• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 19
  • 18
  • 4
  • Tagged with
  • 40
  • 40
  • 19
  • 17
  • 16
  • 15
  • 15
  • 11
  • 9
  • 8
  • 7
  • 6
  • 6
  • 6
  • 5
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
11

Hybridation de méthodes complètes et incomplètes pour la résolution de CSP

Lambert, Tony 27 October 2006 (has links) (PDF)
L'hybridation des mécanismes de méthodes incomplètes et des techniques de programmation par contraintes est souvent basée sur des combinaisons de type maître-esclave, dédiées à la résolution de classes de problèmes spécifiques. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la définition d'un modèle théorique uniforme, basé sur les itérations chaotiques de K.R. Apt qui définissent un cadre mathématique pour l'itération d'un ensemble fini de fonctions sur des domaines abstraits munis d'un ordre partiel. Ce cadre permet<br />de prendre en compte une hybridation entre les méthodes incomplètes et les méthodes complètes. Dans ce contexte, la résolution s'apparente à un calcul de point fixe d'un ensemble de fonctions de réductions spécifiques. Notre cadre générique permet alors d'envisager des stratégies de combinaisons et d'hybridation de manière plus fine et d'étudier leurs propriétés. Nous avons employé un cadre général approprié pour modéliser la résolution des problèmes d'optimisation et nous présentons des résultats<br />expérimentaux qui mettent en avant les atouts de telles<br />combinaisons en regard d'une utilisation indépendante des techniques de résolution.
12

Efficient local search for several combinatorial optimization problems / Recherche locale performante pour la résolution de plusieurs problèmes combinatoires

Buljubasic, Mirsad 20 November 2015 (has links)
Cette thèse porte sur la conception et l'implémentation d'algorithmes approchés pour l'optimisation en variables discrètes. Plus particulièrement, dans cette étude nous nous intéressons à la résolution de trois problèmes combinatoires difficiles : le « Bin-Packing », la « Réaffectation de machines » et la « Gestion des rames sur les sites ferroviaires ». Le premier est un problème d'optimisation classique et bien connu, tandis que les deux autres, issus du monde industriel, ont été proposés respectivement par Google et par la SNCF. Pour chaque problème, nous proposons une approche heuristique basée sur la recherche locale et nous comparons nos résultats avec les meilleurs résultats connus dans la littérature. En outre, en guise d'introduction aux méthodes de recherche locale mise en œuvre dans cette thèse, deux métaheuristiques, GRASP et Recherche Tabou, sont présentées à travers leur application au problème de la couverture minimale. / This Ph.D. thesis concerns algorithms for Combinatorial Optimization Problems. In Combinatorial Optimization Problems the set of feasible solutions is discrete or can be reduced to a discrete one, and the goal is to find the best possible solution. Specifically, in this research we consider three different problems in the field of Combinatorial Optimization including One-dimensional Bin Packing (and two similar problems), Machine Reassignment Problem and Rolling Stock Problem. The first one is a classical and well known optimization problem, while the other two are real world and very large scale problems arising in industry and have been recently proposed by Google and French Railways (SNCF) respectively. For each problem we propose a local search based heuristic algorithm and we compare our results with the best known results in the literature. Additionally, as an introduction to local search methods, two metaheuristic approaches, GRASP and Tabu Search are explained through a computational study on Set Covering Problem.
13

