multi-objectif

Top PDF multi-objectif:

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires

Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires

La première partie de nos travaux porte sur un pré-traitement permettant de réduire la taille d’ins- tances de ce problème. Nous mettons en évidence plusieurs propriétés permettant de déterminer a priori une partie de la structure de toutes les solutions efficaces. Nous nous attachons ensuite à dé- crire une procédure performante de type deux phases pour ce problème, tout d’abord dans le cas bi-objectif, où nous améliorons la procédure décrite par Visée et al. en 1998. Puis nous proposons un nouvel algorithme permettant de trouver plus efficacement les solutions recherchées durant la seconde phase. Nous étendons ensuite cette procédure pour des instances ayant trois objectifs ou plus. Les résultats obtenus sont comparés aux meilleurs algorithmes existants pour ce problème et confirment l’efficacité de l’approche en deux phases. La dernière partie de notre travail concerne la généralisation au cas multi-objectif d’une procédure de séparation et évaluation. Nous identifions plusieurs difficultés auxquelles nous répondons en proposant deux nouvelles procédures. Les expéri- mentations numériques indiquent que ces dernières permettent de résoudre des instances en des temps raisonnables, bien qu’elles n’atteignent pas les performances d’une procédure de type deux phases.
Show more

191 Read more

Prise en compte des préférences du décideur pour le problème multi-objectif de tournées de soins à domicile

Prise en compte des préférences du décideur pour le problème multi-objectif de tournées de soins à domicile

CHAPITRE 6 CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS Ce mémoire présente une méthode permettant la prise en compte des préférences de l’uti- lisateur lors de la résolution de problème multi-objectif de tournées de soins à domicile. Il s’insère dans le contexte d’une augmentation soutenue de la demande en soins de santé à domicile. Tout au long de cette recherche, nous avons collaboré avec un partenaire industriel, AlayaCare. Notre mission est de mettre à profit les concepts d’optimisation multi-objectif afin d’améliorer l’outil d’optimisation existant. La méthode employée, avant le début de ce projet, pour traduire les préférences des utilisateurs relativement à chaque critère était une somme pondérée. Cette méthode posait de nombreux problèmes. La détermination des poids attribués aux objectifs se faisait de manière itérative à travers plusieurs tentatives. L’exercice que représentait la pondération des poids s’avère être difficile et fatigant pour l’utilisateur, particulièrement quand celui-ci n’est pas à l’aise avec certains concepts mathématiques et d’optimisation. Le but de notre projet est donc de permettre une meilleure utilisation du module d’optimisation par une expression plus simple et plus intuitive des priorités du dé- cideur. La nouvelle méthode se doit d’être facilement adaptable du fait du contexte appli- catif de notre projet. En effet, notre partenaire industriel fournit son logiciel à une variété d’agences et la capacité de son module d’optimisation à s’ajuster à chaque client contribue à sa compétitivité. Plus généralement, ces améliorations du module d’optimisation favorisent son utilisation et par conséquent une meilleure gestion des ressources de soins de santé à domicile. Pour répondre à ces enjeux nous avons choisi une approche d’optimisation hiérar- chique combinée à un ensemble regroupant les solutions Pareto-optimales trouvées durant l’exécution de l’algorithme. Ensuite, l’introduction de paramètres de tolérance, définis par l’utilisateur, permet de restreindre cet ensemble de solutions alternatives à un ensemble de compromis intéressants pour l’utilisateur.
Show more

