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Koza-TTP

Démo · Voyages équitables entre équipes

Générez un calendrier et Mesurez combien chaque équipe voyage.

La IA (programación genética) busca calendarios donde el viaje sea corto y parejo. ¿Quieres tus propios equipos? Usa la guía de 5 pasos.

Résultats d’optimisation

Appuyez sur le bouton pour lancer le moteur et voir le meilleur arbre de calendrier.

Optimisation des courses

Cela prend quelques secondes.

Note : la version mémoire ne battait pas un calendrier aléatoire. Le nouveau moteur l’a fait, lors des tests préliminaires. Pour un projet scolaire, c’est un avantage : vous avez une base et une amélioration que vous pouvez mesurer.

Planning : 4T2S6G

Date Local En route
11/05/2026 WAS CHA
11/05/2026 ARI PIT
12/05/2026 WAS CHA
12/05/2026 ARI PIT
13/05/2026 WAS CHA
13/05/2026 ARI PIT
14/05/2026 CHA PIT
14/05/2026 WAS ARI
16/05/2026 CHA PIT
16/05/2026 WAS ARI
18/05/2026 PIT CHA
18/05/2026 ARI WAS

Configuration 4

Taille de la population :100
Nombre de générations :20
Probabilité de traversée :0,8
Probabilité de mutation :0,2

Pour l’introduire à votre équipe

Les réponses qu’on vous demandera en cours.

  • Où est l’IA ?

    Programmation génétique

    Un calendrier est un arbre qui évolue. Le code est dans programa_genetico/ et utilise la bibliothèque DEAP.

  • Quels patrons utilisez-vous ?

    MVT, Facade, Template Method

    Django sépare modèle, vue et modèle. ProgramaFacadeView Il cache le moteur derrière une seule entrée.

  • Comment puis-je l’adapter ?

    Changement d’équipe et de règles

    Les équipes et coordonnées sont enregistrées dans le guide. Une idée pour votre équipe : utilisez le schéma Stratégie pour la mesure du « fair trip ».

  • Puis-je l’utiliser ?

    Oui, avec la GPL-3.0

    Vous pouvez la modifier. Gardez le crédit et citez la thèse. Comment citer

Lance-le sur ton ordinateur

git clone https://github.com/lespam/koza-ttp
cd koza-ttp
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python manage.py runserver

Demandez de l’aide à votre assistant IA

Copiez cette question et collez-la dans l’assistant que vous utilisez, ainsi que le fichier programa_genetico/programagenetico.py.

Expliquez-moi étape par étape comment ce programme génétique crée et évalue un planning. Puis dites-moi ce que vous changeriez pour que la mesure du « voyage équitable » soit la différence entre l’équipe qui voyage le plus et celle qui voyage le moins.

Vérifie ce qu’il te dit par rapport au code. L’IA peut se tromper.