Optimisation multicritère sous incertitudes PDF Download
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Author: Quentin Mercier
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Languages : fr
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Book Description
Cette thèse s'intéresse à l'optimisation multiobjectif sans contrainte lorsque les objectifs sont exprimés comme des espérances de fonctions aléatoires. L'aléa est modélisé par l'intermédiaire de variables aléatoires et on considère qu'il n'impacte pas les variables d'optimisation du problème. La thèse consiste à proposer un algorithme de descente qui permet l'obtention des solutions de Pareto du problème d'optimisation ainsi écrit. En utilisant des résultats d'analyse convexe, il est possible de construire un vecteur de descente commun à l'ensemble des objectifs du problème d'optimisation pour un tirage des variables aléatoires donné. Une suite itérative consistant à descendre dans la direction du vecteur de descente commun calculé au point courant et pour un tirage aléatoire unique et indépendant des variables aléatoires est alors construite. De cette manière, l'estimation coûteuse des espérances à chaque étape du processus d'optimisation n'est pas nécessaire. Il est possible de prouver les convergences en norme et presque sûre de cette suite vers les solutions de Pareto du problème d'optimisation en espérance et d'obtenir un résultat de vitesse de convergence lorsque la suite de pas de descente est bien choisie. Après avoir proposé diverses méthodes numériques d'amélioration de l'algorithme, un ensemble d'essais numériques est mené et les résultats de l'algorithme proposé sont comparés à ceux obtenus par deux autres algorithmes classiques de la littérature. Les résultats obtenus sont comparés par l'intermédiaire de mesures adaptées à l'optimisation multiobjectif et sont analysés par le biais de profils de performance. Des méthodes sont alors proposées pour prendre en compte deux types de contrainte et sont illustrées sur des problèmes d'optimisation de structures mécaniques. Une première méthode consiste à pénaliser les objectifs par l'intermédiaire de fonctions de pénalisation exacte lorsque la contrainte est décrite par une fonction déterministe. Pour les contraintes probabilistes, on propose de remplacer les contraintes par des objectifs supplémentaires, ces contraintes probabilistes étant alors reformulées comme des espérances de fonctions indicatrices, le problème étant résolu à l'aide de l'algorithme proposé dans la thèse sans avoir à estimer les probabilités des contraintes à chaque itération.
Author: Quentin Mercier
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Cette thèse s'intéresse à l'optimisation multiobjectif sans contrainte lorsque les objectifs sont exprimés comme des espérances de fonctions aléatoires. L'aléa est modélisé par l'intermédiaire de variables aléatoires et on considère qu'il n'impacte pas les variables d'optimisation du problème. La thèse consiste à proposer un algorithme de descente qui permet l'obtention des solutions de Pareto du problème d'optimisation ainsi écrit. En utilisant des résultats d'analyse convexe, il est possible de construire un vecteur de descente commun à l'ensemble des objectifs du problème d'optimisation pour un tirage des variables aléatoires donné. Une suite itérative consistant à descendre dans la direction du vecteur de descente commun calculé au point courant et pour un tirage aléatoire unique et indépendant des variables aléatoires est alors construite. De cette manière, l'estimation coûteuse des espérances à chaque étape du processus d'optimisation n'est pas nécessaire. Il est possible de prouver les convergences en norme et presque sûre de cette suite vers les solutions de Pareto du problème d'optimisation en espérance et d'obtenir un résultat de vitesse de convergence lorsque la suite de pas de descente est bien choisie. Après avoir proposé diverses méthodes numériques d'amélioration de l'algorithme, un ensemble d'essais numériques est mené et les résultats de l'algorithme proposé sont comparés à ceux obtenus par deux autres algorithmes classiques de la littérature. Les résultats obtenus sont comparés par l'intermédiaire de mesures adaptées à l'optimisation multiobjectif et sont analysés par le biais de profils de performance. Des méthodes sont alors proposées pour prendre en compte deux types de contrainte et sont illustrées sur des problèmes d'optimisation de structures mécaniques. Une première méthode consiste à pénaliser les objectifs par l'intermédiaire de fonctions de pénalisation exacte lorsque la contrainte est décrite par une fonction déterministe. Pour les contraintes probabilistes, on propose de remplacer les contraintes par des objectifs supplémentaires, ces contraintes probabilistes étant alors reformulées comme des espérances de fonctions indicatrices, le problème étant résolu à l'aide de l'algorithme proposé dans la thèse sans avoir à estimer les probabilités des contraintes à chaque itération.
