Méthode en deux phases pour la résolution exacte de problèmes d'optimisation combinatoire comportant plusieurs objectifs PDF Download
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Author: Anthony Przybylski
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 187
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Book Description
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: Anthony Przybylski
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Languages : fr
Pages : 187
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Book Description
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: Alice Yalaoui
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118569571
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 226
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Book Description
This book aims to help engineers, Masters students and young researchers to understand and gain a general knowledge of logistic systems optimization problems and techniques, such as system design, layout, stock management, quality management, lot-sizing or scheduling. It summarizes the evaluation and optimization methods used to solve the most frequent problems. In particular, the authors also emphasize some recent and interesting scientific developments, as well as presenting some industrial applications and some solved instances from real-life cases. Performance evaluation tools (Petri nets, the Markov process, discrete event simulation, etc.) and optimization techniques (branch-and-bound, dynamic programming, genetic algorithms, ant colony optimization, etc.) are presented first. Then, new optimization methods are presented to solve systems design problems, layout problems and buffer-sizing optimization. Forecasting methods, inventory optimization, packing problems, lot-sizing quality management and scheduling are presented with examples in the final chapters.
Author: Julien Lemesre
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 140
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Book Description
Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'optimisation combinatoire multi-objectif. Elle porte, plus particulièrement, sur les méthodes de résolution exacte trouvant l'intégralité du front Pareto. Pour tester et comparer nos méthodes, nous utilisons un problème de flow-shop multiobjectif (problème d 'ordonnancement). Nous présentons différentes méthodes exactes de la littérature et analysons leurs périmètres d'utilisation efficace. Afin de résoudre le problème de flow-shop bi-objectif, nous proposons en premier lieu une application de la méthode deux phases optimisée en fonction des spécificités de notre problème. Ensuite, nous proposons une nouvelle méthode exacte de résolution des problèmes bi-objectif (la méthode parallèle par partitions - PPM - Parallel Partitioning Method). Nous présentons une extension de cette méthode vers une méthode exacte multi-objectif générale (admettant plus de deux objectifs) et son application à un problème de flow-shop tri-objectif. Les méthodes proposées étant exactes, elles demandent un temps de calcul important. Dans un dernier temps, nous étudions deux moyens de réduire les temps de calcul afin d'obtenir le front Pareto exact : le parallélisme et l'hybridation avec une méthode heuristique. Afin d'ouvrir le sujet de thèse, nous présentons aussi une hybridation entre une méthode exacte et une méta-heuristique retournant un résultat heuristique. Ceci nous montre une des utilisations possibles des méthodes exactes sur les problèmes de grandes tailles.
Author: RACHID.. CHELOUAH
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Languages : fr
Pages : 133
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Book Description
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: Mohamed Esseghir Lalami
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Languages : fr
Pages : 146
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Book Description
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: Hadrien Hugot
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Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Cette thèse porte sur la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire multi-objectif. La résolution de ces problèmes passe par la détermination de l'ensemble des solutions efficaces. Cependant, il peut s'avérer que le nombre de solutions efficaces soit très grand. Approcher l'ensemble des solutions efficaces d'un tel problème constitue, dès lors, un sujet de recherche central dans ce domaine. Les approches existantes sont souvent basées sur des méthodes approchées, de type (méta-)heuristiques, donc sans garantie sur la qualité des solutions trouvées. Des algorithmes d'approximation (à garantie de performance) ont aussi été développés pour certains problèmes, sans toutefois avoir été conçus en vue d'une mise en œuvre pratique. Dans cette thèse, nous nous sommes attachés à concevoir des approches visant à concilier à la fois les qualités des méthodes approchées et celles des méthodes d'approximation. Pour ce faire, nous proposons, dans un contexte général où les solutions sont comparées à l'aide d'une relation de préférence pouvant être non-transitive, un cadre de Programmation Dynamique Généralisée (PDG). Ce cadre est basé sur une extension du concept de relations de dominance utilisées dans la PD. Il permet, notamment, de concevoir des méthodes exactes et d'approximation qui se sont avérées particulièrement efficaces en pratique pour résoudre le problème du sac-à-dos multi-objectif 0-1. Enfin, une dernière partie de notre travail a porté sur l'apport d'une modélisation multicritère pour résoudre, dans un contexte réel, le problème d'association de données. Ceci nous a conduits à nous intéresser au problème d'affectation multi-objectif et à sa résolution au sein de notre cadre de PDG.
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: Lyes Belhoul
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Languages : fr
Pages : 123
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Book Description
Notre objectif dans cette thèse est de proposer des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire difficiles. Dans un premier temps, nous établissons le principe de l’énumération ordonnée qui consiste à générer dans un ordre adéquat les solutions d’un problème relâché associé au problème principal jusqu’à l’obtention de la preuve d’optimalité d’une solution. Nous construisons une procédure générique dans le cadre général des problème d’optimisation combinatoire. Dans un second temps nous abordons les applications de notre algorithme sur des problèmes qui admettent le problème d’affectation comme relaxation. Le premier cas particulier que nous étudions est la recherche d’une solution de bon compromis pour le problème d’affectation multiobjectif. La seconde application se rapporte au problème du voyageur de commerce asymétrique qui présente la difficulté de comporter des contraintes qui interdisent les sous-tournées, en plus des contraintes du problème d’affectation.
Author: Rahoual Malek
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Category :
Languages : fr
Pages : 201
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Book Description
L'optimisation combinatoire regroupe une large classe de problèmes ayant des applications dans de nombreux domaines de l'industrie. Ces problèmes ont souvent été abordés comme des problèmes monoobjectif alors que la plupart d'entre eux sont de nature multiobjectif. De nombreuses techniques ont été mises au point pour la résolution exacte ou approchée de ces problèmes. C'est dans cette optique que cette thèse propose, au travers du problème d'ordonnancement de tâches sur une architecture parallèle, du problème de couverture d'ensembles, du problème du repliement de protéines, du problème du flow-shop bi-objectif et du problème bi-objectif de tournées de véhicules avec fenêtres de temps, des approches de résolution à base de métaheuristiques séquentielles, parallèles et coopératives.
Author: Abdelkader Ouali
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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.
