Question 1

Comment diviser une liste de noms en groupes aléatoires ?

Accepted Answer

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.

Question 2

GroupMixer est-il gratuit ?

Accepted Answer

Oui. GroupMixer est entièrement gratuit. Si vous le trouvez utile et souhaitez soutenir le développement, vous pouvez faire un don via GitHub Sponsors.

Question 3

Y a-t-il des limites d'utilisation ?

Accepted Answer

Non. Il n'y a aucune limite d'utilisation sur GroupMixer.

Question 4

Ai-je besoin d'un compte ?

Accepted Answer

Non. Vous n'avez pas besoin de compte ni d'inscription. Collez les noms, ajustez la configuration et générez des groupes tout de suite.

Question 5

Où mes données sont-elles traitées ?

Accepted Answer

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.

Question 6

Est-ce que cela fonctionne hors ligne après le premier chargement ?

Accepted Answer

Oui. Une fois la page chargée, vous pouvez continuer à utiliser GroupMixer hors ligne dans votre navigateur.

Question 7

Puis-je garder des personnes ensemble ou séparées ?

Accepted Answer

Oui. Ouvrez les options avancées pour ajouter des règles Keep Together et Keep Apart, plusieurs sessions et un équilibrage des attributs.

Question 8

Puis-je équilibrer selon le rôle, la compétence, le genre ou le service ?

Accepted Answer

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.

Question 9

Puis-je fixer certaines personnes à des groupes ?

Accepted Answer

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.

Question 10

Puis-je éviter les binômes répétés entre les manches ?

Accepted Answer

Oui. Définissez le nombre de sessions et activez "Avoid repeat pairings" pour réduire les répétitions entre les manches.

Question 11

Comment créer des salles Zoom avec le moins de répétitions possible ?

Accepted Answer

Importez un CSV de préassignation Zoom ou un tableur avec les adresses e-mail, choisissez le nombre de salles et de sessions, gardez « Éviter les binômes répétés » activé, puis générez les groupes. Utilisez ensuite Share & Export → Download Zoom breakout CSV. Avec plusieurs sessions, GroupMixer télécharge un ZIP contenant un CSV Zoom par tour ; importez le bon CSV dans l’écran de préassignation des salles Zoom avant ce tour. Zoom associe les participants par adresse e-mail, donc ils doivent rejoindre avec la même adresse.

Question 12

Puis-je créer des groupes pour des personnes qui n'assistent pas à chaque session ?

Accepted Answer

Oui. Utilisez l'éditeur de scénario pour la participation partielle. Vous pouvez définir quels participants assistent à chaque session avant de générer le planning.

Question 13

Puis-je définir différentes tailles de groupe ou capacités de salle ?

Accepted Answer

Oui. Utilisez l'éditeur de scénario pour définir des capacités de groupe personnalisées, y compris des capacités différentes pour différents groupes ou différentes sessions.

Question 14

Puis-je contrôler la fréquence à laquelle les personnes visitent des groupes précis ?

Accepted Answer

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.

Question 15

Quand dois-je utiliser l'éditeur de scénario ?

Accepted Answer

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, Encounters, Group Visits, le réglage avancé, les paramètres du solver, les résultats précédents et l'analyse des résultats.

Question 16

GroupMixer est-il un générateur de groupes aléatoires ?

Accepted Answer

Oui, mais il ne se contente pas de mélanger des noms. Chaque exécution dans le navigateur obtient une nouvelle graine depuis l’API d’aléatoire cryptographiquement sûre du navigateur. Cette graine pilote l’exploration aléatoire du solveur local Rust et WebAssembly. La taille des groupes, les exigences, l’équilibrage, la réduction des répétitions et les autres objectifs sélectionnés déterminent quel planning valide est renvoyé ; GroupMixer ne prétend donc pas échantillonner uniformément tous les regroupements possibles.

Question 17

Quel algorithme GroupMixer utilise-t-il ?

Accepted Answer

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.

Question 18

Quelle est la fonction objectif ?

Accepted Answer

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.

Question 19

Comment le solver crée-t-il son planning initial ?

Accepted Answer

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.

Question 20

Que se passe-t-il une fois le planning de départ construit ?

Accepted Answer

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.

Question 21

GroupMixer utilise-t-il des métaheuristiques pour la recherche ?

Accepted Answer

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.

Question 22

Comment GroupMixer évite-t-il les binômes répétés ?

Accepted Answer

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.

Question 23

Comment les exigences et les préférences sont-elles traitées ?

Accepted Answer

Les exigences comme la présence, la capacité, Fixed Placements, Keep Together et Keep Apart sont obligatoires. Les préférences comme Balance Attributes, Attribute Totals, Prefer Together, Prefer Apart, Encounters et Group Visits sont des cibles pondérées et ciblées. Avoid Repeats et Maximize Contacts sont des objectifs globaux de qualité du planning.

Question 24

Quelle est la différence entre exigences et préférences ?

Accepted Answer

Les exigences doivent être satisfaites. Les préférences sont des cibles pondérées pour des personnes, groupes ou sessions sélectionnés. Avoid Repeats et Maximize Contacts mesurent la qualité globale du planning.

Question 25

GroupMixer peut-il prouver l'optimalité globale ?

Accepted Answer

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.

Question 26

Existe-t-il d'autres outils capables de trouver de meilleurs plannings que GroupMixer ?

Accepted Answer

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.

Question 27

Que dois-je faire si je trouve un meilleur planning ?

Accepted Answer

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.

Question 28

Pourquoi deux exécutions peuvent-elles produire des plannings différents ?

Accepted Answer

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.

Question 29

GroupMixer ignore-t-il silencieusement les règles difficiles ?

Accepted Answer

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.

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