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1

Du séquentiel au parallèle, la recherche arborescente et son application à la programmation quadratique en variables 0.1 /

Roucairol, Catherine, January 1900 (has links)
Th.--Sci.--Paris VI, 1987. / Bibliogr. p. 306-309.
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Techniques de résolution basées sur la programmation linéaire pour l'ordonnancement de orojet

Damay, Jean. Quilliot, Alain. January 2008 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Clermont-Ferrand 2 : 2005. / Thèse avec annexes. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 189-191.
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Apprentissage de la qualité de service dans les réseaux multiservices: applications au routage optimal sous contraintes

Mahul, Antoine. Quilliot, Alain. January 2009 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Clermont-Ferrand 2 : 2005. / Thèse avec deux annexes. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 175-186.
4

Network pricing problems : complexity, polyhedral study and solution approaches

Heilporn, Géraldine January 2008 (has links)
Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Hybridation des métaheuristiques et de la programmation dynamique pour les problèmes d’optimisation mono et multi-objectif : application à la production d’énergie / Hybridization between metaheuristic and dynamic programming for mono and multi-objective optimization problems : application in energy production

Jacquin, Sophie 19 November 2015 (has links)
Cette thèse s'intéresse à l'étude de deux problèmes d'optimisation pour la production d’énergie électrique. Le premier est un problème académique très étudié : le Unit Commitment Problem (UCP). Le second est un problème de planification des débits d'eau dans un réseau hydro-électrique issu d'une application industrielle. Ces deux problèmes sont des problèmes NP-complets très difficiles car ils sont non linéaires, fortement contraints et que la taille des données est importante. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons DYNAMOP. Il s'agit d'un algorithme génétique qui guide la recherche effectuée par la programmation dynamique en manipulant des solutions représentées sous forme de chemins du graphe d’états. Cette représentation est avantageuse car, d'une part, elle facilite la mise en place d'hybridations avec la programmation dynamique et, d'autre part, elle permet de proposer des opérateurs évolutionnaires efficaces tenant compte les dépendances entre les variables. DYNAMOP est appliqué aux deux problèmes de production d'énergie. La qualité des résultats permet d'affirmer que cette méthode est bien adaptée à la résolution de ce type de problèmes. Dans la seconde partie, nous présentons MO-DYNAMOP une extension de DYNAMOP à l'optimisation multi-objectif. MO-DYNAMOP est évalué sur une version bi-objectif de l'UCP nécessitant l'utilisation d'une représentation indirecte. Une solution partielle sera ainsi décodée en un ensemble de solutions complètes Pareto équivalentes ce qui rend difficile l'évaluation sa qualité. Nous proposons donc plusieurs adaptations des stratégies usuelles d'assignation de fitness et comparons les méthodes obtenues à la littérature. / In this thesis, two energy production problems are studied. The first is a well known academic problem: the Unit Commitment Problem (UCP). The second one is a hydro scheduling problem with a real world application. These two problems are very hard NP-complete problems because they are non-linear, highly constrained, and the data size is large. In the first part of this thesis we propose DYNAMOP. It is a genetic algorithm that uses a representation based on a path in the graph of states of dynamic programming. The advantages of this representation are that it makes it easy to propose efficient evolutionary operators taking the dependencies into account, and that it facilitates the hybridization with dynamic programming. DYNAMOP is tested  on the two energy production problems. The results confirm the competitiveness of the proposed method to solve energy problems. In the second part, we present MO-DYNAMOP, which is an extension of DYNAMOP to multi-objective combinatorial optimization problems. MO-DYNAMOP is applied to a bi-objective version of the UCP, but this implies an indirect representation, which is problematic. Indeed, in this case, decoding a genotypic solution involves the resolution of a multi-objective problem. Then many Pareto equivalent phenotypic solutions can be produced from one genotypic solution. We propose and compare 3 decoding strategies to solve this difficulty. A comparison study beetween MO-DYNAMOP and methods previously proposed for the bi-objective UCP is performed. Experiments indicate that MO-DYNAMOP performs considerably better.
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Routage, protection et ingénierie de trafic dans les réseaux WDM tout-optiques /

Koubaa, Mohamed, January 1900 (has links)
Thèse de doctorat--Informatique et réseaux--Paris--ENST, 2005. / Bibliogr. p. 177-189. Glossaire. Index. Résumé en français et en anglais.
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Optimisation du trafic au sol sur les grands aéroports

Gotteland, Jean-Baptiste Alliot, Jean-Marc. January 2005 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 91 réf.
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Structure des espaces de recherche, complexité des algorithmes d'optimisation combinatoire stochastique et applications à la bioinformatque

Gras, Robin. January 2004 (has links)
Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 2004. / Bibliogr. p. 144-162.
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Modélisation grande échelle de réseaux biologiques vérification par contraintes booléennes de la cohérence des données /

Veber, Philippe Andonov, Rumen Le Borgne, Michel. January 2007 (has links) (PDF)
Thèse doctorat : Informatique. Bioinformatique : Rennes 1 : 2007. / Bibliogr. p. 137-147.
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Traitement de séquences d'images pour l'estimation jointe de la structure et du mouvement Application à l'imagerie aérienne /

Sanfourche, Martial Philipp-Foliguet, Sylvie January 2008 (has links) (PDF)
Reproduction de : Thèse doctorat : Electronique : Cergy-Pontoise : 2005. / Thèse soutenue au sein de l'équipe Image Estimation Décision (IED) du département Traitement de l'Information et Modélisation (DTIM) à l'Onera Châtillon en collaboration avec l'Equipe de Traitement d'Images et du Signal (ETIS) de l'université de Cergy-Pontoise/Ensea. Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p.175-180.

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