42 Read more

Pépite | Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie

Pépite | Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie

méthode constitue la principale contribution de ce mémoire, sa proposition a été motivée par les difficultés liées à la résolutions de nos deux problèmes d’application mais elle peut s’adapter à la résolution d’une large classe de problèmes. La seconde partie sera consacrée à l’optimisation multi-objectif. Dans cette partie, nous présenterons tout d’abord l’ensemble des concepts nécessaires à la définition d’un problème d’optimisation multi-objectif et les principales méthodes de résolution existantes pour ré- soudre ce type de problèmes. Puis, nous montrerons comment DYNAMOP peut être géné- ralisé à la résolution de problème d’optimisation multi-objectif, l’algorithme ainsi obtenu sera appelé MO-DYNAMOP. Par la suite nous appliquerons MO-DYNAMOP à la résolu- tion d’une version multi-objectif du problème d’affectation d’unités. Dans cette version du problème, la minimisation des émissions en gaz à effet de serre est prise en considération en plus de la minimisation des coûts de production. Cependant, nous verrons que la résolution de ce problème pose une difficulté supplémentaire qui est la généralisation du concept de représentation indirecte pour l’optimisation multi-objectif. Ce concept de représentation indirecte semble très prometteur, car il permettrait de proposer de nombreuses hybrida- tions entre des approches exactes en multi-objectif et des métaheuristiques, mais il semble n’avoir jamais été abordé dans la littérature scientifique. Nous proposerons donc plusieurs méthodes génériques de décodage que nous comparerons. Nous pensons que cette étude constitue une des contributions majeures de ce manuscrit. Une fois cette étude menée, nous consacrerons un chapitre à expliquer comment nous avons appliqué MO-DYNAMOP au problème d’affectation d’unités multi-objectif et à étudier les résultats de cette application. Nous conclurons le manuscrit en synthétisant les principales contributions présentées, et en dénombrant de nouvelles voies à explorer suite à ce travail de thèse.
Show more

210 Read more

MOParamILS : une plateforme multi-objectif pour la configuration automatique d'algorithmes

MOParamILS : une plateforme multi-objectif pour la configuration automatique d'algorithmes

À ce jour, la majorité des configurateurs automatique de la littérature (GGA, SMAC, Pa- ramILS, I/F-Race) se concentrent à optimiser les performances d’un algorithme vis-à-vis d’un critère unique. Après S-Race et SPRINT-Race [3], extensions multi-objectif récentes de F- Race [1], nous introduisons MOParamILS, une extension de ParamILS [2] pour le problème de configuration automatique multi-critère.

3 Read more

Modélisation et Optimisation multi-objectif des paramètres de conception d'un robot parallèle Delta linéaire

Modélisation et Optimisation multi-objectif des paramètres de conception d'un robot parallèle Delta linéaire

Résumé : Ce travail présent un travail de recherche dédiés à une machine à une chaine cinématique parallèle à 3dll destiné à être utilisé en tant que machine-outil. La procédure permet de sélectionner un mécanisme parallèle avec un arrangement adapté. Puis il dérive les modèles nécessaires pour la conception, y compris la géométrique, la cinématique, statique, dynamique et rigidité simplifiée. Ensuite, une formulation d‟un problème d‟optimisation multi-objectif en exprimant les fonctions objectives, les contraintes et les espaces de recherche correspondants, ainsi que la résolution du problème par l‟utilisation de méthodes et outils mathématiques performants (Algorithmes génétique), afin de trouver une structure parallèle optimisé.
Show more

65 Read more

Auto-structuration de trafic temps-réel multi-objectif et multi-critère dans un monde virtuel

Auto-structuration de trafic temps-réel multi-objectif et multi-critère dans un monde virtuel

Structurer une simulation de trafic pour obtenir le réalisme et différentes situations est une tâche complexe, de par les nombreux objectifs et les nombreux critères à respecter, la diversité des entités mobiles et leurs multiples interactions, ainsi que la dynamique de l’en- vironnement. Dans le domaine de la navigation aérienne, cette complexité est très souvent gérée par des humains, que ce soit l’expert scénariste qui génère le scénario de trafic au prix de nombreuses heures d’essais-erreurs, ou par les acteurs humains lors de la simulation qui gèrent l’adaptation temps-réel du trafic si celle-ci est requise. Les approches classiques de résolution ont montré leurs limites pour faire face à la complexité de ces applications. L’ob- jectif de cette thèse est de résoudre la structuration temps-réel d’une simulation de trafic multi-objectif et multi-critère par l’utilisation de la théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems). Dans ces systèmes, les agents poursuivent des buts locaux et interagissent d’une manière coopérative. Au travers de leurs interactions locales, le système est rendu plus ro- buste et s’auto-adapte face à la dynamique de l’environnement, permettant une émergence de la fonction globale. Suite à plusieurs études, cette théorie a montré son adéquation pour la résolution de problèmes complexes et dynamiques.
Show more