Learning during search

Arbelaez Rodriguez, Alejandro 31 May 2011 (has links) (PDF)
La recherche autonome est un nouveau domaine d'intérêt de la programmation par contraintes, motivé par l'importance reconnue de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour le problème de sélection de l'algorithme le plus approprié pour une instance donnée, avec une variété d'applications, par exemple: Planification, Configuration d'horaires, etc. En général, la recherche autonome a pour but le développement d'outils automatiques pour améliorer la performance d'algorithmes de recherche, e.g., trouver la meilleure configuration des paramètres pour un algorithme de résolution d'un problème combinatoire. Cette thèse présente l'étude de trois points de vue pour l'automatisation de la résolution de problèmes combinatoires; en particulier, les problèmes de satisfaction de contraintes, les problèmes d'optimisation de combinatoire, et les problèmes de satisfiabilité (SAT).Tout d'abord, nous présentons domFD, une nouvelle heuristique pour le choix de variable, dont l'objectif est de calculer une forme simplifiée de dépendance fonctionnelle, appelée dépendance-relaxée. Ces dépendances-relaxées sont utilisées pour guider l'algorithme de recherche à chaque point de décision.Ensuite, nous révisons la méthode traditionnelle pour construire un portefeuille d'algorithmes pour le problème de la prédiction de la structure des protéines. Nous proposons un nouveau paradigme de recherche-perpétuelle dont l'objectif est de permettre à l'utilisateur d'obtenir la meilleure performance de son moteur de résolution de contraintes. La recherche-perpétuelle utilise deux modes opératoires: le mode d'exploitation utilise le modèle en cours pour solutionner les instances de l'utilisateur; le mode d'exploration réutilise ces instances pour s'entraîner et améliorer la qualité d'un modèle d'heuristiques par le biais de l'apprentissage automatique. Cette deuxième phase est exécutée quand l'unité de calcul est disponible (idle-time). Finalement, la dernière partie de cette thèse considère l'ajout de la coopération au cours d'exécution d'algorithmes de recherche locale parallèle. De cette façon, on montre que si on partage la meilleure configuration de chaque algorithme dans un portefeuille parallèle, la performance globale peut être considérablement amélioré.
14

Contrôle autonome d'opérateurs pour la recherche locale

Veerapen, Nadarajen 29 November 2012 (has links) (PDF)
Au fil des années, un nombre croissant de méthodes de résolution ont été proposées afin de traiter des problèmes plus grands et plus complexes. Parmi ces méthodes, les métaheuristiques sont largement utilisées dans le monde académique et industriel afin de résoudre efficacement des problèmes d'optimisation et de satisfaction de contraintes. Toutefois la conception de métaheuristiques de plus en plus performantes produit souvent des systèmes fortement complexes dont l'utilisation demande une expertise non négligeable aussi bien du problème lui-même que de la façon de paramétrer la méthode de résolution. Concevoir des algorithmes de recherche autonomes est donc une question importante. Cette thèse traite du problème de la gestion et de la sélection d'opérateurs dans le contexte de la recherche locale, au sein d'un contrôleur générique. Celui a pour but de pouvoir être réutilisé facilement pour traiter différents problèmes. Nous nous attachons donc à concevoir des méthodes simples et robustes. La sélection des opérateurs se base sur un apprentissage des performances antérieures de chaque opérateur afin de déterminer les opérateurs vraisemblablement les plus bénéfiques à chaque pas de la recherche. Pour effectuer ces choix, le contrôleur se base sur la capacité des opérateurs à améliorer la qualité des solutions ainsi que sur la faculté de produire des solutions qui diffèrent de celles déjà obtenues. Les méthodes proposées sont testées sur différents problèmes théoriques et pratiques d'optimisation combinatoire et de satisfaction de contraintes. Les résultats obtenus montrent qu'il est possible d'obtenir des résultats corrects avec des méthodes simples. Les mécanismes adaptatifs proposés se révèlent robustes sur différents problèmes.
15

Optimisation des plans de test des charges utiles des satellites de télécommunication / Optimisation of telecommunication satellite payload test plans

