 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, regardez les sorties présentes dans le dossier Examples/Python/replanning/replanning_EX3.

Avec une tolérance à la rupture de stock de 5%, quelle est la probabilité de maintenir OVOLREC jusqu’à la période 10 dans le modèle tactique ?

Y-as-t-il un gain vis-à-vis de la question 1 ?

Question 4

À présent, dupliquez le fichier TWD_land._opt de Localex1 dans le dossier Localex4 (supprimez le fichier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Localex4 afin de forcer le modèle tactique à suivre les tables de réplicas (PEUPLEMENT1.csv et PEUPLEMENT2.csv) pour la récolte dans les types de peuplement1 et peuplement2 (utilisez _REPLICATE()). En ce faisant, vous devez donc forcer le modèle tactique à faire un certain niveau de récolte dans des entités spatiales particulières du modèle (les peuplements 1 et 2) en vous basant sur des fichiers que vous fournissez au modèle (PEUPLEMENT1.csv et PEUPLEMENT2.csv).

*OBJECTIVE
_MAX ovolrec - _Penalty(_All) 1.._LENGTH

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

oVolRec<= 40272 1.._LENGTH _SETFROMGLOBAL(1)

oVolRecPEUPLEMENT1 <= 0 1.._LENGTH _Goal(G1,9999) _REPLICATE(PEUPLEMENT1.csv)
oVolRecPEUPLEMENT1 >= 0 1.._LENGTH _Goal(G2,9999) _REPLICATE(PEUPLEMENT1.csv)
oVolRecPEUPLEMENT2 <= 0 1.._LENGTH _Goal(G3,9999) _REPLICATE(PEUPLEMENT2.csv)
oVolRecPEUPLEMENT2 >= 0 1.._LENGTH _Goal(G4,9999) _REPLICATE(PEUPLEMENT2.csv)

*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex1 et le modèle tactique Localex4, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex1 -tac Localex4 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT,OVOLRECPEUPLEMENT1,OVOLRECPEUPLEMENT2 -fol replanning_EX4 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, rendez vous dans le fichier Localex4.csv du dossier replanning_EX4, et observez les résultats des outputs OVOLRECPEUPLEMENT1 et OVOLRECPEUPLEMENT2. En particulier, vous pouvez creer une table pivot dans un logiciel comme Microsoft Excel afin d’obtenir un graphe montrant l’évolution de ces mesures à travers les périodes de temps, avec une courbe pour chacune des itérations.

En même temps, ouvrez les fichiers PEUPLEMENT1.csv et PEUPLEMENT2.csv, et observez leur contenu. Chaque colonne correspond à des valeurs que le modèle tactique devait suivre pour une itération, avec chaque ligne contenant une valeur pour une période donnée.

En comparant le contenu de Localex4.csv et de PEUPLEMENT1.csv et PEUPLEMENT2.csv, qu’observez vous ?

Révéler la correction

On peut voir que le modèle tactique à en effet suivi les niveaux de récolte définit dans les fichiers PEUPLEMENT1.csv et PEUPLEMENT2.csv pour l’output OVOLREC dans les peuplements 1 et deux.

En particulier, on peut voir que OVOLRECPEUPLEMENT1 descend à 0 pour la période 4 dans toutes les itérations, comme prévu dans PEUPLEMENT1.csv. On peut aussi voir que l’itération 4 garde une valeur de OVOLRECPEUPLEMENT1 à 10 la plupart du temps, alors que les autres itérations gardent une valeur de 20.

On peut observer une baisse à 0 pour OVOLRECPEUPLEMENT2 à la période 9 dans toutes les itérations, comme prévu dans PEUPLEMENT2.csv.

Question 5

À présent, dupliquez le dossier Localex1 et renommez-le Localex5 (supprimez le dossier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Localex5 afin de forcer ce modèle tactique à ignorer la contrainte de plantation de 90 à 100ha à partir de la période (ou bien de ne la suivre que durant la période 1) en utilisant le mot clé _REIGNORE(période).