Author: Yann Collette
Publisher: Editions Eyrolles
ISBN: 2212167520
Category : Technology & Engineering
Languages : fr
Pages : 294
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Book Description
L'optimisation multiobjectif et ses applications Les ingénieurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, d'affiner un modèle de calcul, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. On parle d'optimisation multiobjectif dans les cas complexes où l'on doit optimiser simultanément plusieurs objectifs contradictoires, ce qui amène à choisir une solution de compromis parmi une multitude de solutions possibles. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas Destiné à tous les ingénieurs confrontés à des problèmes d'optimisation, ainsi qu'aux spécialistes en recherche opérationnelle et en aide à la décision, cet ouvrage présente dans une première partie les principes de l'optimisation multiobjectif en décrivant toutes les méthodes permettant de résoudre ce type de problème. La deuxième partie explique comment évaluer les performances de ces méthodes et choisir la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La dernière partie propose trois études de cas réels : optimisation de la simulation numérique d'un processus industriel (CEA), dimensionnement d'un réseau de télécommunication (France Télécom R&D), outil d'aide à la décision pour le traitement d'appels d'offres (EADS). A qui s'adresse le livre ? Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, sciences de l'ingénieur (électronique, automatique, mécanique), économie (recherche opérationnelle), etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation ou d'aide à la décision.
Author: Loïc Brevault
Publisher: Springer Nature
ISBN: 3030391264
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 477
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Book Description
Spotlighting the field of Multidisciplinary Design Optimization (MDO), this book illustrates and implements state-of-the-art methodologies within the complex process of aerospace system design under uncertainties. The book provides approaches to integrating a multitude of components and constraints with the ultimate goal of reducing design cycles. Insights on a vast assortment of problems are provided, including discipline modeling, sensitivity analysis, uncertainty propagation, reliability analysis, and global multidisciplinary optimization. The extensive range of topics covered include areas of current open research. This Work is destined to become a fundamental reference for aerospace systems engineers, researchers, as well as for practitioners and engineers working in areas of optimization and uncertainty. Part I is largely comprised of fundamentals. Part II presents methodologies for single discipline problems with a review of existing uncertainty propagation, reliability analysis, and optimization techniques. Part III is dedicated to the uncertainty-based MDO and related issues. Part IV deals with three MDO related issues: the multifidelity, the multi-objective optimization and the mixed continuous/discrete optimization and Part V is devoted to test cases for aerospace vehicle design.
Author: Benoît Pauwels
Publisher:
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Languages : fr
Pages : 84
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Book Description
La modélisation de phénomènes complexes rencontrés dans les problématiques industrielles peut conduire à l'étude de codes de simulation numérique. Ces simulateurs peuvent être très coûteux en temps d'exécution (de quelques heures à plusieurs jours), mettre en jeu des paramètres incertains et même être intrinsèquement stochastiques. Fait d'importance en optimisation basée sur de tels simulateurs, les dérivées des sorties en fonction des entrées peuvent être inexistantes, inaccessibles ou trop coûteuses à approximer correctement. Ce mémoire est organisé en quatre chapitres. Le premier chapitre traite de l'état de l'art en optimisation sans dérivées et en modélisation d'incertitudes. Les trois chapitres suivants présentent trois contributions indépendantes -- bien que liées -- au champ de l'optimisation sans dérivées en présence d'incertitudes. Le deuxième chapitre est consacré à l'émulation de codes de simulation stochastiques coûteux -- stochastiques au sens où l'exécution de simulations avec les mêmes paramètres en entrée peut donner lieu à des sorties distinctes. Tel était le sujet du projet CODESTOCH mené au Centre d'été de mathématiques et de recherche avancée en calcul scientifique (CEMRACS) au cours de l'été 2013 avec deux doctorants de Électricité de France (EDF) et du Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA). Nous avons conçu quatre méthodes de construction d'émulateurs pour des fonctions dont les valeurs sont des densités de probabilité. Ces méthodes ont été testées sur deux exemples-jouets et appliquées à des codes de simulation industriels concernés par trois phénomènes complexes: la distribution spatiale de molécules dans un système d'hydrocarbures (IFPEN), le cycle de vie de grands transformateurs électriques (EDF) et les répercussions d'un hypothétique accident dans une centrale nucléaire (CEA). Dans les deux premiers cas l'émulation est une étape préalable à la résolution d'un problème d'optimisation. Le troisième chapitre traite de l'influence de l'inexactitude des évaluations de la fonction objectif sur la recherche directe directionnelle -- un algorithme classique d'optimisation sans dérivées. Dans les problèmes réels, l'imprécision est sans doute toujours présente. Pourtant les utilisateurs appliquent généralement les algorithmes de recherche directe sans prendre cette imprécision en compte. Nous posons trois questions. Quelle précision peut-on espérer obtenir, étant donnée l'inexactitude ? À quel prix cette précision peut-elle être atteinte ? Quels critères d'arrêt permettent de garantir cette précision ? Nous répondons à ces trois questions pour l'algorithme de recherche directe directionnelle appliqué à des fonctions dont l'imprécision sur les valeurs -- stochastique ou non -- est uniformément bornée. Nous déduisons de nos résultats un algorithme adaptatif pour utiliser efficacement des oracles de niveaux de précision distincts. Les résultats théoriques et l'algorithme sont validés avec des tests numériques et deux applications réelles: la minimisation de surface en conception mécanique et le placement de puits pétroliers en ingénierie de réservoir. Le quatrième chapitre est dédié aux problèmes d'optimisation affectés par des paramètres imprécis, dont l'imprécision est modélisée grâce à la théorie des ensembles flous. Plusieurs méthodes ont déjà été publiées pour résoudre les programmes linéaires où apparaissent des coefficients flous, mais très peu pour traiter les problèmes non linéaires. Nous proposons un algorithme pour répondre à une large classe de problèmes par tri non-dominé itératif.
Author: Denis Bouyssou
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461508436
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 551
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Book Description
Aiding Decisions With Multiple Criteria: Essays in Honor of Bernard Roy is organized around two broad themes: Graph Theory with path-breaking contributions on the theory of flows in networks and project scheduling, Multiple Criteria Decision Aiding with the invention of the family of ELECTRE methods and methodological contribution to decision-aiding which lead to the creation of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA). Professor Bernard Roy has had considerable influence on the development of these two broad areas. £/LIST£ Part one contains papers by Jacques Lesourne, and Dominique de Werra & Pierre Hansen related to the early career of Bernard Roy when he developed many new techniques and concepts in Graph Theory in order to cope with complex real-world problems. Part two of the book is devoted to Philosophy and Epistemology of Decision-Aiding with contributions from Valerie Belton & Jacques Pictet and Jean-Luis Genard & Marc Pirlot. Part three includes contributions based on Theory and Methodology of Multi-Criteria Decision-Aiding based on a general framework for conjoint measurement that allows intrasitive preferences. Denis Bouyssou & Marc Pirlot; Alexis Tsoukiàs, Patrice Perny & Philippe Vincke; Luis Dias & João Clímaco; Daniel Vanderpooten; Michael Doumpos & Constantin Zopounidis; and Marc Roubens offer a considerable range of examinations of this aspect of MCDA. Part four is devoted to Perference Modeling with contributions from Peter Fishburn; Salvatore Greco, Benedetto Matarazzo & Roman Slowinski; Salem Benferhat, Didier Dubois & Henri Prade; Oscar Franzese & Mark McCord; Bertrand Munier; and Raymond Bisdorff. Part five groups Applications of Multi-Criteria Decision-Aiding, and Carlos Henggeler Antunes, Carla Oliveira & João Clímaco; Carlos Bana e Costa, Manuel da Costa-Lobo, Isabel Ramos & Jean-Claude Vansnick; Yannis Siskos & Evangelos Grigoroudis; Jean-Pierre Brans, Pierre Kunsch & Bertrand Mareschal offer a wide variety of application problems. Finally, Part six includes contributions on Multi-Objective Mathematical Programming from Jacques Teghem, Walter Habenicht and Pekka Korhonen.