235 Read more

AMH: une plate-forme pour le design et le contrôle automatique de métaheuristiques multi-objectif

AMH: une plate-forme pour le design et le contrôle automatique de métaheuristiques multi-objectif

Dans ce travail, nous proposons une structure généralisée des recherches locales multi-objectif exprimant de nombreux paramètres et stratégies. Cette structure est intégrée dans une nouvelle plate-forme spécifiquement dédiée au design de métaheuristiques, ayant pour but d’une part de faciliter la construction automatique d’algorithmes via un paramétrage donné, et d’autre part de permettre l’ajout de mécanismes de contrôle adaptatifs généraux.

3 Read more

Surveillance et estimation de l'état de véhicules automobiles : un champ d'applications pour l'optimisation multi-objectif

Surveillance et estimation de l'état de véhicules automobiles : un champ d'applications pour l'optimisation multi-objectif

Valldaura et al., 2015b ][ Davins-Valldaura et al., 2016b ]. Cette solution, s’appuyant sur l’algorithme multi-objectif ParEGO et mono-objectif EGO, propose une amélioration du critère EI en utilisant la définition d’une probabilité d’appartenir à l’ensemble de Pareto (Pareto Set), grâce à l’utilisation d’un nouveau modèle de substitution (krigeage). À travers une analyse comparative des différents algorithmes multi-objectif (KEEP, ParEGO, NSGA2, MOPSO, SPEA2 et PESA2), ont été testées et comparées les différentes stratégies en montrant que KEEP est le plus performant. En effet, dans un contexte d’optimi- sation avec un nombre limité d’évaluations de la fonction objectif, l’algorithme KEEP présente plusieurs avantages : une meilleure identification du front de Pareto (Pareto Front) avec une meilleure distribution des performances sur ce front, une bonne approximation de la distribution de l’ensemble de Pareto (Pa- reto Set) dans l’espace de recherche, et une vitesse de convergence plus rapide que les autres algorithmes. L’algorithme KEEP a été utilisé pour le réglage des paramètres du système de surveillance de la pres- sion des pneumatiques (SSPP) par une approche indirecte (c’est-à-dire sans capteur). Cette nouvelle approche, en phase de développement chez Renault, est basée sur deux algorithmes de détection conçus dans le cadre de la thèse [ El Tannoury et al., 2013 ]. Ce système nécessite une mise au point avec plu- sieurs contraintes : une très grande base de données, un nombre important de paramètres à régler et
Show more

177 Read more

Optimisation multi-objectif des systèmes énergétiques

Optimisation multi-objectif des systèmes énergétiques

entre le rendement du cycle et le travail mécanique. La résolution de ce type de problème d’optimisation impliquant des objectifs conflictuels (e.g., l’augmentation du rendement se traduit par une diminution du travail, et vice versa) conduit généralement à rechercher, non pas une solution optimale unique, mais plusieurs solutions qui sont appelées des "solutions Pareto optimales " (Pareto, 1896). L’utilisation des méthodes traditionnelles d’optimisation (e.g., méthode du gradient) ne permet pas en général, de trouver toutes les solutions optimales. Des méthodes plus appropriées doivent donc être utilisées. C’est ainsi que dans le cadre de cette thèse, il sera mis au point un algorithme d’optimisation qui sera capable de traiter tout problème d’optimisation multi-objectif indépendamment de sa nature et sa complexité. Cet algorithme d’optimisation qui sera inspiré du principe des algorithmes génétiques (Goldberg, 1989) sera couplé à un simulateur de procédés dans le processus de l’optimisation. Le simulateur sert principalement à évaluer les propriétés thermodynamiques de la vapeur ou de l’eau, et permet de prédire le comportement du cycle en fonction de la variation des paramètres d’opérations. La communication entre le simulateur et l’optimiseur (dont les codes ont été développés respectivement sous Matlab et VBA) est facilitée par l’utilisation du protocole de communication DDE (Dynamic Data Exchange) qui permet un échange dynamique des données. Le modèle de simulation thermodynamique de la boucle secondaire qui sera développé intègrera les modèles des principaux équipements thermiques (e.g., turbine, pompe, réchauffeur d’eau d’alimentation, séparateur-surchauffeur, condenseur, dégazeur, etc.). Ce modèle sera validé en comparant les résultats de la simulation avec les données de la centrale fournies par Hydro Québec.
Show more

