Méthodes hybrides parallèles pour la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire PDF Download
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Author: Abdelkader Ouali
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Category :
Languages : fr
Pages : 137
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Book Description
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: 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: 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: PASCAL.. REBREYEND
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Languages : fr
Pages : 134
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CETTE THESE PORTE SUR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE ET SUR LEUR RESOLUTION GRACE AUX ALGORITHMES GENETIQUES, NOTAMMENT CEUX HYBRIDES. CETTE THESE TRAITE LES TROIS PROBLEMES SUIVANTS : L'ORDONNANCEMENT DE PROGRAMMES PARALLELES, LE PLACEMENT DE COMPOSANTS SUR CIRCUITS IMPRIMES ET LA CONSTRUCTION DE RESEAUX DE TELEPHONIE CELLULAIRE. CES PROBLEMES SONT RESOLUS PAR L'UTILISATION D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES GENETIQUES SONT UNE METHODE INTERESSANTE ET FACILEMENT PARALLELISABLE POUR TROUVER UNE SOLUTION SOUS-OPTIMALE D'UN PROBLEME COMBINATOIRE. ILS SONT BASES SUR LA THEORIE DE L'EVOLUTION DES ESPECES. LEUR METHODE CONSISTE DONC A FAIRE EVOLUER UNE POPULATION D'INDIVIDUS OU DE SOLUTIONS. CETTE THESE EXAMINE ET COMPARE LES DEUX PRINCIPALES FACONS DE COUPLER UN ALGORITHME GENETIQUE AVEC UNE HEURISTIQUE. CES DEUX METHODES SONT NOMMEES REPRESENTATION DIRECTE ET REPRESENTATION INDIRECTE. DANS LE CAS DE LA REPRESENTATION DIRECTE, L'HEURISTIQUE EST INTRODUITE AU SEIN DE L'ALGORITHME GENETIQUE EN MODIFIANT LES OPERATEURS DE CROISEMENT OU DE MUTATION. LA REPRESENTATION INDIRECTE CONSISTE A UTILISER L'ALGORITHME GENETIQUE POUR DETERMINER UN ORDRE TOTAL SUR LES ELEMENTS DU PROBLEME. ON UTILISE ALORS UNE HEURISTIQUE OU ALGORITHME DE LISTE QUI CONSTRUIT LA SOLUTION PAS A PAS EN TENANT COMPTE DE CET ORDRE. A PART LE PROBLEME DE L'ORDONNANCEMENT, CETTE THESE PRESENTE ET EXPLIQUE LA MODELISATION DE CHAQUE PROBLEME, MODELISATION QUI EST NECESSAIRE AFIN DE POUVOIR EXPLOITER AU MIEUX LES CARACTERISTIQUES DES ALGORITHMES GENETIQUES. LES TROIS PROBLEMES ETUDIES ONT PERMIS D'EXPERIMENTER LES DEUX TYPES D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES HYBRIDES TESTES ONT MONTRE LEUR EFFICACITE PAR RAPPORT AUX HEURISTIQUES CLASSIQUES. LES RESULTATS OBTENUS CONFIRMENT L'INTERET D'ADAPTER L'ALGORITHME GENETIQUE AU PROBLEME TRAITE.
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Languages : fr
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La littérature scientifique propose une grande variété de stratégies pour la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire (POC). Ces problèmes sont d'une grande complexité et demandent des méthodes évoluées pour les résoudre. Les algorithmes exacts, comme la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) à l'aide de l'algorithme Branch and Bound (B & B), arrivent à trouver une solution optimale pour certaines instances de problèmes. Par contre, plus la taille du problème à résoudre est grande, plus ces algorithmes ont de la difficulté à en venir à bout. Les métaheuristiques représentent alors une alternative intéressante pour trouver une solution de qualité acceptable dans des délais très courts. Toutefois, il est impossible de garantir qu'une métaheuristique trouvera la solution optimale d'un problème. Parmi ces méthodes, on retrouve l'optimisation par colonies de fourmis (OCF), qui a su faire ses preuves pendant les dernières années pour la résolution de différents problèmes d'optimisation combinatoire. Une autre avenue consiste à créer des algorithmes hybrides. L'objectif principal de ce mémoire est de proposer trois algorithmes hybridant un OCF et la PLNE pour résoudre le problème d'ordonnancement de voitures (POV). Le POV est un POC qui consiste à déterminer dans quel ordre placer un ensemble de voitures à produire sur une chaîne d'assemblage en se soumettant à un ensemble de contraintes. On cherche parfois la séquence minimisant le nombre de conflits, où un conflit représente une surcharge de travail occasionnée à un poste particulier de l'atelier de montage par l'arrivée successive de plusieurs voitures similaires, ou encore minimisant le nombre de changements de couleurs à l'atelier de peinture. Pour simplifier le problème, on ne s'attardera qu'aux contraintes liées à l'atelier de montage où sont installées les différentes options des voitures. Cette version théorique du POV que l'on retrouve dans la littérature est une simplification du problème ind.
