Méthodes à divergences pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes et d'optimisation combinatoire PDF Download
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Author: Wafa Karoui
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Languages : fr
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Book Description
Le formalisme « Problème de Satisfaction de Contraintes » (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers.Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de « divergence » (une divergence est relative à la contradiction d'une décision proposée par une heuristique de référence). Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes réels et aléatoires. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons des améliorations et d'autres méthodes connues pour leur performance.Dans une seconde partie, nous étendons nos propositions à un contexte d'optimisation en considérant la résolution de problèmes d'ordonnancement avec contraintes de délais (time lags). Nous traitons l'adaptation d'une méthode de « recherche par montée de divergences » (Climbing Discrepancy Search) pour la résolution de ces problèmes. Nous validons les performances de certaines variantes de cette méthode intégrant les mécanismes proposés dans ce travail sur des problèmes-test de la littérature.
Author: Wafa Karoui
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Le formalisme « Problème de Satisfaction de Contraintes » (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers.Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de « divergence » (une divergence est relative à la contradiction d'une décision proposée par une heuristique de référence). Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes réels et aléatoires. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons des améliorations et d'autres méthodes connues pour leur performance.Dans une seconde partie, nous étendons nos propositions à un contexte d'optimisation en considérant la résolution de problèmes d'ordonnancement avec contraintes de délais (time lags). Nous traitons l'adaptation d'une méthode de « recherche par montée de divergences » (Climbing Discrepancy Search) pour la résolution de ces problèmes. Nous validons les performances de certaines variantes de cette méthode intégrant les mécanismes proposés dans ce travail sur des problèmes-test de la littérature.
Author: Abdelkader Ouali
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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.
Author: FRANCOIS.. LABURTHE
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Languages : fr
Pages : 177
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CE TRAVAIL EVALUE LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES (PPC) POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE. SUR UN ENSEMBLE DE GRANDS PROBLEMES (D'ALLOCATION DE RESSOURCES, D'ORDONNANCEMENT, D'OPTIMISATION DE PARCOURS ET D'EMPLOIS DU TEMPS), ON ETUDIE ET ON PROPOSE DE RENFORCER LA RESOLUTION EN PPC PAR DES REGLES DE COUPES REDONDANTES, DES ALGORITHMES DE PROPAGATION ISSUS DE LA RECHERCHE OPERATIONNELLE ET DES ARBRES DE RECHERCHE DEDIES. ON COMPARE ENSUITE L'EFFICACITE D'UNE RESOLUTION PAR CONTRAINTES AVEC DES ALGORITHMES TRADITIONNELS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE, CE QUI PERMET D'ETABLIR UNE CARTOGRAPHIE DE LA RESOLUTION DES PROBLEMES COMBINATOIRES CONSIDERES, METTANT EN RELATION LES PROBLEMES (LEUR TYPE ET LEUR TAILLE) AVEC LES METHODES DE RESOLUTION APPROPRIEES (PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES ET ALGORITHMES DE RECHERCHE OPERATIONNELLE). CETTE CARTOGRAPHIE MONTRE L'INTERET DE DEVELOPPER, POUR LES PROBLEMES COMPLEXES DE GRANDES TAILLE, DES ALGORITHMES HYBRIDES, UTILISANT LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES EN COOPERATION AVEC D'AUTRES GRANDES METHODES DE RESOLUTION, COMME L'OPTIMISATION LOCALE PAR EXEMPLE. POUR PERMETTRE LA PROGRAMMATION DE TELS ALGORITHMES COMPLEXES, ON PROPOSE UN LANGAGE DE HAUT NIVEAU, SALSA, PERMETTANT DE SPECIFIER LE CONTROLE D'ALGORITHMES DE RECHERCHE COMPLEXES. ON ILLUSTRE SON UTILISATION POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES DIVERS D'OPTIMISATION PAR DES ALGORITHMES HYBRIDES ET ON PRESENTE UNE SEMANTIQUE OPERATIONNELLE A PARTIR DE LAQUELLE A ETE REALISE L'IMPLEMENTATION PROTOTYPE.
Author: Alfred Auslender
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Languages : fr
Pages : 4
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Author: Safia Kedad Sidhoum
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Languages : fr
Pages : 207
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L'affectation de ressources à des activités compte parmi les sujets les plus vastes de l'optimisation combinatoire, de nombreux problèmes relèvent de cette thématique selon l'abstraction faite des entités ressources et activités, des contraintes imposées et des objectifs visés. L'ordonnancement de taches à machines parallèles sans relation avec contraintes additionnelles relève de cette problématique générale. Nous nous intéressons au problème de minimisation des temps de lancement dépendants de la séquence sous contraintes de capacité, de préaffectations des taches aux machines et de fenêtres de temps. Ce problème est modélisé sous forme de problème de partitionnement généralisé. Cette classe de problèmes considérée générale, découle d'une taxonomie que nous avons établie pour les problèmes d'optimisation combinatoire selon la caractéristique de répétitivité d'exécution de l'activité selon le formalisme des hypergraphes. Le problème défini est un problème NP-dur. L'existence d'une solution est liée au nombre de stabilité d'un graphe défini par des variables d'état et des relations d'exclusion binaires. Pour la résolution du problème d'optimisation, nous avons développé une heuristique parallèle en deux phases de construction et d'amélioration itérative. A l'issue de cette expérimentation et dans le souci d'élargir l'exploration du domaine de solutions, nous avons développé des méthodes d'optimisation globale à base de déplacements stochastiques à savoir une méthode de recherche tabou, une méthode de recuit simule, une méthode évolutionniste et des algorithmes génétiques à codages gray et binaire. Nous avons intégré ces modules dans un environnement d'études et d'expérimentation “LOOPS”. La résolution d'un ensemble de problèmes tests nous conduit à définir des tendances d'évolution qualitative permettant la mise en œuvre d'algorithmes hybrides. Une extension importante apportée au modèle est la prise en compte d'éléments stochastiques tels les pannes et les arrêts sur les machines.