205 Read more

Optimisation multi-objectif par l'algorithme des colonies de fourmis

Optimisation multi-objectif par l'algorithme des colonies de fourmis

un chemin entre leur colonie et une source de nourriture. L’idée originale s'est depuis diversifiée pour résoudre une classe plus large de problèmes et plusieurs algorithmes ont vu le jour, s’inspirant de divers aspects du comportement des fourmis dont on cite le P-ACO (Pareto Ant Colony Optimization) (Figure 1). Ce dernier, proposé par [2], est une amélioration de l’ACO qui utilise la notion de dominance au sens de Pareto. Il a été proposé pour résoudre le problème de sélection de portefeuille multi-objectif.
Show more

4 Read more

Régulation adaptative multi-objectif et multi-mode aux carrefours à feux

Régulation adaptative multi-objectif et multi-mode aux carrefours à feux

plusieurs types d’usagers, comme les v´ ehicules particuliers (VP) et les transports en commun (TC). La multiplicit´ e des enjeux et des types d’usagers am` enent ` a envisager plusieurs crit` eres ` a consid´ erer pour la r´ egulation. La plupart des approches de la litt´ erature ne s’appuient que sur un seul crit` ere. Il s’agit, le plus souvent, d’un crit` ere relatif au temps d’attente des v´ ehicules particuliers. En ce qui nous concerne, on consid´ erera trois crit` eres : le temps d’attente (TA) et le nombre d’arrˆ ets (NA) pour les v´ ehicules particuliers, et un crit` ere sp´ ecifique pour les transports en commun. Chaque crit` ere ne correspond pas exactement ` a un enjeu particulier, mais peut couvrir un ensemble d’enjeux. Ces crit` eres ainsi que leurs liens avec les enjeux seront d´ etaill´ es au chapitre 1. Le probl` eme qui consiste ` a optimiser “simultan´ ement” ces crit` eres est un probl` eme d’optimisation multi-objectif. Dans notre cas, on va chercher ` a minimiser ces crit` eres.
Show more

214 Read more

Programmation mathématique multi-objectif et applications

Programmation mathématique multi-objectif et applications

Plusieurs autres problèmes peuvent être décrits de la même manière tels que l’établissement d’un emploi du temps scolaire ; c’est un problème multi-objectif de nature car il faut en même temps optimiser plusieurs objectifs tels que : le volume horaire à enseigner, l’occupation des locaux, la charge horaire par enseignant, le nombre de matière….etc. Traditionnellement, Les problèmes multi-objectifs ont été abordés comme problèmes d’optimisation mono-objectif après la combinaison de plusieurs critères dans une simple valeur scalaire. De l’autre côté et pendant les dernières années, il y a eu l’apparition d’un certain nombre de métaheuristiques multi-objectif dont le but est d’obtenir un ensemble de solutions de compromis pour des problèmes d’optimisation multi-objectif dans une seule exécution et sans besoin de convertir le problème en mono-objectif au risque que celui-ci perd sa signification. La plupart de ces techniques ont réalisé un grand succès dans l’optimisation des problèmes réels multi-objectifs. Les problèmes multi-objectifs ont la particularité d’être beaucoup plus difficile à traiter que leurs équivalents mono-objectifs. La difficulté réside dans l’absence d’une relation d’ordre total entre les solutions.
Show more