Author: FREDERIC.. VIADER
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Languages : fr
Pages : 156
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DANS LE DOMAINE DE L'OPTIMISATION COMBINATOIRE, IL EST NECESSAIRE DE DEVELOPPER DES METHODES DE RESOLUTION PERMETTANT DE REDUIRE LE TEMPS D'EXECUTION SOUVENT PROHIBITIF. AFIN D'OBTENIR DES METHODES PLUS EFFICACES POUR LE PROBLEME DU SAC A DOS EN VARIABLES BIVALENTES, NOUS PROPOSONS D'UNE PART L'UTILISATION CONJOINTE DE LA PROGRAMMATION DYNAMIQUE ET DE L'ENUMERATION IMPLICITE ET D'AUTRE PART D'UTILISER LA PUISSANCE DE CALCUL OFFERTE PAR LES MACHINES PARALLELES. DANS LA PREMIERE PARTIE, LA METHODE BRANCH-AND-BOUND EST ABORDEE. NOUS METTONS EN EVIDENCE LE FAIT QUE LA SEPARATION EST UN ASPECT AUSSI ESSENTIEL QUE LA STRATEGIE DE PARCOURS. APRES AVOIR PRESENTE LES AMELIORATIONS DE LA PROGRAMMATION DYNAMIQUE ET LES METHODES HYBRIDES EXISTANTES QUI PERMETTENT DE REDUIRE LE NOMBRE DES ETATS A CONSIDERER, NOUS PROPOSONS DANS LA SECONDE PARTIE UNE NOUVELLE METHODE HYBRIDE QUI SURPASSE CES DERNIERES. ELLE CONSISTE A REDUIRE LE NOMBRE D'ETAPES NECESSAIRES A LA RESOLUTION. DANS LA TROISIEME PARTIE, NOUS METTONS EN EVIDENCE LA NECESSITE D'OBTENIR UNE METHODE ROBUSTE. POUR CELA NOUS PROPOSONS UNE NOUVELLE METHODE MIXTE, BASEE SUR LA COOPERATION DE LA TECHNIQUE BRANCH-AND-BOUND ET DE LA PROGRAMMATION DYNAMIQUE QUI SE REVELE TRES EFFICACE POUR TOUTES LES INSTANCES DE PROBLEMES. DANS LA QUATRIEME PARTIE, NOUS AVONS ETUDIE LA PARALLELISATION DE L'ALGORITHME BRANCH-AND-BOUND EN STRATEGIE DE PARCOURS EN MEILLEUR D'ABORD. LA GRANULARITE DE L'APPLICATION ETANT TRES FINE, NOTRE BUT A ETE DE REDUIRE LE NOMBRE DE COMMUNICATIONS NECESSAIRES. NOUS AVONS CONSIDERE DEUX TYPES D'IMPLANTATION : PAR LE PARADIGME MAITRE-ESCLAVES ET PAR LA CIRCULATION D'UN JETON DANS UN ANNEAU. POUR LA VERSION A FILE DE PRIORITE GLOBALE, NOUS AVONS PROPOSE UNE METHODE QUI PERMET DE GROSSIR EFFICACEMENT LE GRAIN DE L'APPLICATION. UNE EXTENTION DE CE PRINCIPE A ETE REALISEE POUR DES FILES DE PRIORITE LOCALES EN UTILISANT UNE STRATEGIE DE REPARTITION DE CHARGE BASEE SUR LA REQUETE.