Author: Duc-Cuong Dang
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Languages : en
Pages : 125
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In this thesis, we focused on the development of heuristic solutions for solving NP-Hard combinatorial optimization problems. Our main idea is to exploit substructures of the problems for which the resolution is polynomial. We introduced a new resolution approach, called extraction method. Based this method and on a dominance property of saturated tours, we proposed two effective algorithms for solving the Team Orienteering Problem (TOP). Using the same principle, we proposed an advanced hybrid metaheuristic for the Maximum Clique Problem. We have also shown the effectiveness of the developed methods such as destruction/ construction heuristic with an industrial application. The application consists of optimizing the process of organizing water meter readings during the transition to the automatic reading technology.
Author: RACHID.. CHELOUAH
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Languages : fr
Pages : 133
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LES METAHEURISTIQUES - PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE, LA METHODE DE RECHERCHE TABOU, LES ALGORITHMES GENETIQUES - SONT CONSIDEREES COMME DES METHODES EFFICACES POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRES. LE TRAVAIL PRESENTE DANS LE CADRE DE CETTE THESE CONSISTE A ADAPTER CES METHODES EN VUE DU TRAITEMENT DES FONCTIONS A VARIABLES CONTINUES, A LES REUNIR DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, AFIN DE COMPARER LEURS EFFICACITES, ET A LES APPLIQUER A PLUSIEURS PROBLEMES RELEVANT DU CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UNE STRATEGIE EFFICACE DE DISCRETISATION DES VARIABLES, NOUS AVONS DEFINI LA NOTION DE VOISINAGE, ET, POUR CHACUNE DES METHODES DEVELOPPEES, NOUS AVONS EXPLOITE DEUX CONCEPTS : LA DIVERSIFICATION ET L'INTENSIFICATION. LA DIVERSIFICATION PERMET DE BIEN COUVRIR L'ESPACE DES SOLUTIONS, ET DE DETERMINER LES ZONES PROMETTEUSES. L'INTENSIFICATION PERMET D'APPROFONDIR LA RECHERCHE DANS CHACUNE DES ZONES PROMETTEUSES LOCALISEES. NOUS AVONS D'ABORD DEVELOPPE DEUX NOUVELLES METHODES ; LA PREMIERE EST INSPIREE DE LA METHODE DE LA RECHERCHE TABOU, LA SECONDE EST UNE ADAPTATION DES ALGORITHMES GENETIQUES. PUIS NOUS AVONS PERFECTIONNE UN ALGORITHME DE RECUIT SIMULE ADAPTE AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES. AFIN D'ACCELERER LA CONVERGENCE DE CES METHODES PURES, NOUS LES AVONS COUPLEES AVEC UNE METHODE DE RECHERCHE LOCALE. NOUS AVONS, A CETTE FIN, MODIFIE LES PHASES D'INTENSIFICATION, EN UTILISANT LA METHODE DU POLYTOPE DE NELDER-MEAD, ET NOUS AVONS AINSI OBTENU TROIS METHODES HYBRIDES. NOUS AVONS REUNI TOUTES CES METHODES DANS UN MEME LOGICIEL, QUE NOUS AVONS APPELE OPTIM. CE LOGICIEL A ETE DEVELOPPE EN PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET, ET IMPLEMENTE EN C + +, PUIS EN LANGAGE MATLAB. EN COLLABORATION AVEC LE C.E.A., NOUS AVONS APPLIQUE LES METHODES DEVELOPPEES A L'OPTIMISATION DE CERTAINES FONCTIONS UTILISEES POUR LA CARACTERISATION DE MODELES D'INVERSION, EN CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT.
Author: Anthony Przybylski
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Languages : fr
Pages : 187
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Dans ce travail, nous nous intéressons à la résolution exacte de problèmes d'optimisation combinatoire multi-objectif par la méthode en deux phases. Pour cela, nous utilisons le problème d'affectation comme support de nos investigations. La méthode en deux phases est un cadre de résolution général qui a été popularisé par Ulungu en 1993 avec comme idée centrale d'exploiter la structure spécifique des problèmes d'optimisation combinatoire pour leur résolution dans un contexte multi-objectif. Elle a depuis été appliquée sur un grand nombre de problèmes, en se limitant toutefois au contexte bi-objectif. Nous apportons des affinements à cette méthode et à son application au problème d'affectation bi-objectif. En particulier, nous proposons des bornes supérieures améliorées et l'utilisation d'un algorithme de ranking comme principale routine pour la seconde phase de la méthode. Nous proposons ensuite une généralisation de cette méthode au contexte multi-objectif, qui est réalisée en deux temps. Pour la première phase, une analyse de la décomposition de l'ensemble des poids en correspondance avec les points supportés extrêmes, nous permet de mettre en évidence une notion d'adjacence géométrique entre ces points, et une condition d'exhaustivité sur leur énumération. La seconde phase consiste en la définition et l'exploration de régions dans lesquelles des énumérations sont nécessaires afin d'achever la résolution du problème. Notre solution repose essentiellement sur une description appropriée de ces régions qui en permet une exploration par analogie avec le cas bi-objectif, et permet donc la réutilisation de stratégies d'exploration existantes pour ce contexte. Les résultats expérimentaux sur le problème d'affectation tri-objectif attestent de l'efficacité de la méthode.
Author: Karima Djebali
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Languages : fr
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Author: Alfred Auslender
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Languages : fr
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