diff --git a/src/andromede/study/data.py b/src/andromede/study/data.py
index 50d4acda..b37596ca 100644
--- a/src/andromede/study/data.py
+++ b/src/andromede/study/data.py
@@ -13,7 +13,7 @@
 from abc import ABC, abstractmethod
 from dataclasses import dataclass
 from pathlib import Path
-from typing import Dict, Optional
+from typing import Dict, Optional, List
 
 import pandas as pd
 
@@ -116,6 +116,19 @@ def load_ts_from_txt(
         raise Exception(f"An error has arrived when processing '{ts_path}'")
 
 
+def filter_ts_on_scenarios_and_timesteps(
+    raw_ts: pd.DataFrame,
+    scenarios: Optional[List[int]],
+    timesteps: Optional[List[int]],
+) -> pd.DataFrame:
+    filtered_ts = raw_ts
+    if scenarios is not None:
+        filtered_ts = filtered_ts.filter(items=scenarios, axis=1)
+    if timesteps is not None:
+        filtered_ts = filtered_ts.filter(items=timesteps, axis=0)
+    return filtered_ts.reset_index(drop=True)
+
+
 @dataclass(frozen=True)
 class TimeScenarioSeriesData(AbstractDataStructure):
     """
diff --git a/src/andromede/study/resolve_components.py b/src/andromede/study/resolve_components.py
index d6650e78..b641dce5 100644
--- a/src/andromede/study/resolve_components.py
+++ b/src/andromede/study/resolve_components.py
@@ -31,6 +31,7 @@
     TimeScenarioIndex,
     TimeScenarioSeriesData,
     load_ts_from_txt,
+    filter_ts_on_scenarios_and_timesteps,
 )
 from andromede.study.parsing import (
     InputComponent,
@@ -142,13 +143,21 @@ def build_network(comp_network: NetworkComponents) -> Network:
 
 
 def build_data_base(
-    input_comp: InputComponents, timeseries_dir: Optional[Path]
+    input_comp: InputComponents,
+    timeseries_dir: Optional[Path],
+    scenarios: Optional[List[int]] = None,
+    timesteps: Optional[List[int]] = None,
 ) -> DataBase:
     database = DataBase()
     for comp in input_comp.components:
         for param in comp.parameters or []:
             param_value = _evaluate_param_type(
-                param.type, param.value, param.timeseries, timeseries_dir
+                param.type,
+                param.value,
+                param.timeseries,
+                timeseries_dir,
+                scenarios,
+                timesteps,
             )
             database.add_data(comp.id, param.name, param_value)
 
@@ -160,11 +169,17 @@ def _evaluate_param_type(
     param_value: Optional[float],
     timeseries_name: Optional[str],
     timeseries_dir: Optional[Path],
+    scenarios: Optional[List[int]],
+    timesteps: Optional[List[int]],
 ) -> AbstractDataStructure:
     if param_type == "constant" and param_value is not None:
         return ConstantData(float(param_value))
 
     elif param_type == "timeseries":
-        return TimeScenarioSeriesData(load_ts_from_txt(timeseries_name, timeseries_dir))
+        return TimeScenarioSeriesData(
+            filter_ts_on_scenarios_and_timesteps(
+                load_ts_from_txt(timeseries_name, timeseries_dir), scenarios, timesteps
+            )
+        )
 
     raise ValueError(f"Data should be either constant or timeseries ")
diff --git a/src/andromede/thermal_heuristic/problem.py b/src/andromede/thermal_heuristic/problem.py
index 69bf4bd9..a141b36b 100644
--- a/src/andromede/thermal_heuristic/problem.py
+++ b/src/andromede/thermal_heuristic/problem.py
@@ -13,7 +13,7 @@
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import ortools.linear_solver.pywraplp as pywraplp
-from typing import List, Dict
+from typing import List, Dict, Optional
 
 from andromede.libs.standard import (
     BALANCE_PORT_TYPE,
@@ -88,7 +88,13 @@ def create_main_problem(
         ],
     )
 
