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Optimizing the imbalances in a graph / Optimiser les déséquilibres dans un graphe

Glorieux, Antoine 19 June 2017 (has links)
Le déséquilibre d'un sommet dans un graphe orienté est la valeur absolue de la différence entre son degré sortant et son degré entrant. Nous étudions le problème de trouver une orientation des arêtes du graphe telle que l'image du vecteur dont les composantes sont les déséquilibres des sommets par une fonction objectif f est maximisée. Le premier cas considéré est le problème de maximiser le minimum des déséquilibres sur toutes les orientations possibles. Nous caractérisons les graphes dont la valeur objective optimale est nulle. Ensuite nous donnons plusieurs résultats concernant la complexité du problème. Enfin, nous introduisons différentes formulations du problème et présentons quelques résultats numériques. Par la suite, nous montrons que le cas f=1/2 | |·| |₁ mène au célèbre problème de la coupe de cardinalité maximale. Nous introduisons de nouvelles formulations ainsi qu'un nouveau majorant qui domine celui de Goemans et Williamson. Des résultats théoriques et numériques concernant la performance des approches sont présentés. Pour finir, dans le but de renforcer certaines des formulations des problèmes étudiés, nous étudions une famille de polyèdres spécifique consistant en l'enveloppe convexe des matrices d'affectation 0/1 (où chaque colonne contient exactement une composante égale à 1) annexée avec l'indice de leur ligne non-identiquement nulle la plus basse. Nous donnons une description complète de ce polytope ainsi que certaines de ses variantes qui apparaissent naturellement dans le contexte de divers problèmes d'optimisation combinatoire. Nous montrons également que résoudre un programme linéaire sur un tel polytope peut s'effectuer en temps polynomial / The imbalance of a vertex in a directed graph is the absolute value of the difference between its outdegree and indegree. In this thesis we study the problem of orienting the edges of a graph in such a way that the image of the vector which components are the imbalances of the vertices of the graph under an objective function f is maximized. The first case considered is the problem of maximizing the minimum imbalance of all the vertices over all the possible orientations of the input graph. We first characterize graphs for which the optimal objective value is zero. Next we give several results concerning the computational complexity of the problem. Finally, we deal with several mixed integer programming formulations for this problem and present some numerical experiments. Next, we show that the case for f=1/2 | |·| |₁ leads to the famous unweighted maximum cut problem. We introduce some new formulations along with a new bound shown to be tighter than Michel Goemans & David Williamson's. Theoretical and computational results regarding bounds quality and performance are also reported. Finally, in order to strengthen some formulations of the studied problems, we study a specific class of polytopes. Consider the polytope consisting in the convex hull of the 0/1 assignment matrices where each column contains exactly one coefficient equal to 1 appended with their index of the lowest row that is not identically equal to the zero row. We give a full description of this polytope and some of its variants which naturally appear in the context of several combinatorial optimization problems. We also show that linear optimization over those polytopes can be done in polynomial time
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Design optimal des réseaux Fiber To The Home / Optimal design of Fiber To The Home networks

Angilella, Vincent 16 June 2018 (has links)
Pour les opérateurs, les réseaux FTTH représentent à la fois la solution de référence pour répondre à la demande croissante de trafic fixe, et un investissement considérable dû à leur mise en place. Le but de ces travaux est d'assurer le déploiement de réseaux de qualité à moindre coût. Nous commençons à présenter les différents aspects de la planification de ces réseaux qui en font un problème complexe. La littérature concernée est abordée afin d'exhiber les nouveaux défis que nous relevons. Puis nous élaborons des stratégies permettant de trouver la meilleure solution dans différents contextes. Plusieurs politiques de maintenance ou d'utilisation du génie civil sont ainsi explorées. Les problèmes rencontrés sont analysés à la lumière de divers outils d'optimisation (programmation entière, inégalités valides, programmation dynamique, approximations, complexités, inapproximabilité...) que nous utilisons et développons selon nos besoins. Les solutions proposées ont été testées et validées sur des instances réelles, et ont pour but d'être utilisées par Orange / For operators, FTTH networks are the most widespread solution to the increasing traffic demand. Their layout requires a huge investment. The aim of this work is to ensure a cost effective deployment of quality networks. We start by presenting aspects of this network design problem which make it a complex problem. The related literature is reviewed to highlight the novel issues that we solve. Then, we elaborate strategies to find the best solution in different contexts. Several policies regarding maintenance or civil engineering use will be investigated. The problems encountered are tackled using several combinatorial optimization tools (integer programming, valid inequalities, dynamic programming, approximations, complexity theory, inapproximability…) which will be developed according to our needs. The proposed solutions were tested and validated on real-life instances, and are meant to be implemented in a network planning tool from Orange
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Optimisation combinée des approvisionnements et du transport dans une chaine logistique / combined optimization of procurement and transport in supply chain

Rahmouni, Mouna 15 September 2015 (has links)
Le problème d’approvisionnement conjoint (JDP) proposé est un problème de planification des tournées de livraisons sur un horizon de temps décomposé en périodes élémentaires, l’horizon de temps étant la période commune de livraison de tous les produits,. La donnée de ces paramètres permet d’obtenir une formulation linéaire du problème, avec des variables de décision binaires. Le modèle intègre aussi des contraintes de satisfaction de la demande à partir des stocks et des quantités livrées, des contraintes sur les capacités de stockage et de transport.Afin de résoudre aussi le problème de choix des tournées de livraison, il est nécessaire d'introduire dans le modèle des contraintes et des variables liées aux sites visités au cours de chaque tour. Il est proposé de résoudre le problème en deux étapes. La première étape est le calcul hors ligne du coût minimal de la tournée associé à chaque sous-ensemble de sites. On peut observer que pour tout sous-ensemble donné de sites, le cycle hamiltonien optimal reliant ces sites à l'entrepôt peut être calculé à l'avance par un algorithme du problème du voyageur de commerce (TSP). Le but ici n'est pas d'analyser pleinement le TSP, mais plutôt d'intégrer sa solution dans la formulation de JRP. .Dans la deuxième étape, des variables binaires sont associées à chaque tour et à chaque période pour déterminer le sous-ensemble de sites choisi à chaque période et son coût fixe associé. / The proposed joint delivery problem (JDP) is a delivery tour planning problem on a time horizon decomposed into elementary periods or rounds, the time horizon being the common delivery period for all products. The data of these parameters provides a linear formulation of the problem, with binary decision variables. The model also incorporates the constraints of meeting demand from stock and the quantities supplied, storage and transport capacity constraints.In order to also solve the problem of choice of delivery rounds, it is necessary to introduce in the model several constraints and variables related to the sites visited during each round. It is proposed to solve the problem in two steps. The first step is the calculation of the minimum off-line cost of the tour associated with each subset of sites. One can observe that for any given subset of sites, the optimal Hamiltonian cycle linking those sites to the warehouse can be calculated in advance by a traveling salesman problem algorithm (TSP). The goal here is not to fully analyze the TSP, but rather to integrate its solution in the formulation of the JRP. In the second stage, binary variables are associated with each subset and each period to determine the selected subset of sites in each period and its associated fixed cost.

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