Générateur de Groupes Aléatoires
- Participation partielleDéfinissez quels participants sont présents à quelles sessions au lieu de supposer que tout le monde participe à chaque tour.
- Capacités par groupe et sessionDonnez une capacité propre à chaque groupe et remplacez-la par session lorsque les salles ou l’encadrement changent.
- Règles par sessionAppliquez les règles ensemble, séparés, assignation fixe, répétition et équilibrage uniquement aux sessions concernées.
- Contraintes souples pondéréesAjoutez des préférences qui peuvent être violées si nécessaire, puis ajustez leur poids face aux autres objectifs.
- Objectifs de rencontres par paireCiblez le nombre de rencontres de certaines paires, avec des objectifs exacts, minimums ou maximums.
- Réglage avancé des contraintesAffinez les limites de répétition, les modes d’équilibrage par attribut, les pénalités et autres détails de contraintes.
- Réglages du solveurAjustez les limites de temps, les graines déterministes, la famille de solveur et les autres réglages d’optimisation.
- Analyse des résultatsInspectez les scores, le respect des contraintes, les pénalités et les résultats enregistrés plus en détail.
Utile pour les classes, ateliers et événements
Commencez par une répartition aléatoire simple. Quand vous avez besoin de plus de contrôle, GroupMixer évolue avec vous.
Groupes de classe
Les enseignants collent une liste d’élèves et créent des groupes équilibrés en quelques secondes. Sans courbe d’apprentissage.
Salles d’atelier
Répartissez les participants en sous-groupes pour une séance unique ou plusieurs rotations.
Speed networking
Générez plusieurs tours pour que chacun rencontre de nouvelles personnes. Les répétitions sont minimisées automatiquement.
Projets d’équipe
Divisez une classe ou une équipe en groupes projet. Équilibrez si besoin par compétence, rôle ou service.
Sessions de conférence
Affectez les participants à des tables de discussion ou des parcours parallèles tout en respectant les contraintes.
Rencontres sociales
Préparez des tours brise-glace où chacun rencontre quelqu’un de nouveau. Gardez certaines personnes ensemble ou séparées.
Questions fréquentes
Utiliser GroupMixer
Collez vos noms (un par ligne) dans la zone de texte, définissez le nombre de groupes ou de personnes par groupe, puis cliquez sur "Générer les groupes". Vos groupes apparaissent immédiatement.
Confidentialité, accès et limites
Oui. GroupMixer est entièrement gratuit. Si vous le trouvez utile et souhaitez soutenir le développement, vous pouvez faire un don via GitHub Sponsors. Faire un don sur GitHub Sponsors.
Non. Il n'y a aucune limite d'utilisation sur GroupMixer.
Non. Vous n'avez pas besoin de compte ni d'inscription. Collez les noms, ajustez la configuration et générez des groupes tout de suite.
Dans votre navigateur, sur cet appareil. Votre liste de participants et toutes les autres données que vous saisissez restent sur votre appareil pendant que vous travaillez.
Oui. Une fois la page chargée, vous pouvez continuer à utiliser GroupMixer hors ligne dans votre navigateur.
Contrôles et configuration avancée
Oui. Ouvrez les options avancées pour ajouter des règles Keep Together et Keep Apart, plusieurs sessions et un équilibrage des attributs.
Oui. Ajoutez à vos participants des attributs comme le rôle, la compétence, le genre ou le service, puis choisissez quel attribut équilibrer entre les groupes.
Oui. Utilisez Pinned people dans les options avancées pour épingler des personnes précises à un groupe précis sur toutes les sessions. C'est utile pour les responsables, les intervenants ou toute personne qui doit rester dans un groupe connu.
Oui. Définissez le nombre de sessions et activez "Avoid repeat pairings" pour réduire les répétitions entre les manches.
Oui. Utilisez l'éditeur de scénario pour la participation partielle. Vous pouvez définir quels participants assistent à chaque session avant de générer le planning.
Oui. Utilisez l'éditeur de scénario pour définir des capacités de groupe personnalisées, y compris des capacités différentes pour différents groupes ou différentes sessions.
Oui. Utilisez Group Visits dans l'éditeur de scénario pour définir des nombres de visites exacts, minimaux ou maximaux pour des personnes sélectionnées et des groupes sélectionnés sur des sessions sélectionnées. C'est utile pour les rotations de postes, l'exposition à des tâches et les plafonds de visites.
Utilisez l'éditeur de scénario pour les contrôles que cette page n'expose pas, comme la participation partielle, les capacités personnalisées par groupe et par session, les règles propres à une session, les préférences pondérées, Pair Encounters, Group Visits, le réglage avancé, les paramètres du solver, les résultats précédents et l'analyse des résultats.
Algorithme automatique
GroupMixer utilise un pipeline d'optimisation hybride. Il compile le scénario dans une représentation indexée dense, construit un planning de départ faisable et de haute qualité, puis exécute un optimiseur de recherche locale avec prévisualisations de mouvements préservant le score, acceptation record-to-record, sélection adaptative des familles de mouvements, diversification et arrêt adapté au temps d'exécution. Explorer la carte d’architecture du solveur Auto.
Le solver minimise un score pondéré. Les principaux termes sont les pénalités de rencontres répétées, les pénalités d'équilibrage des attributs, les pénalités pondérées de contraintes souples et une récompense pour les contacts uniques. Plus bas est meilleur : les répétitions et les violations de contraintes augmentent le score, tandis que les nouveaux binômes uniques le réduisent.