91 Read more

Optimisation Multi objectif pour la Sélection de modèle  SVM

Optimisation Multi objectif pour la Sélection de modèle SVM

Chapitre 3 Optimisation multi-objectif pour la sélection de modèle SVM 41 3.2.2 La courbe ROC (receiver-operating characteristic) Un secteur très actif dans la reconnaissance de formes est la considération de la structure des classes et l’évaluation des performances dans des environnements mal définis ; c’est-à-dire avec des probabilités à priori non définies ou variantes [21], ou lorsque les coûts sont mal définis [22]. La méthode d’analyse performante qui a été développée pour ce domaine est le "Receiver Operator Characteristic" (ROC) [23], permettant à un classifieur d’être évalué vis-à-vis d’un ensemble de conditions possibles. L’analyse ROC, [23], s’est révélée très efficace pour donner une évaluation des classifieurs lorsque les coûts associés à la matrice de confusion ne sont pas connus au moment de la construction du classifieurs. La courbe ROC est une méthode de représentation graphique des performances d’un classifieur à deux classes. Depuis plusieurs années, son utilisation est devenue incontournable dans les méthodes d’évaluations, [Provost and Fawcett, 1997] et [Provost and Fawcett, 1998].
Show more

109 Read more

Optimisation de forme multi-objectif sur machines parallèles avec méta-modèles et coupleurs. Application aux chambres de combustion aéronautiques

Optimisation de forme multi-objectif sur machines parallèles avec méta-modèles et coupleurs. Application aux chambres de combustion aéronautiques

L’outil développé devra être capable de traiter aussi bien des problèmes mono-objectif que multi- objectif impliquant des fonctions coûts en conflit. La résolution de problèmes sous contraintes n’étant pas une priorité pour les applications visées, nous ne nous attarderons pas sur ces aspects. Pour répondre aux besoins industriels, la principale contrainte qui va guider le choix des méthodes pour la réalisation de l’outil concerne le temps de restitution qui doit rester acceptable. Pour cela, les techniques utilisées devront notamment pouvoir bénéficier du parallélisme massif des machines de calcul scientifique actuelles. Toujours dans un esprit de contraintes industrielles, les méthodes développées ne devront pas se satisfaire de donner uniquement des informations sur les optimums des fonctions objectifs. En effet, elles devront aider les ingénieurs à mieux comprendre le comportement de ces fonctions sur l’ensemble de l’espace de design. Enfin, pour garantir une bonne réactivité et un temps de réponse limité en cas de changement de quelques paramètres d’une étude en cours (comme par exemple le choix des fonctions objectifs), l’outil devra pouvoir bénéficier des efforts de calculs déjà entrepris. Nous verrons au cours des chapitres suivants que nous serons amenés, en étudiant les différentes unités qui composent cet outil, à imposer de nouvelles contraintes de développement.
Show more

285 Read more

Optimisation multi-objectif de bâtiments en bois : vers le net-zéro en énergie et en carbone sur la vie du bâtiment

Optimisation multi-objectif de bâtiments en bois : vers le net-zéro en énergie et en carbone sur la vie du bâtiment

Introduction The building sector will face severe challenges over the next decades. Building performance needs to be improved in order to reduce our dependence to fossil fuels and the greenhouse gas emissions. In order to properly address these issues, the industry needs enhanced building design methodologies. Currently, a common practice in building design is to adopt a sequential approach where several design stages are generally addressed independently and successively. For example, architects first fix the building geometry, optimize the natural lighting strategy, divide the indoor environment and so on. Mechanical engineers will start from that point to evaluate energy demand and to design a suitable HVAC system. The contractor then organizes the sequence of construction, etc. Each stakeholder involved in the design process works separately to improve different performance criteria of the project such as life cycle cost, thermal comfort, construction time and more. Such traditional design process (TDP) can lead to irreversible choices. Another approach has been proposed over the last decade, namely the integrated design process (IDP) where all specialists are teamed up in the design process thus avoiding the sequential phases. Recent studies have highlighted the correlation between the level of interaction in a building design process and the success of a project in term of energy efficiency, cost, comfort and environmental impact [26]–[28]. It appears that the more the team is integrated, the more the project is likely to be successful. A particularly attractive and useful tool for the design process is “building optimization”, which has been gaining a lot of attention over the last decade, as reviewed by Evins [18]. From the 1990’s until 2010, most of the scientific papers with a focus on sustainable building design were doing single objective optimization and since that time, it is a becoming more mainstream to apply a multi- objective optimization for green building design.
Show more