Maillet, Caroline 25 April 2012 (has links)
La validation des charges utiles des satellites de télécommunication nécessite des opérations coûteuses en temps et en personnel. Ce coût augmente régulièrement du fait de la complexité croissante des charges utiles. Il est donc crucial pour Astrium d'optimiser la réalisation des opérations de test. L'objectif de cette thèse CIFRE menée en collaboration entre Astrium et l'Onera est de développer une suite logicielle d'aide à la génération de plans de test. Le problème de génération de plan de test a été modélisé sous forme de graphe orienté à états. La NP-complétude de ce problème a été établie. Des modèles mathématiques ont été construits en programmation linéaire en nombres entiers et en programmation par contraintes en vue d'une résolution par des solveurs génériques. Cependant, ces solveurs génériques se sont heurtés à des problèmes d'insuffisance de mémoire liés à la très grande taille des instances à traiter. Ceci nous a conduits à développer un solveur spécialisé à base de recherche arborescente faisant appel à des mécanismes spécifiques de choix de variables et de valeurs, de propagation de contraintes, de calcul de borne, de retour-arrière, d'apprentissage et de redémarrage. Un solveur spécialisé à base de recherche locale a été développé en parallèle. Les résultats obtenus par ces différents solveurs avec différents paramétrages ont pu être comparés. / Telecommunication satellite payload validation requires operations which are expensive in terms of time and manpower. This cost is constantly increasing as the payloads become more and more complex. It is crucial for Astrium to optimise the testing phase to keep these costs under control. The objective of this CIFRE thesis, conducted in collaboration with Astrium and Onera, is to develop a software suite to help generate test plans for the payloads.The problem of generating test plans was modeled using the form of a directed graph with states. The NP-completeness of this problem was proven. Mathematical models were built using integer linear programming and constraint programming with a view to solving the problems using generic solvers. However, these generic solvers had problems due to insufficient memory on account of the large size of instances to be handled. These problems led us to develop a specialised solver using a tree search, with special mechanisms for choosing variables and values, propagating constraints, computing bounds, backjumping,learning, and restarting. A specialised solver based on local search was developed in parallel.The results obtained by these different solvers with different settings were compared.
16

Nouvelles heuristiques de voisinage et mémétiques pour le problème Maximum de Parcimonie

Goëffon, Adrien 21 November 2006 (has links) (PDF)
La reconstruction phylogénétique vise à reconstituer l'histoire évolutive d'un ensemble d'espèces sous forme d'un arbre. Parmi les méthodes de reconstruction, le problème Maximum de Parcimonie (MP) consiste à trouver un arbre binaire dont les feuilles sont associées à des séquences de caractères données, et qui minimise le score de parcimonie. Les méthodes de résolution existantes de ce problème NP-complet s'attachent généralement à appliquer des méthodes heuristiques traditionnelles, comme des algorithmes gloutons et de recherche locale. L'une des diffcultés du problème repose sur la manipulation d'arbres et la définition de voisinages d'arbres.<br />Dans cette thèse, nous nous intéressons en premier lieu à l'amélioration des techniques de résolution du problème MP basées sur un algorithme de descente. Après avoir montré de manière empirique les limites des voisinages existants, nous introduisons un voisinage progressif qui évolue au cours de la recherche afin de limiter l'évaluation de voisins infructueux lors d'une descente. L'algorithme obtenu est ensuite hybridé à un algorithme génétique utilisant un croisement d'arbres spécifique fondé sur les mesures de distance entre chaque couple d'espèces dans l'arbre. Cet algorithme mémétique exhibe des résultats très compétitifs, tant sur des jeux de test tirés de la littérature que sur des jeux générés aléatoirement.
17