GroupMixer ne part pas d'un regroupement purement aléatoire. Il essaie d'abord un constructeur borné, guidé par le scénario de contraintes ou par un oracle. Ce constructeur bâtit une ossature respectant les contraintes dures, utilise une structure pure de Social Golfer lorsqu'elle aide à réduire les répétitions, projette cette structure dans le scénario réel et valide le résultat avant le début de la recherche.
Le moteur de recherche dense propose à répétition des changements locaux au planning courant. Chaque changement candidat est prévisualisé par rapport au modèle de score avant que l'optimiseur décide de le conserver ou non, afin que la recherche puisse améliorer le planning tout en préservant la validité des contraintes dures.
Recherche et réduction des répétitions
Oui. La recherche principale est un optimiseur de type recherche locale itérée avec un comportement record-to-record ou threshold accepting : les mouvements améliorants sont acceptés, et des mouvements bornés non améliorants peuvent être acceptés au début afin que la recherche puisse sortir des optima locaux. GroupMixer utilise aussi une sélection adaptative des voisinages, des poussées de diversification et des mécanismes inspirés du tabu dans des chemins spécialisés de minimisation des répétitions. Ce n'est pas une seule métaheuristique de manuel ; il combine plusieurs idées de recherche autour du modèle de score d'affectation des groupes.
La réduction des répétitions commence avant la recherche locale. GroupMixer essaie de construire un motif de contacts solide de type Social Golfer, en utilisant des structures exactes ou quasi exactes sans répétition lorsqu'elles correspondent au scénario. Ensuite, la recherche dense suit les nombres de contacts par paire, récompense les premiers contacts, pénalise l'excès de répétitions et améliore le planning sans enfreindre les exigences.
Contraintes et optimalité
Les exigences comme la présence, la capacité, Fixed Placements, Keep Together et Keep Apart sont imposées pendant la construction du planning et validées avant la recherche. Les préférences comme Repeat Limit, Balance Attributes, Attribute Totals, Prefer Together, Prefer Apart, Pair Encounters et Group Visits sont représentées comme des pénalités ou des objectifs pondérés, de sorte qu'elles peuvent être arbitrées lorsque le scénario est surcontraint.
Les exigences sont des règles que GroupMixer doit satisfaire pour renvoyer un planning. Elles comprennent la présence, la capacité des groupes, Fixed Placements, Keep Together et Keep Apart. Les préférences sont des objectifs scorés : les enfreindre est autorisé, mais cela augmente le score. Elles comprennent Repeat Limit, Balance Attributes, Attribute Totals, Prefer Together, Prefer Apart, Pair Encounters, Group Visits et l'objectif de contacts uniques.
Si GroupMixer trouve un score de 0, cela indique l'optimalité pour le modèle de score actif : il ne reste aucune violation scorée ni pénalité de répétition à améliorer. Cependant, dans de nombreux scénarios contraints, le véritable optimum peut être supérieur à 0, parce que les exigences entrent en conflit ou que la conception est mathématiquement impossible. GroupMixer n'est pas conçu pour prouver qu'un score positif est globalement optimal, et pour beaucoup de scénarios complexes cette preuve est totalement infaisable en pratique.
Non. Les exigences sont traitées comme des règles de faisabilité, pas comme des suggestions. GroupMixer essaie d'abord des constructeurs orientés qualité ; s'ils ne peuvent pas construire de planning, il peut se rabattre sur un constructeur de faisabilité basé sur SAT. Si le solver SAT prouve que les exigences sont insatisfaisables, GroupMixer échoue au lieu de les relâcher. Si un planning satisfaisant est trouvé, GroupMixer l'utilise comme point de départ et continue à optimiser les préférences et les autres objectifs de qualité.
Benchmarks et meilleurs résultats
Dans la plupart des cas, probablement pas. Les outils d'optimisation généraux comme OR-Tools peuvent modéliser des parties de ce problème, mais pour la plupart des scénarios pratiques, il est extrêmement difficile d'obtenir de meilleurs plannings que GroupMixer en utilisant seulement un solver générique. GroupMixer combine la recherche avec des heuristiques de construction propres au problème qu'une recherche de contraintes générique ne redécouvrira pas à faible coût : plannings de paires round-robin, systèmes de triplets de Kirkman et quasi Kirkman, constructions de plans affines sur corps finis et de designs transversaux, constructions MOLS et MOLR, RTD à matrices de quasi-différences, BIBD résolubles, banques internes de départ Social Golfer, banques de plannings publiées et lifting récursif. Battre GroupMixer nécessite généralement un autre algorithme combiné, pas seulement un modèle générique.
Veuillez le signaler via la page de demande de fonctionnalité. Indiquez la forme du scénario, le résultat de GroupMixer, le meilleur planning et la manière dont vous l'avez noté. Les cas où une autre méthode bat GroupMixer sont particulièrement utiles, car ils peuvent devenir des tests de régression ou des cas de benchmark pour améliorer le solver. Envoyer une demande de fonctionnalité.
La recherche utilise une exploration randomisée, sauf si une graine déterministe est fournie. Des exécutions différentes peuvent donc trouver des plannings de haute qualité différents avec le même score ou des scores similaires. Dans l'éditeur de scénario, les utilisateurs avancés peuvent définir une graine lorsque la reproductibilité est importante.