-    network, database = get_network_and_database(data_dir, lib, "components.yml")
+    network, database = get_network_and_database(
+        data_dir,
+        lib,
+        "components.yml",
+        scenarios=[scenario],
+        timesteps=list(range(week * number_hours, (week + 1) * number_hours)),
+    )
 
     modify_parameters_of_cluster(
         lower_bound,
@@ -110,6 +116,7 @@ def create_main_problem(
         time_block,
         scenarios,
         border_management=BlockBorderManagement.CYCLE,
+        solver_id="XPRESS",
     )
 
     return problem
@@ -177,7 +184,11 @@ def get_cluster_id(network: Network, cluster_model_id: str) -> list[str]:
 
 
 def get_network_and_database(
-    data_dir: Path, lib: Library, yml_file: str
+    data_dir: Path,
+    lib: Library,
+    yml_file: str,
+    scenarios: Optional[List[int]],
+    timesteps: Optional[List[int]],
 ) -> tuple[Network, DataBase]:
     compo_file = data_dir / yml_file
 
@@ -186,7 +197,9 @@ def get_network_and_database(
     components_input = resolve_components_and_cnx(components_file, lib)
     network = build_network(components_input)
 
-    database = build_data_base(components_file, data_dir)
+    database = build_data_base(
+        components_file, data_dir, scenarios=scenarios, timesteps=timesteps
+    )
     return network, database
 
 
@@ -219,7 +232,11 @@ def create_problem_accurate_heuristic(
     )
 
     network, database = get_network_and_database(
-        data_dir, lib, "components_heuristic.yml"
+        data_dir,
+        lib,
+        "components_heuristic.yml",
+        scenarios=[scenario],
+        timesteps=list(range(week * number_hours, (week + 1) * number_hours)),
     )
 
     modify_parameters_of_cluster(
@@ -242,6 +259,7 @@ def create_problem_accurate_heuristic(
         time_block,
         scenarios,
         border_management=BlockBorderManagement.CYCLE,
+        solver_id="XPRESS",
     )
 
     return problem
@@ -367,6 +385,7 @@ def create_problem_fast_heuristic(
     parameters = pywraplp.MPSolverParameters()
     parameters.SetIntegerParam(parameters.PRESOLVE, parameters.PRESOLVE_OFF)
     parameters.SetIntegerParam(parameters.SCALING, 0)
+    parameters.SetDoubleParam(parameters.RELATIVE_MIP_GAP, 1e-7)
     problem.solver.EnableOutput()
 