Author: Vincent Bachelet
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Ce mémoire présente une étude sur la conception de méthodes hybrides efficaces pour l'optimisation combinatoire. Nous avons mené cette étude sur trois fronts : - la structure intrinsèque des instances du QAP (problème d'affectation quadratique) ; - les métaheuristiques sur environnements distribués ; - les mécanismes d'hybridation et de coévolution. Pour analyser les instances, nous avons étudié leurs paysages de fitness. Nous avons adopté une démarche basée sur le comportement d'une méthode de descente et avons proposé des indicateurs qui font ressortir trois tendances : type I - un paysage plat et rugueux ; type II - regroupement central des optima locaux constituant un massif ; type III - plusieurs massifs d'optima locaux éparpillés. Cette taxinomie originale rejoint d'autres classements obtenus de manière empirique. Pour étudier les métaheuristiques parallèles, nous avons distingué les recherches locales des méthodes à population. Pour les deux cas, nous avons proposé un modèle et avons sélectionné différentes formes de parallélisation. Pour les exécutions, nous avons utilisé diverses plates-formes parallèles. Nous avons constaté que les recherches locales sont plus efficaces sur les instances uniformes (type I) et qu'à l'inverse, les méthode à population sont plus performantes sur les instances structurées (type II). Ces constatations nous ont amené à considérer l'hybridation pour résoudre les instances de type III. Dans notre présentation des métaheuristiques hybrides, outre une taxinomie originale, nous avons proposé une méthode hybride parallèle qui associe puissance de calcul et coévolution. Cet hybride repose sur la coévolution d'agents de recherche locale, de diversification, et d'intensification. Ces agents coopèrent à travers une mémoire adaptative. Nous avons appliqué ce modèle coévolutionniste au QAP, et avons égalé, pour de nombreuses instances du QAP, les meilleurs résultats connus.
Author: Mohamed Esseghir Lalami
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Languages : fr
Pages : 146
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Les problèmes d'optimisation combinatoire sont souvent des problèmes très difficiles dont la résolution par des méthodes exactes peut s'avérer très longue ou peu réaliste. L'utilisation de méthodes heuristiques permet d'obtenir des solutions de bonne qualité en un temps de résolution raisonnable. Les heuristiques sont aussi très utiles pour le développement de méthodes exactes fondées sur des techniques d'évaluation et de séparation. Nous nous sommes intéressés dans un premier temps à proposer une méthode heuristique pour le problème du sac à dos multiple MKP. L'approche proposée est comparée à l'heuristique MTHM et au solveur CPLEX. Dans un deuxième temps nous présentons la mise en oeuvre parallèle d'une méthode exacte de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire de type sac à dos sur architecture GPU. La mise en oeuvre CPU-GPU de la méthode de Branch and Bound pour la résolution de problèmes de sac à dos a montré une accélération de 51 sur une carte graphique Nvidia Tesla C2050. Nous présentons aussi une mise en oeuvre CPU-GPU de la méthode du Simplexe pour la résolution de problèmes de programmation linéaire. Cette dernière offre une accélération de 12.7 sur une carte graphique Nvidia Tesla C2050. Enfin, nous proposons une mise en oeuvre multi-GPU de l'algorithme du Simplexe, mettant à contribution plusieurs cartes graphiques présentes dans une même machine (2 cartes Nvidia Tesla C2050 dans notre cas). Outre l'accélération obtenue par rapport à la mise en oeuvre séquentielle de la méthode du Simplexe, une efficacité de 96.5 % est obtenue, en passant d'une carte à deux cartes graphiques.
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: Mohand Mezmaz
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
La résolution exacte de problèmes d'optimisation combinatoire de grande taille constitue un défi pour les grilles. En effet, il est nécessaire de repenser les algorithmes de résolution pour prendre en compte les caractéristiques de tels environnements. notamment leur grande échelle. l'hétérogénéité et la disponibilité dynamique de leurs ressources. et leur nature multi-domaine d'administration. Dans cette thèse, nous avons proposé une nouvelle approche de passage sur grilles des méthodes exactes de type Branch-and-Bound appelée B&B@Grid. Cette approche est basée sur un codage des unités de travail sous forme d'intervalles permettant de minimiser le coût des communications induites par les opérations de régulation de charge, de tolérance aux pannes et de détection de la terminaison. Cette approche. environ 100 fois plus performante en terme de coût de communication que la meilleure approche connue. a permis la résolution optimale sur la grille nationale Grid5000 d'une instance standard du problème du Flow-Shop restée non résolue depuis une quinzaine d'années. Pour accélérer la résolution. nous avons également étudié la coopération sur la grille de la méthode exacte avec une méta-heuristique parallèle hybride. Deux modes de coopération ont été considérés : le mode relais où la méta-heuristique est exécutée avant la méthode exacte, le mode co-évolutionnaire où les deux méthodes sont exécutées en parallèle. La mise en oeuvre d'une telle coopération sur la grille nous a amené il proposer une extension du modèle de coopération Linda.
Author: Safia Kedad Sidhoum
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Languages : fr
Pages : 207
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Book Description
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.
