BikeOptim

Moteur autonome (hors Revit, CPython) de génération et d'optimisation d'implantations de stationnement vélo dans des pièces réelles, conforme au Décret n° 2022-930 et à l'Arrêté du 30 juin 2022.

Successeur du moteur BikeEngine (pyRevit / IronPython, gelé dans legacy/), avec une ambition supérieure : un pipeline d'optimisation à l'échelle du papier HABX (Floor plan generation through a mixed constraint programming-genetic optimization approach, Laignel et al., Automation in Construction 123, 2021) — programmation par contraintes pour la structure, algorithme génétique multi-objectif (NSGA-II) pour le raffinement, top-N de variantes diverses.

Statut

M1 → M5 réalisés (voir docs/ROADMAP.md) :

• M1 — modèle de pièce (shapely) + visualisation PNG.
• M2 — parité legacy : constructeur glouton porté en CPython/mètres, golden numbers reproduits à l'identique.
• M3 — packing exact par zone (sélection des bandes par DP maison / CP-SAT).
• M4 — circulation réseau de premier rang : mutualisation multi-portes + accessibilité garantie de chaque rack.
• M5 — NSGA-II sur le génome structurel : front de Pareto, top-N variantes diverses, gains stricts vérifiés (ex. 46 resserré 14 → 28 vélos accessibles).

Reste M6 (extensions : épi 45°, double étage, multi-pièces, rapport, CLI).

📖 Nouveau venu ? Lire docs/GUIDE.md — guide pédagogique complet (concepts, mathématiques, chronologie algorithmique, mode d'emploi).

Démarrage rapide

# Dépendances (le socle de calcul reste stdlib pur ; extras pour geo/viz/exact)
pip install -e .[geo,viz,solve]

# Toute la suite de tests (53 tests, M1→M5)
python -m unittest discover -s tests -v

# Bancs de démonstration par jalon
python scripts/bench_m2.py   # parité golden numbers
python scripts/bench_m3.py   # exact vs glouton + contrôles
python scripts/bench_m4.py   # accessibilité + mutualisation 3 portes
python scripts/bench_m5.py   # gains NSGA-II + rendus Pareto / top-N

# Référence : rejouer le moteur legacy validé (golden numbers)
python legacy/bench/bench_layout.py

Carte du dépôt

Principes

• Unités : mètres partout dans le moteur (conversion 1 ft = 0,3048 m à l'import).
• Jamais pire : toute évolution doit égaler ou battre les golden numbers du banc legacy.
• Déterminisme : tout aléa passe par un RNG seedé.
• Validité par construction : non-chevauchement, connectivité des accès (1,20 m), conformité réglementaire vérifiables sur chaque résultat.

Auteur

Loukas Delevaux (ANMA) — assisté par Claude Code.

BikeOptim — moteur d'implantation de parkings vélo (hors Revit)

Moteur autonome CPython (≥ 3.10) de génération/optimisation d'implantations de stationnement vélo dans des pièces réelles (Décret n° 2022-930 / Arrêté du 30 juin 2022). Successeur du moteur pyRevit gelé dans legacy/. Ambition : pipeline à l'échelle du papier HABX — CP pour la structure, NSGA-II pour le raffinement multi-objectif, top-N de variantes diverses.

Langue et conventions

• Tout en français : code, commentaires, docstrings, docs, commits.
• Unités internes : mètres partout. Conversion pieds Revit → mètres (1 ft = 0,3048 m) uniquement dans src/bikeoptim/io/rooms.py au chargement.
• src/bikeoptim/io/ et src/bikeoptim/core/geometry.py restent stdlib pur (aucun import shapely/numpy). Les dépendances lourdes (shapely, ortools, pymoo, numpy, matplotlib) sont des extras pyproject, importées seulement dans solve/, optimize/, circulation/, viz/.
• Changelog en tête de docstring de module, daté, style du legacy.

Commandes

• Tests : python -m unittest discover -s tests -v
• Golden numbers (moteur legacy de référence) : python legacy/bench/bench_layout.py
• Vérif syntaxe rapide : python -m py_compile <fichiers>

Carte du dépôt

• docs/HANDOFF.md — algorithmes legacy, 14 leçons durement acquises, bugs corrigés, golden numbers. À lire avant tout travail sur le moteur.
• docs/ARCHITECTURE.md — conception cible ; docs/ROADMAP.md — jalons M1→M6 avec critères d'acceptation chiffrés.
• docs/ETAT_DE_LART.md — pipeline HABX + outillage SOTA.
• docs/REGLEMENTATION.md — cotes/règles exactes ; docs/FORMAT_DONNEES.md — schéma JSON pièce + grammaire du dump Revit.
• data/rooms/ — pièces réelles 22/46/47/48 (coordonnées Revit en pieds, converties en mètres au chargement).
• legacy/ — copie gelée du moteur pyRevit validé. Ne jamais modifier (seul le banc a ses chemins adaptés au dépôt). C'est la référence comparative.

Invariants non négociables (hérités des phases 1–3 du legacy)

• Jamais pire : capacité ≥ golden numbers du banc sur les pièces de référence (cf. docs/HANDOFF.md §6).
• reconnect = 0 : re-vérifier la connectivité sur un résultat final doit retirer 0 emprise (couloir 1,20 m réellement garanti).
• chevauchements = 0 : test AABB en repère local sur chaque résultat.
• Déterminisme : tout aléa via un unique random.Random(seed) ; deux exécutions à graine égale donnent le même résultat.
• Respect de l'intention utilisateur : un optimiseur ne désactive jamais un choix utilisateur (réserve cargo, double rangée…) pour gonfler un score.
• Budgets durs sur toute recherche : temps (budget_s) ET nombre d'évaluations.

Workflow

• Avancer jalon par jalon (ROADMAP) ; valider les critères d'acceptation d'un jalon avant d'entamer le suivant.
• Avant/après toute modification du moteur : lancer les tests unitaires, puis comparer aux golden numbers.
• Toute nouvelle pièce de test va dans data/rooms/ (schéma bikeoptim-room/1) avec ses résultats attendus dans le banc.
• Le papier HABX de référence (PDF, hors dépôt — droits Elsevier) : C:\Users\l.delevaux\OneDrive - ANMA\Fichiers de conversation Microsoft Teams\1-s2.0-S0926580520310712-main_(3)-1.pdf