Approche hybride pour la résolution de problèmes linéaires en nombres entiers

Approche hybride pour la résolution de problèmes linéaires en nombres entiers PDF Author: Arnaud Schaal
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Languages : fr
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Les méthodes intérieures apparaissent depuis peu comme étant utile dans le cadre de la programmation linéaire en nombres entiers. De même, les méta-heuristiques sont apparues afin de permettre la résolution de certains problèmes en nombres entiers. Le travail poursuivi dans cette thèse consiste à présenter les différentes méthodes de programmation linéaire en nombres entiers avant de proposer de les coordonner dans une nouvelle méthode hybride destinée à résoudre des problèmes linéaires en nombres entiers de grande taille et denses. La méthode hybride proposée dans cette thèse combine une méthode intérieure irréalisable, un algorithme génétique et l'exploitation de coupes économiques. La méthode intérieure trouve rapidement des solutions à composantes réelles appelées points d'ancrage. L'algorithme génétique explore le voisinage de ces points d'ancrage afin de trouver des solutions réalisables à composantes entières satisfaisantes. Les coupes permettent de trouver de nouveaux points d'ancrage recentrés situés à l'intérieur de l'espace admissible initial. Cette approche est présentée puis expérimentée sur 50 problèmes différents allant de 50 variables 50 contraintes à 1000 variables 100 contraintes.

Approche hybride pour la résolution de problèmes linéaires en nombres entiers

Approche hybride pour la résolution de problèmes linéaires en nombres entiers PDF Author: Arnaud Schaal
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Les méthodes intérieures apparaissent depuis peu comme étant utile dans le cadre de la programmation linéaire en nombres entiers. De même, les méta-heuristiques sont apparues afin de permettre la résolution de certains problèmes en nombres entiers. Le travail poursuivi dans cette thèse consiste à présenter les différentes méthodes de programmation linéaire en nombres entiers avant de proposer de les coordonner dans une nouvelle méthode hybride destinée à résoudre des problèmes linéaires en nombres entiers de grande taille et denses. La méthode hybride proposée dans cette thèse combine une méthode intérieure irréalisable, un algorithme génétique et l'exploitation de coupes économiques. La méthode intérieure trouve rapidement des solutions à composantes réelles appelées points d'ancrage. L'algorithme génétique explore le voisinage de ces points d'ancrage afin de trouver des solutions réalisables à composantes entières satisfaisantes. Les coupes permettent de trouver de nouveaux points d'ancrage recentrés situés à l'intérieur de l'espace admissible initial. Cette approche est présentée puis expérimentée sur 50 problèmes différents allant de 50 variables 50 contraintes à 1000 variables 100 contraintes.

Approche hybride pour la resolution de problemes lineaires en nombres entiers : methodes interieures et meta-heuristiques

Approche hybride pour la resolution de problemes lineaires en nombres entiers : methodes interieures et meta-heuristiques PDF Author: Arnaud Schaal
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Languages : fr
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hybridation de méthodes intérieures et de métaheuristiques pour la programmation linéaire en nombres entiers

hybridation de méthodes intérieures et de métaheuristiques pour la programmation linéaire en nombres entiers PDF Author: Agnès Plateau
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Languages : fr
Pages : 150

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A l'origine destinées à la résolution de programmes linéaires continus, les méthodes intérieures ont trouve un champ d'applications beaucoup plus large incluant aussi bien les programmes quadratiques que les problèmes d'optimisation en nombres entiers et plus récemment encore, les problèmes de programmation semi-définie. les méthodes intérieures représentent une bonne alternative à la méthode du simplexe, particulièrement pour des problèmes de grande taille dont la matrice des contraintes possède une structure appropriée. Par conséquent, plusieurs méthodes de type branch-and-bound utilisant des techniques de points intérieurs ont été développes pour la programmation entière depuis une dizaine d'années. Cette thèse est consacrée a l'élaboration d'une méthode hybride performante pour la résolution approchée de programmes linéaires en nombres entiers, reposant sur une combinaison originale d'un algorithme de points intérieurs et d'ajout de coupes avec une métaheuristique. Elle débute par une recherche arborescente qui met en jeu une méthode intérieure et deux types de coupes (économiques et valides), engendrant un ensemble diversifie de solutions entières réalisables. Ces solutions permettent de construire la population initiale d'une métaheuristique de type recomposition de chemins (path relinking), qui est une méthode de combinaison de couples de solutions. Ce concept de combinaison permet d'élargir le champ d'exploration du domaine des solutions en travaillant sur la base non pas d'une solution unique mais d'une population de solutions. Notre méthode est validée par des expériences numériques effectuées sur des instances de programmes linéaires en variables 0-1 (sac à dos multidimensionnel, problème général d'affectation

Hybridation de méthodes intérieures et de métaheuristiques pour la programmation linéaire en nombres entiers