Author: JARBOUI Bassem
Publisher: Lavoisier
ISBN: 2746295237
Category :
Languages : en
Pages : 323
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Book Description
Pour assurer une production de biens de qualité, de manière fiable et dans des délais maîtrisés, les organisations ont besoin d’outils d'exécution optimale de tâches tels que l’ordonnancement. Le succès des méthodologies de résolution des problèmes d’ordonnancement de production basées sur les métaheuristiques s’explique par leur capacité à fournir des solutions proches de l’optimum, dans des temps raisonnables. Cet ouvrage se consacre, dans un premier temps, aux métaheuristiques appliquées aux problèmes d’ordonnancement multicritère, qui sont des cas particuliers des problèmes d’optimisation combinatoire multicritère, généralement NP-difficiles. Puis, il s’intéresse aux préoccupations d’ordonnancement dans le secteur du transport qui suscitent également de multiples problèmes d’optimisation. Deux grands domaines d’application se distinguent, celui des systèmes de transport et celui des ressources de transport intervenant dans un atelier.
Author: Asian Development Bank
Publisher:
ISBN:
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 124
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Book Description
Aiming to support the development of a framework for the analysis of risk in project design and economic analysis, this handbook outlines technical approaches to modeling risk. Also summarized is the nature and practice of sensitivity analysis in dealing with uncertain outcomes as well as the principles to consider in typical risk analysis situations sector by sector. Case studies are included to demonstrate the application of quantitative risk analysis using actual Asian Development Bank projects to help improve project design and quality. Handbook users will learn to identify factors that are the key determinants of project outcomes, determine the likelihood of an individual project's returns being unacceptable, and design measures to mitigate the risks arising from the identified key factors.
Author: Pascal da Costa
Publisher: Springer
ISBN: 3319790609
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 150
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Book Description
This book provides an interdisciplinary account of how technological advances – mainly in the domains of energy and transportation – contribute to the transformation towards a more sustainable economic system. Drawing on methods from engineering, the management sciences and economics, which it combines in the framework of a systems sciences approach, the book presents qualitative and quantitative studies on government regulation, resources management and firms' strategy. Topics covered include the state-market dilemma of government CO2 emission targets, implications of the electrification of the economy, incentives and coercion in government transport policies, and innovations in the electric vehicle industry.
Author: John T. Mentzer
Publisher: SAGE
ISBN: 9780761921110
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 530
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Book Description
This work presents a comprehensive model of supply chain management. Experienced executives from 20 companies clearly define supply chain management, identifying those factors that contribute to its effective implementation. They provide practical guidelines on how companies can manage supply chains, addressing the role of all the traditional business functions in supply chain management and suggest how the adoption of a supply chain management approach can affect business strategy and corporate performance.
Author: Dorothea Blostein
Publisher: Springer
ISBN: 9783662172940
Category : Computers
Languages : en
Pages : 370
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Book Description
This book presents refereed and revised papers presented at GREC 2001, the 4th IAPR International Workshop on Graphics Recognition, which took place in Kingston, Ontario, Canada in September 2001. Graphics recognition is a branch of document image analysis that focuses on the recognition of two-dimensional notations such as engineering drawings, maps, mathematical notation, music notation, tables, and chemical structure diagrams. Due to the growing demand for both o?-line and on-line document recognition systems, the ?eld of graphics recognition has an excitingand promisingfuture. The GREC workshops provide an opportunity for researchers at all levels of experience to share insights into graphics recognition methods. The workshops enjoy strongparticipation from researchers in both industry and academia. They are sponsored by IAPR TC-10, the Technical Committee on Graphics Recog- tion within the International Association for Pattern Recognition. Edited v- umes from the previous three workshops in this series are available as Lecture Notes in Computer Science, Vols. 1072, 1389, and 1941. After the GREC 2001 workshop, authors were invited to submit enhanced versions of their papers for review. Every paper was evaluated by three reviewers. We are grateful to both authors and reviewers for their careful work during this review process. Many of the papers that appear in this volume were thoroughly revised and improved, in response to reviewers’ suggestions.