     status = problem.solver.Solve(parameters)
diff --git a/tests/functional/data_complex_case/components.yml b/tests/functional/data_complex_case/components.yml
new file mode 100644
index 00000000..1b389ee8
--- /dev/null
+++ b/tests/functional/data_complex_case/components.yml
@@ -0,0 +1,181 @@
+# Copyright (c) 2024, RTE (https://www.rte-france.com)
+#
+# See AUTHORS.txt
+#
+# This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla Public
+# License, v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed with this
+# file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/.
+#
+# SPDX-License-Identifier: MPL-2.0
+#
+# This file is part of the Antares project.
+study:
+  nodes:
+    - id: N
+      model: NODE_BALANCE_MODEL
+
+  components:
+    - id: D
+      model: FIXED_DEMAND
+      parameters:
+        - name: demand
+          type: timeseries
+          timeseries: demand-ts
+    - id: S
+      model: SPI
+      parameters:
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 1
+    - id: U
+      model: UNSP
+      parameters:
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 10000
+    - id: G1
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 410
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 180
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 96
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 100500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 8
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 8
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G1
+    - id: G2
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 90
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 60
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 137
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 24500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 11
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 11
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 3
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G2
+    - id: G3
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 275
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 150
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 107
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 69500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 9
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 9
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 4
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G3
+ 
+
+
+  connections:
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: D
+        port_2: balance_port
+
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: G1
+        port_2: balance_port
+
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: G2
+        port_2: balance_port
+
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: G3
+        port_2: balance_port
+
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: U
+        port_2: balance_port
+
+      - component1: N
+        port_1: balance_port
+        component2: S
+        port_2: balance_port
+
+
+
+
+
diff --git a/tests/functional/data_complex_case/components_heuristic.yml b/tests/functional/data_complex_case/components_heuristic.yml
new file mode 100644
index 00000000..c6c7d03f
--- /dev/null
+++ b/tests/functional/data_complex_case/components_heuristic.yml
@@ -0,0 +1,121 @@
+# Copyright (c) 2024, RTE (https://www.rte-france.com)
+#
+# See AUTHORS.txt
+#
+# This Source Code Form is subject to the terms of the Mozilla Public
+# License, v. 2.0. If a copy of the MPL was not distributed with this
+# file, You can obtain one at http://mozilla.org/MPL/2.0/.
+#
+# SPDX-License-Identifier: MPL-2.0
+#
+# This file is part of the Antares project.
+study:
+  components:
+    - id: G1
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 410
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 180
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 96
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 100500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 8
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 8
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G1
+    - id: G2
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 90
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 60
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 137
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 24500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 11
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 11
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 3
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G2
+    - id: G3
+      model: GEN
+      parameters:
+        - name: p_max
+          type: constant
+          value: 275
+        - name: p_min
+          type: constant
+          value: 150
+        - name: cost
+          type: constant
+          value: 107
+        - name: startup_cost
+          type: constant
+          value: 69500
+        - name: fixed_cost
+          type: constant
+          value: 1
+        - name: d_min_up
+          type: constant
+          value: 9
+        - name: d_min_down
+          type: constant
+          value: 9
+        - name: nb_units_min
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: nb_units_max
+          type: constant
+          value: 4
+        - name: min_generating
+          type: constant
+          value: 0
+        - name: max_generating
+          type: timeseries
+          timeseries: series_G3
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/functional/data_complex_case/demand-ts.txt b/tests/functional/data_complex_case/demand-ts.txt
new file mode 100644
index 00000000..d8598679
--- /dev/null
+++ b/tests/functional/data_complex_case/demand-ts.txt
@@ -0,0 +1,336 @@
+372	805	699	835	748	610	760	670
+299	735	629	761	670	555	685	597
+268	695	611	722	630	519	650	549
+248	671	601	700	614	486	638	524
+253	675	612	702	625	486	649	526
+292	713	652	736	663	517	696	564
+372	802	736	825	749	600	786	657
+498	921	839	973	892	734	902	799
+612	1014	911	1093	1011	857	992	916
+685	1050	916	1147	1070	912	1016	972
+739	1044	893	1150	1087	935	997	995
+749	1033	866	1151	1086	923	981	990
+730	1025	855	1148	1078	906	967	973
+718	1052	875	1172	1094	912	994	991
+700	1072	885	1192	1109	899	1010	1007
+701	1099	936	1210	1117	911	1046	1028
+754	1154	1015	1263	1164	964	1109	1072
+811	1240	1121	1323	1216	1033	1201	1131
+771	1272	1147	1307	1188	1023	1224	1126
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\ No newline at end of file
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new file mode 100644
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@@ -0,0 +1,8760 @@
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diff --git a/tests/functional/test_heuristic_complex_case.py b/tests/functional/test_heuristic_complex_case.py
index 54b5a710..47190cbb 100644
--- a/tests/functional/test_heuristic_complex_case.py
+++ b/tests/functional/test_heuristic_complex_case.py
@@ -13,47 +13,28 @@
 import pandas as pd
 import pytest
 import numpy as np
-from typing import List, Dict
+from typing import Dict
 import ortools.linear_solver.pywraplp as pywraplp
+from pathlib import Path
 
-from andromede.libs.standard import (
-    DEMAND_MODEL,
-    NODE_BALANCE_MODEL,
-    SPILLAGE_MODEL,
-    UNSUPPLIED_ENERGY_MODEL,
-)
-from tests.functional.libs.lib_thermal_heuristic import THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP
 from andromede.simulation import (
-    BlockBorderManagement,
     OutputValues,
-    TimeBlock,
-    build_problem,
 )
-from andromede.simulation.optimization import OptimizationProblem
 from andromede.study import (
     ConstantData,
-    DataBase,
-    Network,
-    Node,
-    PortRef,
     TimeScenarioSeriesData,
     TimeSeriesData,
     TimeIndex,
-    create_component,
 )
 from andromede.study.data import AbstractDataStructure
-from andromede.thermal_heuristic.model import (
-    get_accurate_heuristic_model,
-    get_model_fast_heuristic,
-    get_thermal_cluster_accurate_model,
-    get_thermal_cluster_fast_model,
-)
 from andromede.thermal_heuristic.data import (
-    get_max_failures,
-    get_max_unit,
-    get_max_unit_for_min_down_time,
     check_output_values,
 )
+from andromede.thermal_heuristic.problem import (
+    create_main_problem,
+    create_problem_accurate_heuristic,
+    create_problem_fast_heuristic,
+)
 