152 Read more

Approches de résolution exacte et approchée en optimisation combinatoire multi-objectif, application au problème de l'arbre couvrant de poids minimal

Approches de résolution exacte et approchée en optimisation combinatoire multi-objectif, application au problème de l'arbre couvrant de poids minimal

The concept itself is well known in the field. Especially in the two dimensional or bi- objective case, it is a key tool of the two-phase and branch and bound methods. In the two-phase method (see Ulungu and Teghem, 1995), adjacent extreme nondominated points computed in the first phase define triangles which delimit zones where all other nondomi- nated points lie. The so-called local nadir points corresponding to the right angles of these triangles act as local upper bounds that together define the search region, assuming that the objectives are to be minimized. This upper bounding part is also one of the foundations of multi-objective branch and bound (see Sourd and Spanjaard (2008)). Actually, the rep- resentation of the search region through local upper bounds makes it possible to test the existence of the intersection between the search region and a convex lower bound on the feasible points associated to a search node and to decide whether to fathom the search node or not.
Show more

127 Read more

A Multi-Objectif Genetic Algorithm-Based Adaptive Weighted Clustering Protocol in VANET

A Multi-Objectif Genetic Algorithm-Based Adaptive Weighted Clustering Protocol in VANET

Keywords—VANET, Cluster Protocol, Ad hoc Networks, Multi- Objective Optimization, Pareto Front, NSGA-II, MOPSO, MODE. I. I NTRODUCTION Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs) were deployed to make communication between a set of vehicles possible using ad hoc wireless devices. Nowadays, these networks are used for a wide range of applications which can be divided into the following three categories: safety services, traffic management and user-oriented services. Vehicle To Vehicle communication (V2V) enables each vehicle to provide a warning in real time when a critical event is predicted. The warning message can be either through a seat vibration, tone or visual display or combinations of these indicators. Moreover, in order to make V2V communication work, the FCC (Federal Communication Commission) [1] has established a wireless protocol similar to WiFi, called Dedicated Short Range Communications or DSRC [2]. The DSRC radio technology is defined in the frequency band of 5.9 GHz with a total bandwidth of 75
Show more

10 Read more

Métaheuristique hybride pour l’optimisation multi-objectif

Métaheuristique hybride pour l’optimisation multi-objectif

Les résultats obtenus, pour tous les benchmarks utilisés dans le point de vue de métrique de qualité utilisé ou spécialement de point de vue de propriété d’avoir des nouvelles solutions [r]

174 Read more

Ordonnancement multi-objectif d'ateliers complexes de type job-shop : application à la fabrication de semiconducteurs

Ordonnancement multi-objectif d'ateliers complexes de type job-shop : application à la fabrication de semiconducteurs

Scheduling lots in the di ffusion work area of the semiconductor manufacturing facility of STMicroelectronics in Rousset (France), requires that many constraints are considered within a [r]

194 Read more

Avancées des métaheuristiques pour l'optimisation combinatoire multi-objectif

Avancées des métaheuristiques pour l'optimisation combinatoire multi-objectif

Unité de recherche INRIA Futurs Parc Club Orsay Université - ZAC des Vignes 4, rue Jacques Monod - 91893 ORSAY Cedex France Unité de recherche INRIA Lorraine : LORIA, Technopôle de Nancy[r]

43 Read more

Show all 5383 documents...