Amélioration a posteriori de la traduction automatique par métaheuristique

Lavoie-Courchesne, Sébastien 03 1900 (has links)
La traduction automatique statistique est un domaine très en demande et où les machines sont encore loin de produire des résultats de qualité humaine. La principale méthode utilisée est une traduction linéaire segment par segment d'une phrase, ce qui empêche de changer des parties de la phrase déjà traduites. La recherche pour ce mémoire se base sur l'approche utilisée dans Langlais, Patry et Gotti 2007, qui tente de corriger une traduction complétée en modifiant des segments suivant une fonction à optimiser. Dans un premier temps, l'exploration de nouveaux traits comme un modèle de langue inverse et un modèle de collocation amène une nouvelle dimension à la fonction à optimiser. Dans un second temps, l'utilisation de différentes métaheuristiques, comme les algorithmes gloutons et gloutons randomisés permet l'exploration plus en profondeur de l'espace de recherche et permet une plus grande amélioration de la fonction objectif. / Statistical Machine Translation is a field ingreat demand and where machines are still far from producing human-level results.The main method used is a segment by segment linear translation of a sentence, which prevents modification of already translated parts of the sentence. Research for this memoir is based on an approach used by Langlais, Patry and Gotti 2007, which tries to correct a completed translation by modifying segments following a function which needs to be optimized. As a first step, exploration of new traits such as an inverted language model and a collocation model brings a new dimension to the optimization function. As a second step, use of different metaheuristics, such as the greedy and randomized greedy algorithms, allows greater depth while exploring the search space and allows a greater improvement of the objective function.
18

Metaheuristics for solving large size long-term car pooling problem and an extension / Métaheuristiques pour la résolution de problème de covoiturage régulier de grande taille et d'une extension

Guo, Yuhan 09 November 2012 (has links)
La dispersion spatiale de l'habitat et des activités de ces dernières décennies a fortement contribué à un allongement des distances et des temps de trajets domicile-travail. Cela a pour conséquence un accroissement de l'utilisation des voitures particulières, notamment au sein et aux abords des grandes agglomérations. Afin de réduire les impacts dus à l'augmentation du trafic routier, des services de covoiturage, où des usagers ayant la même destination se regroupent en équipage pour se déplacer, ont été mis en place partout dans le monde. Nous présentons ici nos travaux sur le problème de covoiturage régulier. Dans cette thèse, le problème de covoiturage régulier a été modélisé et plusieurs métaheuristiques de résolution ont été implémentées, testées et comparées. La thèse est organisée de la façon suivante: tout d'abord, nous commençons par présenter la définition et la description du problème ainsi que le modèle mathématique associé. Ensuite, plusieurs métaheuristiques pour résoudre le problème sont présentées. Ces approches sont au nombre de quatre: un algorithme de recherche locale à voisinage variable, un algorithme à base de colonies de fourmis, un algorithme génétique guidée et un système multi-agents génétiques auto-adaptatif. Des expériences ont été menées pour démontrer l'efficacité de nos approches. Nous continuons ensuite avec la présentation et la résolution d'une extension du problème de covoiturage occasionel comportant plusieurs destinations. Pour terminer, une plate-forme de test et d'analyse pour évaluer nos approches et une plate-forme de covoiturage sont présentées dans l'annexe. / Nowadays, the increased human mobility combined with high use of private cars increases the load on environment and raises issues about quality of life. The extensive use of private cars lends to high levels of air pollution, parking problem, traffic congestion and low transfer velocity. In order to ease these shortcomings, the car pooling program, where sets of car owners having the same travel destination share their vehicles, has emerged all around the world. We present here our research on the long-term car pooling problem. In this thesis, the long-term car pooling problem is modeled and metaheuristics for solving the problem are investigated. The thesis is organized as follows. First, the definition and description of the problem as well as its mathematical model are introduced. Then, several metaheuristics to effectively and efficiently solve the problem are presented. These approaches include a Variable Neighborhood Search Algorithm, a Clustering Ant Colony Algorithm, a Guided Genetic Algorithm and a Multi-agent Self-adaptive Genetic Algorithm. Experiments have been conducted to demonstrate the effectiveness of these approaches on solving the long-term car pooling problem. Afterwards, we extend our research to a multi-destination daily car pooling problem, which is introduced in detail manner along with its resolution method. At last, an algorithm test and analysis platform for evaluating the algorithms and a car pooling platform are presented in the appendix.
19