Hybridation de méthodes intérieures et de métaheuristiques pour la programmation linéaire en nombres entiers PDF Author: Agnès Plateau
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À l'origine destinées à la résolution de programmes linéaires continus, les méthodes intérieures ont trouvé un champ d'applications beaucoup plus large incluant aussi bien les programmes quadratiques que les problèmes d'optimisation en nombres entiers et plus récemment encore, les problèmes de programmation semi-définie. Les méthodes intérieures représentent une bonne alternative à la méthode du simplexe, particulièrement pour des problèmes de grande taille dont la matrice des contraintes possède une structure appropriée. Par conséquent, plusieurs méthodes de type branch-and-bound utilisant des techniques de points intérieurs ont été développées pour la programmation entière depuis une dizaine d'années. Cette thèse est consacrée a l'élaboration d'une méthode hybride performante pour la résolution approchée de programmes linéaires en nombres entiers, reposant sur une combinaison originale d'un algorithme de points intérieurs et d'ajout de coupes avec une métaheuristique. Elle débute par une recherche arborescente qui met en jeu une méthode intérieure et deux types de coupes (économiques et valides), engendrant un ensemble diversifié de solutions entières réalisables. Ces solutions permettent de construire la population initiale d'une métaheuristique de type recomposition de chemins (path relinking), qui est une méthode de combinaison de couples de solutions. Ce concept de combinaison permet d'élargir le champ d'exploration du domaine des solutions en travaillant sur la base non pas d'une solution unique mais d'une population de solutions. Notre méthode est validée par des expériences numériques effectuées sur des instances de programmes linéaires en variables 0-1 (sac à dos multidimensionnel, problème général d'affectation).

Research on Transport Economics 1998

Research on Transport Economics 1998 PDF Author: European Conference of Ministers of Transport
Publisher: OECD Publishing
ISBN: 926406379X
Category :
Languages : en
Pages : 446

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This annual information bulletin presents a survey of research in hand on the social and economic aspects of transport in over 400 specialised agencies which are mainly European (West and East) but in some cases American, Canadian or Australian.

Recherche en matière d'économie des transports

Recherche en matière d'économie des transports PDF Author:
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ISBN:
Category : Transportation
Languages : en
Pages : 448

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Heuristiques hybrides pour la résolution de problèmes en variables 0-1 mixtes

Heuristiques hybrides pour la résolution de problèmes en variables 0-1 mixtes PDF Author: Christophe Wilbaut
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Category :
Languages : fr
Pages : 188

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Les problèmes d’optimisation en variables 0-1 mixtes permettent de modéliser de nombreux problèmes réels difficiles à résoudre. Cette thèse s’intéresse à la mise en œuvre de méthodes de résolution hybrides pour obtenir des solutions de bonne qualité en des temps raisonnables pour ces problèmes. L’ensemble des algorithmes présentés dans cette thèse est testé sur le problème du sac-à-dos multidimensionnel qui consiste à maximiser une fonction linéaire en respectant un ensemble de contraintes linéaires. Nous présentons dans le premier chapitre différents problèmes de la famille du sac-à-dos. Nous abordons dans le second chapitre un ensemble de méthodes efficaces existantes pour résoudre le problème du sac-à-dos multidimensionnel. Nous proposons dans le chapitre 3 une première méthode hybride qui combine la programmation dynamique et la recherche tabou au sein d’un processus dit d’intensification globale. Des concepts de réduction sont intégrés dans la programmation dynamique pour essayer de réduire la taille du problème. La seconde approche décrite dans le chapitre 4 combine la recherche dispersée avec des éléments de la recherche tabou et des chemins reliants pour affiner la recherche. Une étude expérimentale est menée pour mesurer l’impact de différents composants de l’algorithme. Le chapitre 5 présente une approche utilisant conjointement la relaxation en continu et la relaxation en nombres entiers mixtes pour résoudre efficacement les problèmes en variables 0-1. Un ensemble de résultats numériques est présenté pour chacune des méthodes. La dernière permet d’améliorer quelques meilleures valeurs connues sur des instances existantes de sac-à-dos multidimensionnel.

Méthodes hybrides parallèles pour la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire

Méthodes hybrides parallèles pour la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire PDF Author: Abdelkader Ouali
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 137

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Les problèmes d'optimisation combinatoire sont devenus la cible de nombreuses recherches scientifiques pour leur importance dans la résolution de problèmes académiques et de problèmes réels rencontrés dans le domaine de l'ingénierie et dans l'industrie. La résolution de ces problèmes par des méthodes exactes ne peut être envisagée à cause des délais de traitement souvent exorbitants que nécessiteraient ces méthodes pour atteindre la (les) solution(s) optimale(s). Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au contexte algorithmique de résolution des problèmes combinatoires, et au contexte de modélisation de ces problèmes. Au niveau algorithmique, nous avons appréhendé les méthodes hybrides qui excellent par leur capacité à faire coopérer les méthodes exactes et les méthodes approchées afin de produire rapidement des solutions. Au niveau modélisation, nous avons travaillé sur la spécification et la résolution exacte des problématiques complexes de fouille des ensembles de motifs en étudiant tout particulièrement le passage à l'échelle sur des bases de données de grande taille. D'une part, nous avons proposé une première parallélisation de l'algorithme DGVNS, appelée CPDGVNS, qui explore en parallèle les différents clusters fournis par la décomposition arborescente en partageant la meilleure solution trouvée sur un modèle maître-travailleur. Deux autres stratégies, appelées RADGVNS et RSDGVNS, ont été proposées qui améliorent la fréquence d'échange des solutions intermédiaires entre les différents processus. Les expérimentations effectuées sur des problèmes combinatoires difficiles montrent l'adéquation et l'efficacité de nos méthodes parallèles. D'autre part, nous avons proposé une approche hybride combinant à la fois les techniques de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et la fouille de motifs. Notre approche est complète et tire profit du cadre général de la PLNE (en procurant un haut niveau de flexibilité et d'expressivité) et des heuristiques spécialisées pour l'exploration et l'extraction de données (pour améliorer les temps de calcul). Outre le cadre général de l'extraction des ensembles de motifs, nous avons étudié plus particulièrement deux problèmes : le clustering conceptuel et le problème de tuilage (tiling). Les expérimentations menées ont montré l'apport de notre proposition par rapport aux approches à base de contraintes et aux heuristiques spécialisées.