 
 def test_milp_version() -> None:
@@ -63,13 +44,14 @@ def test_milp_version() -> None:
 
     for scenario in range(scenarios):
         for week in range(2):
-            problem = create_complex_problem(
+            problem = create_main_problem(
                 {"G1": ConstantData(0), "G2": ConstantData(0), "G3": ConstantData(0)},
                 number_hours,
                 lp_relaxation=False,
                 fast=False,
                 week=week,
                 scenario=scenario,
+                data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
             )
 
             parameters = pywraplp.MPSolverParameters()
@@ -105,13 +87,14 @@ def test_accurate_heuristic() -> None:
     for scenario in range(scenarios):
         for week in range(2):
             # First optimization
-            problem_optimization_1 = create_complex_problem(
+            problem_optimization_1 = create_main_problem(
                 {"G1": ConstantData(0), "G2": ConstantData(0), "G3": ConstantData(0)},
                 number_hours,
                 lp_relaxation=True,
                 fast=False,
                 week=week,
                 scenario=scenario,
+                data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
             )
             status = problem_optimization_1.solver.Solve(parameters)
 
@@ -144,6 +127,7 @@ def test_accurate_heuristic() -> None:
                     thermal_cluster=g,
                     week=week,
                     scenario=scenario,
+                    data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
                 )
                 status = problem_accurate_heuristic.solver.Solve(parameters)
 
@@ -162,13 +146,14 @@ def test_accurate_heuristic() -> None:
                 nb_on_min[g] = TimeScenarioSeriesData(nb_on_heuristic)
 
             # Second optimization with lower bound modified
-            problem_optimization_2 = create_complex_problem(
+            problem_optimization_2 = create_main_problem(
                 nb_on_min,
                 number_hours,
                 lp_relaxation=True,
                 fast=False,
                 week=week,
                 scenario=scenario,
+                data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
             )
             status = problem_optimization_2.solver.Solve(parameters)
 
@@ -207,13 +192,14 @@ def test_fast_heuristic() -> None:
     for scenario in range(scenarios):
         for week in range(weeks):
             # First optimization
-            problem_optimization_1 = create_complex_problem(
+            problem_optimization_1 = create_main_problem(
                 {"G1": ConstantData(0), "G2": ConstantData(0), "G3": ConstantData(0)},
                 number_hours,
                 lp_relaxation=True,
                 fast=True,
                 week=week,
                 scenario=scenario,
+                data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
             )
             status = problem_optimization_1.solver.Solve(parameters)
 
@@ -225,39 +211,27 @@ def test_fast_heuristic() -> None:
             # Solve heuristic problem
             mingen: Dict[str, AbstractDataStructure] = {}
             for g in ["G1", "G2", "G3"]:  #
-                pmax = {"G1": 410, "G2": 90, "G3": 275}[g]
-                nb_on_1 = np.ceil(
-                    np.round(
-                        np.array(
-                            output_1.component(g)
-                            .var("generation")
-                            .value[0]  # type:ignore
-                        )
-                        / pmax,
-                        12,
-                    )
-                )
-                n_guide = TimeSeriesData(
-                    {TimeIndex(i): nb_on_1[i] for i in range(number_hours)}
-                )
+
                 mingen_heuristic = create_problem_fast_heuristic(
-                    n_guide,
+                    output_1.component(g).var("generation").value[0],  # type:ignore
                     number_hours,
                     thermal_cluster=g,
                     week=week,
                     scenario=scenario,
+                    data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
                 )
 
                 mingen[g] = TimeScenarioSeriesData(mingen_heuristic)
 
             # Second optimization with lower bound modified
-            problem_optimization_2 = create_complex_problem(
+            problem_optimization_2 = create_main_problem(
                 mingen,
                 number_hours,
                 lp_relaxation=True,
                 fast=True,
                 week=week,
                 scenario=scenario,
+                data_dir=Path(__file__).parent / "data_complex_case",
             )
             status = problem_optimization_2.solver.Solve(parameters)
 