Isomorphisme Inexact de Graphes par Optimisation Évolutionnaire

Bärecke, Thomas 22 October 2009 (has links) (PDF)
L'isomorphisme inexact de graphes est un problème crucial pour la définition d'une distance entre graphes, préalable nécessaire à une multitude d'applications allant de l'analyse d'images à des applications biomédicales en passant par la reconnaissance optique de caractères. Ce problème est encore plus complexe que celui de l'isomorphisme exact. Alors que ce dernier est un problème de décision de complexité au moins de classe P et qui ne s'applique qu'à des graphes exactement identiques, l'isomorphisme inexact est un problème combinatoire de complexité de classe NP qui permet de prendre en compte des perturbations dues au bruit, qui apparaissent fréquemment dans les applications réelles. Dans ce cadre, nous choisissons d'étudier une solution basée sur les algorithmes génétiques pouvant être appliquée à l'isomorphisme exact et inexact. Nous proposons des opérateurs de croisement généraux pour tout problème représenté par un codage de permutation, ainsi que des opérateurs spécifiques à l'isomorphisme de graphes qui exploitent une heuristique gloutonne. Nous réalisons une étude exhaustive pour comparer ces opérateurs avec les opérateurs existants, soulignant leurs propriétés, avantages et inconvénients respectifs. Nous étudions par ailleurs plusieurs pistes d'amélioration de l'algorithme, en théorie ou en pratique, considérant successivement les objectifs d'accélération de l'exécution, d'augmentation de la précision et de garantie de résultat optimal. Nous proposons pour cela de combiner l'approche proposée avec d'autres techniques telles que des heuristiques générales comme la recherche locale, des heuristiques dédiées comme l'algorithme A*, et des outils pratiques comme la parallélisation. Ces travaux conduisent à la définition d'une méthode générique pour la résolution de tous les problèmes d'isomorphismes de graphes, qu'il s'agisse d'isomorphismes exact ou inexact, d'isomorphismes de graphes de même taille ou d'isomorphismes de sous-graphes. Nous illustrons enfin la validité de cette solution générale par trois applications concrètes issues de domaines différents, la recherche d'images et la chimie, qui présentent chacune des caractéristiques spécifiques, utilisant des graphes attribués ou non, soumis aux perturbations plutôt structurelles ou au niveau d'attributs.
20

Prédiction de la localisation des protéines membranaires : méthodes méta-heuristiques pour la détermination du potentiel d'insertion des acides aminés

Laroum, Sami 25 November 2011 (has links) (PDF)
Dans ce travail, nous nous intéressons à la localisation des protéines adressées vers la membrane du réticulum endoplasmique, et plus spécifiquement à la reconnaissance des segments transmembranaires et des peptides signaux. En utilisant les dernières connaissances acquises sur les mécanismes d'insertion d'un segment dans la membrane, nous proposons une méthode de discrimination de ces deux types de séquences basée sur le potentiel d'insertion de chaque acide aminé dans la membrane. Cela amène à rechercher pour chaque acide aminé une courbe donnant son potentiel d'insertion en fonction de sa place dans une fenêtre correspondant à l'épaisseur de la membrane. Notre objectif est de déterminer ≪ in silico ≫ une courbe pour chaque acide aminé, afin d'obtenir les meilleures performances pour notre méthode de classification. L'optimisation, sur des jeux de données construits à partir des banques de données de protéines, des courbes est un problème difficile que nous abordons grâce aux méthodes méta-heuristiques. Nous présentons tout d'abord un premier algorithme de recherche locale permettant d'apprendre un ensemble de courbes. Son évaluation sur les différents jeux de données montre de bons résultats de classification. Cependant, nous constatons une difficulté d'ajustement pour les courbes de certains acides aminés. La restriction de l'espace de recherche grâce à des informations pertinentes sur les acides aminés et l'introduction d'un voisinage multiple nous permettent d'améliorer les performances de notre méthode et en même temps de stabiliser les courbes apprises. Nous présentons également un algorithme génétique développé afin d'explorer de manière plus diversifiée l'espace de recherche de ce problème.

Page generated in 0.0909 seconds