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dc.contributor.authorTAIBAOUI, Mohammed-
dc.contributor.authorTALMAT, Amine Mohamed-
dc.contributor.authorREZKI, Nafissa-
dc.date.accessioned2025-04-14T14:45:47Z-
dc.date.available2025-04-14T14:45:47Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttp://dspace.ensta.edu.dz/jspui/handle/123456789/352-
dc.descriptionProjet de fin d’étude d’ingéniorat : ingénierie des transport - Alger : Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées (ex ENST) :2024en_US
dc.description.abstractLe problème de la planification des équipages dans les compagnies aériennes a fait l'objet d'une attention considérable au cours des dernières années. Ce problème est souvent décomposé en deux étapes en raison de sa grande taille et de sa complexité croissante, d’abord l'appariement des équipages, puis l'affectation des équipages. Ce travail se concentre sur le problème d'appariement d'équipage, également connu sous le nom de "Crew Pairing Problem", qui est une partie essentielle dans la planification des équipages et qui consiste à créer des séquences (jumelages) des vols, où chez la compagnie Air Algérie rencontre des difficultés qui nécessitent beaucoup de temps pour résoudre ce problème d’une manière réalisable. Nous avons utilisé les méthodes de Machine Learning pour réduire la complexité du problème en divisant les données puis nous avons proposé un algorithme qui donnait des résultats beaucoup mieux et réalisablesen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherENSTAen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectproblème d’appariement d’équipageen_US
dc.subjectclusteringen_US
dc.subjectoptimisationen_US
dc.titleSmart Staffing Machine Learning pour l’optimisation de la planification des équipagesen_US
dc.title.alternativeCas Air Algérieen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:ING- Ingénierie des Transports

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