@@ -278,336 +252,3 @@ def test_fast_heuristic() -> None:
             assert problem_optimization_2.solver.Objective().Value() == pytest.approx(
                 expected_cost[scenario][week]
             )
-
-
-def create_complex_problem(
-    lower_bound: Dict[str, AbstractDataStructure],
-    number_hours: int,
-    lp_relaxation: bool,
-    fast: bool,
-    week: int,
-    scenario: int,
-) -> OptimizationProblem:
-
-    database = generate_database(
-        lower_bound, number_hours, week=week, scenario=scenario
-    )
-
-    time_block = TimeBlock(1, [i for i in range(number_hours)])
-    scenarios = 1
-
-    node = Node(model=NODE_BALANCE_MODEL, id="1")
-    demand = create_component(model=DEMAND_MODEL, id="D")
-
-    if fast:
-        FAST_MODEL = get_thermal_cluster_fast_model(THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP)
-        gen1 = create_component(model=FAST_MODEL, id="G1")
-        gen2 = create_component(model=FAST_MODEL, id="G2")
-        gen3 = create_component(model=FAST_MODEL, id="G3")
-    elif lp_relaxation:
-        ACCURATE_MODEL = get_thermal_cluster_accurate_model(THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP)
-        gen1 = create_component(model=ACCURATE_MODEL, id="G1")
-        gen2 = create_component(model=ACCURATE_MODEL, id="G2")
-        gen3 = create_component(model=ACCURATE_MODEL, id="G3")
-    else:
-        gen1 = create_component(model=THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP, id="G1")
-        gen2 = create_component(model=THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP, id="G2")
-        gen3 = create_component(model=THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP, id="G3")
-
-    spillage = create_component(model=SPILLAGE_MODEL, id="S")
-
-    unsupplied_energy = create_component(model=UNSUPPLIED_ENERGY_MODEL, id="U")
-
-    network = Network("test")
-    network.add_node(node)
-    network.add_component(demand)
-    network.add_component(gen1)
-    network.add_component(gen2)
-    network.add_component(gen3)
-    network.add_component(spillage)
-    network.add_component(unsupplied_energy)
-    network.connect(PortRef(demand, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port"))
-    network.connect(PortRef(gen1, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port"))
-    network.connect(PortRef(gen2, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port"))
-    network.connect(PortRef(gen3, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port"))
-    network.connect(PortRef(spillage, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port"))
-    network.connect(
-        PortRef(unsupplied_energy, "balance_port"), PortRef(node, "balance_port")
-    )
-
-    problem = build_problem(
-        network,
-        database,
-        time_block,
-        scenarios,
-        border_management=BlockBorderManagement.CYCLE,
-        solver_id="XPRESS",
-    )
-
-    return problem
-
-
-def generate_database(
-    lower_bound: Dict[str, AbstractDataStructure],
-    number_hours: int,
-    week: int,
-    scenario: int,
-) -> DataBase:
-    database = DataBase()
-
-    failures_1 = pd.DataFrame(
-        np.repeat(get_failures_for_cluster1(week, scenario), 24),
-        index=[i for i in range(number_hours)],
-        columns=[0],
-    )
-    max_units_1 = get_max_unit(410, 1, failures_1)
-    max_failures_1 = get_max_failures(max_units_1)
-    nb_units_max_min_down_time_1 = get_max_unit_for_min_down_time(8, max_units_1)
-
-    database.add_data("G1", "p_max", ConstantData(410))
-    database.add_data("G1", "p_min", ConstantData(180))
-    database.add_data("G1", "cost", ConstantData(96))
-    database.add_data("G1", "startup_cost", ConstantData(100500))
-    database.add_data("G1", "fixed_cost", ConstantData(1))
-    database.add_data("G1", "d_min_up", ConstantData(8))
-    database.add_data("G1", "d_min_down", ConstantData(8))
-    database.add_data("G1", "nb_units_min", lower_bound["G1"])
-    database.add_data("G1", "nb_units_max", TimeScenarioSeriesData(max_units_1))