Une approche hybride de résolution de problèmes linéaires généraux en nombres entiers

Une approche hybride de résolution de problèmes linéaires généraux en nombres entiers PDF Author: Arnaud Schaal
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 14

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Iterative Restricted Space Search

Iterative Restricted Space Search PDF Author: José Eduardo Junior Pécora
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Category : Assignment problems (Programming)
Languages : en
Pages : 0

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Face à la complexité qui caractérise les problèmes d'optimisation de grande taille l'exploration complète de l'espace des solutions devient rapidement un objectif inaccessible. En effet, à mesure que la taille des problèmes augmente, des méthodes de solution de plus en plus sophistiquées sont exigées afin d'assurer un certain niveau d 'efficacité. Ceci a amené une grande partie de la communauté scientifique vers le développement d'outils spécifiques pour la résolution de problèmes de grande taille tels que les méthodes hybrides. Cependant, malgré les efforts consentis dans le développement d'approches hybrides, la majorité des travaux se sont concentrés sur l'adaptation de deux ou plusieurs méthodes spécifiques, en compensant les points faibles des unes par les points forts des autres ou bien en les adaptant afin de collaborer ensemble. Au meilleur de notre connaissance, aucun travail à date n'à été effectué pour développer un cadre conceptuel pour la résolution efficace de problèmes d'optimisation de grande taille, qui soit à la fois flexible, basé sur l'échange d'information et indépendant des méthodes qui le composent. L'objectif de cette thèse est d'explorer cette avenue de recherche en proposant un cadre conceptuel pour les méthodes hybrides, intitulé la recherche itérative de l'espace restreint, ±Iterative Restricted Space Search (IRSS)”, dont, la principale idée est la définition et l'exploration successives de régions restreintes de l'espace de solutions. Ces régions, qui contiennent de bonnes solutions et qui sont assez petites pour être complètement explorées, sont appelées espaces restreints "Restricted Spaces (RS)". Ainsi, l'IRSS est une approche de solution générique, basée sur l'interaction de deux phases algorithmiques ayant des objectifs complémentaires. La première phase consiste à identifier une région restreinte intéressante et la deuxième phase consiste à l'explorer. Le schéma hybride de l'approche de solution permet d'alterner entre les deux phases pour un nombre fixe d'itérations ou jusqu'à l'atteinte d'une certaine limite de temps. Les concepts clés associées au développement de ce cadre conceptuel et leur validation seront introduits et validés graduellement dans cette thèse. Ils sont présentés de manière à permettre au lecteur de comprendre les problèmes que nous avons rencontrés en cours de développement et comment les solutions ont été conçues et implémentées. À cette fin, la thèse a été divisée en quatre parties. La première est consacrée à la synthèse de l'état de l'art dans le domaine de recherche sur les méthodes hybrides. Elle présente les principales approches hybrides développées et leurs applications. Une brève description des approches utilisant le concept de restriction d'espace est aussi présentée dans cette partie. La deuxième partie présente les concepts clés de ce cadre conceptuel. Il s'agit du processus d'identification des régions restreintes et des deux phases de recherche. Ces concepts sont mis en oeuvre dans un schéma hybride heuristique et méthode exacte. L'approche a été appliquée à un problème d'ordonnancement avec deux niveaux de décision, relié au contexte des pâtes et papier: "Pulp Production Scheduling Problem". La troisième partie a permit d'approfondir les concepts développés et ajuster les limitations identifiées dans la deuxième partie, en proposant une recherche itérative appliquée pour l'exploration de RS de grande taille et une structure en arbre binaire pour l'exploration de plusieurs RS. Cette structure a l'avantage d'éviter l'exploration d 'un espace déjà exploré précédemment tout en assurant une diversification naturelle à la méthode. Cette extension de la méthode a été testée sur un problème de localisation et d'allocation en utilisant un schéma d'hybridation heuristique-exact de manière itérative. La quatrième partie généralise les concepts préalablement développés et conçoit un cadre général qui est flexible, indépendant des méthodes utilisées et basé sur un échange d'informations entre les phases. Ce cadre a l'avantage d'être général et pourrait être appliqué à une large gamme de problèmes.