*OBJECTIVE
_MAX ovolrec - _Penalty(_All) 1.._LENGTH

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

oVolRec<= 40272 1.._LENGTH _SETFROMGLOBAL(1)

osuppl >= 90 1 _Goal(G1,9999) _REIGNORE(2)
osuppl <= 100 1 _Goal(G2,9999) _REIGNORE(2)

*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex1 et le modèle tactique Localex5, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex1 -tac Localex5 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX5 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, comparez l’évolution de l’output du niveau de plantations OSUPPL dans le modèle tactique Localex1 (dans le dossier replanning_EX1 créé à la question 1) à l’évolution de OSUPPL dans le modèle tactique Localex5 (dans le dossier replanning_EX5). Comme précédemment, vous pouvez utiliser une table pivot dans un logiciel comme Microsoft Excel afin d’obtenir un graphe montrant l’évolution de ces mesures à travers les périodes de temps, avec une courbe pour chacune des itérations.

Quelles différences observez-vous entre Localex1 et Localex5 ? ?

Révéler la correction

On peut voir que le modèle tactique Localex1 arrive à soutenir le niveau de OSUPPL pendant un long moment de manière stable, comme montré sur ce graphe :

En comparaison, dans Localex5, on peut voir que le niveau de OSUPPL est beaucoup plus variable et instable. Il atteind rapidement des valeurs de 0, à cause du fait que les contraintes du modèle le concernant sont ignorées après la période 2, comme montré sur ce graphe :

Ainsi, il semble que le fait d’ignorer les contraintes concernant OSUPPL à bien fonctionné.

Question 6

À présent, dupliquez le dossier Localex1 et renommez-le Localex6 (supprimez le dossier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Localex6 afin de forcer ce modèle tactique à réaliser de 100% du niveau de récolte (OVOLREC) du modèle stratégique, avec une variabilité de 1% autorisée pour le dépassement de la valeur (donc au moins 100%, et au plus 101%) avec le mot clé _SETFROMGLOBAL(poids).

*OBJECTIVE
_MAX ovolrec - _Penalty(_All) 1.._LENGTH

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

oVolRec<= 40272 1.._LENGTH _SETFROMGLOBAL(1)

osuprec <= 40272 1.._LENGTH _Goal(G1,9999) _SETFROMGLOBAL(1.0)
osuprec >= 40272 1.._LENGTH _Goal(G2,9999) _SETFROMGLOBAL(0.99)

*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex1 et le modèle tactique Localex6, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex1 -tac Localex6 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX6 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, regardez les sorties présentes dans le dossier Examples/Python/replanning/replanning_EX6.

Comparez à présent la probabilité de maintenir une récolte similaire à l’exercice 1 (avec Localex1) en regardant le contenu de outputsdrift.csv dans replanning_EX1 et replanning_EX6.

Quelles différences observez-vous ?

Question 7

À présent, dupliquez le dossier Globalex1 et renommez-le Globalex7 (supprimez le dossier existant s’il existe déjà).

Modifiez ensuite le fichier TWD_land.opt de Globalex7 afin de forcer le scénario Globalex7 à réaliser au moins 99% du niveau de récolte OVOLREC du modèle tactique.

*OBJECTIVE
_MAXMIN oVolRec - _Penalty(_All) 1.._LENGTH

*EXCLUDE
aCaribou 1.._LENGTH
afire    1.._LENGTH
arecup    1.._LENGTH

*CONSTRAINTS

osuprec <= 40272 1.._LENGTH _Goal(G1,9999) _SETFROMLOCAL(1.0)
osuprec >= 40272 1.._LENGTH _Goal(G2,9999) _SETFROMLOCAL(0.99)

_NDY(oVolRec) 1.._LENGTH


*FORMAT MOSEK

Lancez ensuite une replannification avec le modèle stratégique Globalex7 et le modèle tactique Localex1, avec la commande suivante :

python Replanner.py -pri ../../Models/TWD_land/TWD_land.pri -str Globalex7 -tac Localex1 -sto Globalnofire -out OVOLREC,OSUPREC,OSUPPL,VOLINVENT -fol replanning_EX7 -rep 10 -len 20 -rel 20 -thr 2

Une fois que la commande s’est éxécutée, regardez les sorties présentes dans le dossier Examples/Python/replanning/replanning_EX7.

Observez à présent comment se compare le maintient du niveau des plantations (output OSSUPL) entre ceux de la question 1, et ceux de cette replannification en regardant les fichiers outputsdrift.csv de replanning_EX1 et replanning_EX7.

Comment se comparent le maintient du niveau de OSSUPL par rapport à la question 1 ?