-    database.add_data("G1", "max_generating", TimeScenarioSeriesData(failures_1))
-    database.add_data("G1", "min_generating", lower_bound["G1"])
-    database.add_data("G1", "max_failure", TimeScenarioSeriesData(max_failures_1))
-    database.add_data(
-        "G1",
-        "nb_units_max_min_down_time",
-        TimeScenarioSeriesData(nb_units_max_min_down_time_1),
-    )
-
-    database.add_data("G2", "p_max", ConstantData(90))
-    database.add_data("G2", "p_min", ConstantData(60))
-    database.add_data("G2", "cost", ConstantData(137))
-    database.add_data("G2", "startup_cost", ConstantData(24500))
-    database.add_data("G2", "fixed_cost", ConstantData(1))
-    database.add_data("G2", "d_min_up", ConstantData(11))
-    database.add_data("G2", "d_min_down", ConstantData(11))
-    database.add_data("G2", "nb_units_min", lower_bound["G2"])
-    database.add_data("G2", "nb_units_max", ConstantData(3))
-    database.add_data("G2", "max_generating", ConstantData(270))
-    database.add_data("G2", "min_generating", lower_bound["G2"])
-    database.add_data("G2", "max_failure", ConstantData(0))
-    database.add_data("G2", "nb_units_max_min_down_time", ConstantData(3))
-
-    failures_3 = pd.DataFrame(
-        np.repeat(get_failures_for_cluster3(week, scenario), 24),
-        index=[i for i in range(number_hours)],
-        columns=[0],
-    )
-    max_units_3 = get_max_unit(275, 4, failures_3)
-    max_failures_3 = get_max_failures(max_units_3)
-    nb_units_max_min_down_time_3 = get_max_unit_for_min_down_time(9, max_units_3)
-
-    database.add_data("G3", "p_max", ConstantData(275))
-    database.add_data("G3", "p_min", ConstantData(150))
-    database.add_data("G3", "cost", ConstantData(107))
-    database.add_data("G3", "startup_cost", ConstantData(69500))
-    database.add_data("G3", "fixed_cost", ConstantData(1))
-    database.add_data("G3", "d_min_up", ConstantData(9))
-    database.add_data("G3", "d_min_down", ConstantData(9))
-    database.add_data("G3", "nb_units_min", lower_bound["G3"])
-    database.add_data("G3", "nb_units_max", TimeScenarioSeriesData(max_units_3))
-    database.add_data("G3", "max_generating", TimeScenarioSeriesData(failures_3))
-    database.add_data("G3", "min_generating", lower_bound["G3"])
-    database.add_data("G3", "max_failure", TimeScenarioSeriesData(max_failures_3))
-    database.add_data(
-        "G3",
-        "nb_units_max_min_down_time",
-        TimeScenarioSeriesData(nb_units_max_min_down_time_3),
-    )
-
-    database.add_data("U", "cost", ConstantData(10000))
-    database.add_data("S", "cost", ConstantData(1))
-
-    output_file = open(
-        "tests/functional/data_complex_case/milp/"
-        + str(scenario)
-        + "/values-hourly.txt",
-        "r",
-    )
-    output = output_file.readlines()
-
-    demand_data = pd.DataFrame(
-        data=[
-            float(line.strip().split("\t")[10])
-            for line in output[168 * week + 7 : 168 * week + 7 + 168]
-        ],
-        index=[i for i in range(number_hours)],
-        columns=[0],
-    )
-    demand_data[0] = demand_data[0] - 300
-
-    demand_time_scenario_series = TimeScenarioSeriesData(demand_data)
-    database.add_data("D", "demand", demand_time_scenario_series)
-    return database
-
-
-def get_failures_for_cluster3(week: int, scenario: int) -> List:
-    if scenario == 0:
-        if week == 0:
-            failures_3 = [1100, 1100, 0, 1100, 1100, 1100, 1100]
-        elif week == 1:
-            failures_3 = [1100, 1100, 1100, 1100, 1100, 0, 1100]
-    elif scenario == 1:
-        failures_3 = [1100, 1100, 1100, 1100, 1100, 1100, 1100]
-
-    return failures_3
-
-
-def get_failures_for_cluster1(week: int, scenario: int) -> List:
-    if scenario == 0:
-        failures = [410, 410, 410, 410, 410, 410, 410]
-    elif scenario == 1:
-        failures = [410, 410, 410, 410, 0, 410, 410]
-
-    return failures
-
-
-def create_problem_accurate_heuristic(
-    lower_bound: Dict[str, AbstractDataStructure],
-    number_hours: int,
-    thermal_cluster: str,
-    week: int,
