Gagnat du Data Challenge 2023

Première place sur 18 équipes au Data Challenge 2023.

L’Équipe :

• Adam Cody
• Aussant Antoine
• Delapart Thomas
• Delisle Juliette
• Larmet-Demenay Gwendal

Data Challenge 2023

Le Master Mathématiques Appliquées, Statistique (Universités de Rennes 1 et Rennes 2), le Master Monnaie, Banque, Finance Assurance (Université de Rennes 1), TAC ECONOMICS et l’association Rennes Data Science, organisent un data challenge les 20 et 21 janvier 2023 à la Faculté des Sciences Economiques de Rennes.

Le problème

Voir les 2 sujets du data challenge ici.

Nous avons choisi le sujet suivant : Optimisation du positionnement des sites Enedis en Bretagne.

Notre solution

Animation des générations de notre algorithme génétique :

Détail de notre solution ici (documentation/rapport_technique).

Structure du projet

📦datachallenge2023
 ┣ 📂data
 ┃ ┣ 📂bzh_shapefile                        // Shapefile de la Bretagne
 ┃ ┣ 📂img                                  // Plots Saved
 ┃ ┣ 📜communes_bre.csv
 ┃ ┣ 📜niveau_interventions.csv
 ┃ ┣ 📜niveau_interventions_improved.csv
 ┃ ┣ 📜temps_trajet30.csv
 ┃ ┗ 📜temps_trajet30_filtered.csv
 ┣ 📂documentation
 ┣ 📂src
 ┃ ┣ 📜data challenge_doc final.R           // Script R prétraitement
 ┃ ┣ 📜main.py                              // Programme principal
 ┃ ┣ 📜parse.py                             // Fonctions de traitement
 ┃ ┣ 📜genetic.py                           // Algorithme génétique
 ┃ ┗ 📜utils.py                             // Fonctions utilitaires
 ┣ 📜.gitignore
 ┣ 📜README.md
 ┗ 📜requirements.txt                       // packages Pythons nécessaires

Installation et utilisation

Prérequis

• Python 3.X
• Pip

Pour installer les packages nécessaires, exécuter la commande suivante :

pip install -r requirements.txt

Utilisation

Pour lancer le programme, exécuter la commande suivante :

python main.py