-    scenario: int,
-) -> OptimizationProblem:
-
-    database = generate_database(
-        lower_bound=lower_bound, number_hours=number_hours, week=week, scenario=scenario
-    )
-
-    time_block = TimeBlock(1, [i for i in range(number_hours)])
-    scenarios = 1
-
-    gen = create_component(
-        model=get_accurate_heuristic_model(THERMAL_CLUSTER_MODEL_MILP),
-        id=thermal_cluster,
-    )
-
-    network = Network("test")
-    network.add_component(gen)
-
-    problem = build_problem(
-        network,
-        database,
-        time_block,
-        scenarios,
-        border_management=BlockBorderManagement.CYCLE,
-        solver_id="XPRESS",
-    )
-
-    return problem
-
-
-def create_problem_fast_heuristic(
-    lower_bound: AbstractDataStructure,
-    number_hours: int,
-    thermal_cluster: str,
-    week: int,
-    scenario: int,
-) -> pd.DataFrame:
-
-    delta = {"G1": 8, "G2": 11, "G3": 9}[thermal_cluster]
-    pmin = {"G1": 180, "G2": 60, "G3": 150}[thermal_cluster]
-    pdispo = {
-        "G1": np.reshape(
-            np.repeat(get_failures_for_cluster1(week, scenario), 24), (number_hours, 1)
-        ),
-        "G2": np.array(270),
-        "G3": np.reshape(
-            np.repeat(get_failures_for_cluster3(week, scenario), 24), (number_hours, 1)
-        ),
-    }[thermal_cluster]
-    nmax = {"G1": 1, "G2": 3, "G3": 4}[thermal_cluster]
-
-    # nopt = {
-    #     "G1": np.ones((number_hours)),
-    #     "G2": np.array(
-    #         [
-    #             (
-    #                 3.0
-    #                 if i in list(range(50, 72))
-    #                 else (1.0 if i in list(range(39, 50)) else 0.0)
-    #             )
-    #             for i in range(number_hours)
-    #         ]
-    #     ),
-    # }[thermal_cluster]
-    number_blocks = number_hours // delta
-
-    database = DataBase()
-
-    database.add_data("B", "n_max", ConstantData(nmax))
-    database.add_data("B", "delta", ConstantData(delta))
-    database.add_data("B", "n_guide", lower_bound)
-    for h in range(delta):
-        start_ajust = number_hours - delta + h
-        database.add_data(
-            "B",
-            f"alpha_ajust_{h}",
-            TimeSeriesData(
-                {
-                    TimeIndex(t): 1 if (t >= start_ajust) or (t < h) else 0
-                    for t in range(number_hours)
-                }
-            ),
-        )
-        for k in range(number_blocks):
-            start_k = k * delta + h
-            end_k = min(start_ajust, (k + 1) * delta + h)
-            database.add_data(
-                "B",
-                f"alpha_{k}_{h}",
-                TimeSeriesData(
-                    {
-                        TimeIndex(t): 1 if (t >= start_k) and (t < end_k) else 0
-                        for t in range(number_hours)
-                    }
-                ),
-            )
-
-    time_block = TimeBlock(1, [i for i in range(number_hours)])
-
-    block = create_component(
-        model=get_model_fast_heuristic(number_blocks, delta=delta), id="B"
-    )
-
-    network = Network("test")
-    network.add_component(block)
-
-    problem = build_problem(
-        network,
-        database,
-        time_block,
-        1,
-        border_management=BlockBorderManagement.CYCLE,
-        solver_id="XPRESS",
-    )
-
-    parameters = pywraplp.MPSolverParameters()
-    parameters.SetIntegerParam(parameters.PRESOLVE, parameters.PRESOLVE_OFF)
-    parameters.SetIntegerParam(parameters.SCALING, 0)
-    parameters.SetDoubleParam(parameters.RELATIVE_MIP_GAP, 1e-7)
-    problem.solver.EnableOutput()
-
-    status = problem.solver.Solve(parameters)
-
-    assert status == problem.solver.OPTIMAL
-
-    output_heuristic = OutputValues(problem)
-    n_heuristic = np.array(
-        output_heuristic.component("B").var("n").value[0]  # type:ignore
-    ).reshape((168, 1))
-    mingen_heuristic = pd.DataFrame(
-        np.minimum(n_heuristic * pmin, pdispo),
-        index=[i for i in range(number_hours)],
-        columns=[0],
-    )
-
-    return mingen_heuristic