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Approche algébrique de problèmes d'ordonnancement de type flowshop avec contraintes de délais / Algebraic approach for flowshop scheduling problems with time lags

Vo, Nhat Vinh 12 February 2015 (has links)
Nous abordons dans cette thèse des problèmes de flowshop de permutation soumis des contraintes de délais minimaux et maximaux avec deux types de travaux principaux : 1. Nous avons modélisé, en utilisant l'algèbre MaxPlus, des problèmes de flowshop de permutation m-machines soumis une famille de contraintes : de délais minimaux, de délais maximaux, de sans attente, de délais fixes, de temps de montage indé- pendant de la séquence, de temps de démontage indépendant de la séquence, de blocage, de dates de début au plus tæt ainsi que de durées de latence. Des matrices caractérisant complètement leurs travaux associés ont été élaborées. Nous avons fait apparaître un problème central soumis des contraintes de délais minimaux et maximaux. 2. Nous avons élaboré des bornes inférieures pour le makespan et pour la somme (pondérée ou non) des dates de fin. Ces bornes inférieures ont été incorporées dans des procédures par séparation et évaluation. Nous avons généralisé les bornes inférieures de Lageweg et al. pour des contraintes quelconques et amélioré une borne inférieure de la littérature. L'utilisation de chacune de ces bornes inférieures ainsi que de leurs combinaisons ont été testées. Une famille de bornes inférieures pour la somme (pondérée ou non) des dates de fin a été élaborée basée sur la résolution d'un problème une machine et sur la résolution d'un problème de voyageur de commerce. Une politique de sélection de bornes inférieures a été proposée pour combiner les bornes inférieures. Bien qu'il s'agisse d'un problème de NP-difficile, l'efficacité de ces bornes inférieures a été vérifiée l'aide de tests. / In this thesis, permutation flowshop problems with minimal and maximal delay constraints were considered through two following principal tasks were particularly tackled. 1. In the first task, m-machine permutation flowshop problems with a family of constraints (minimal delays, maximal delays, no-wait, fixed delays, sequence-independent setup times, sequence-independent removal times, blocking, ready dates, duration of latency) were modeled using MaxPlus algebra. Job associated matrices which totally characterize these jobs were elaborated. The modeling led to reveal a central problem with constraints of minimal and maximal delays. 2. In the second task, lower bounds for makespan and for total (weighted or unweighted) completion times were elaborated. These lower bounds were incorporated in branchand-bound procedures. The lower bounds of Lageweg et al. were generalized for any constraint and a existed lower bound was improved. The usage of each of these lower bounds as well as that of their combinations was tested. A family of lower bounds for total (weighted or non-weighted) completion times was elaborated thanks to the solution of a one-machine problem and the solution of a traveling salesman problem. A lower bound selection strategy was proposed in order to combine these lower bounds. Despite necessity to solve a NP-hard problem, the effectiveness of these lower bounds was verified by numerical tests.
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Méthodes à intervalles et stratégies de parcours d'arbre pour l'optimisation globale / Interval methods and node selection strategies for constrained global optimisation

Sans, Olivier 19 November 2018 (has links)
Depuis quelques années, la méthode de séparation et évaluation par intervalles (Interval Branch and Bound) est de plus en plus utilisée pour résoudre les problèmes d’optimisation globale sous contraintes (Constrained Global Optimisation), notamment ceux qui sont non convexes. Contrairement à un grand nombre de ses concurrents, cette méthode permet de prouver l’optimalité d’une solution avec un niveau de précision donné. En revanche, son processus d’exploration arborescent implique une complexité exponentielle en temps et en mémoire dans le pire cas. De ce fait, le développement de techniques permettant d’accélérer la convergence de cette méthode définit un pan de recherche important.Une première contribution concerne les méthodes de contraction destinées à réduire l’espace de recherche. Nous proposons une nouvelle méthode de contraction, nommée TEC, qui généralise à plusieurs dimensions le principe de la disjonction constructive utilisée par la méthode de contraction CID. TEC construit un sous- arbre d’exploration par un processus de bissection et de contraction avant d’effectuer l’union des espaces de recherche associés aux feuilles de ce sous-arbre. Nous proposons deux variantes de TEC exploitant sa structure arborescente. La première, nommée Graham-TEC, permet d’apprendre des contraintes linéaires implicites utilisées pour améliorer la contraction. La seconde, nommée TEC-UB, permet d’apporter une amélioration à la recherche de solutions en faisant appel à une heuristique de recherche de solutions sur les feuilles du sous-arbre.Une deuxième contribution concerne les stratégies de parcours de l’arbre d’exploration. Nous étudions une stratégie récente qui fait un compromis entre un parcours en meilleur d’abord et un parcours en profondeur d’abord. Nous proposons des variantes de cet algorithme qui privilégient l’exploration des régions faisables.Les algorithmes proposés, testés sur un banc d’essai reconnu par la communauté, obtiennent des temps comparables à l’état de l’art. / In recent years, the Interval Branch and Bound method has been used more and more to solve constraint global optimization problems, especially those which are non-convex. Unlike many of its competitors, this method makes it possible to prove the optimality of a solution with a given level of accuracy. On the other hand, its tree exploration process implies an exponential complexity in time and memory in the worst case. That is why, the development of acceleration techniques defines an important piece of research.A first contribution concerns the interval filtering operators designed to reduce the search space. We propose a new interval filtering operator, named TEC, that generalizes to several dimensions the constructive disjunction principle used by the existing CID operator. TEC constructs a bounded subtree using a branch and contract process and returns the parallel-to-axes hull of the leaf domains/boxes. We propose two variants of TEC exploiting its tree structure. The first variant, named Graham-TEC, learns implicit linear constraints, used for improving the contraction. The second one, named TEC-UB, searches for a good feasible point inside a leaf box of the TEC subtree.A second contribution concerns the node selection strategies. We have studied a recent strategy that makes a compromise between a best-first search and a depth-first search and have proposed variants of this algorithm that favor the exploration of feasible regions.
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Contribution à la modélisation et à la régulation du trafic aux intersections : intégration des communications Vehicule-Infrastructure / Contribution of modelling and traffic control at intersections : Integration with the communication Vehicles-Infrastructure

Yan, Fei 14 March 2012 (has links)
Dans ce mémoire de thèse, nous avons étudié le problème de régulation du trafic en considérant les nouvelles technologies dans le cadre des Systèmes de Transport Intelligent (STI). Une nouvelle stratégie de contrôle est introduite afin d’exploiter le potentiel des infrastructures de la circulation à un niveau maximum. Plus précisément, basée sur la technologie VII « Intégration Véhicule-Infrastructure », l'infrastructure routière aux carrefours (considérée aussi comme contrôleur) peut communiquer avec les véhicules autonomes qui arrivent à un carrefour de manière continue. Les données importantes sur les véhicules telles que la vitesse, la position et la destination sont alors reçues par des capteurs avancés et envoyées au contrôleur en temps réel. Par conséquent, il est possible d'élaborer une stratégie de contrôle du trafic en considérant chaque véhicule comme une entité indépendante. En d'autres termes, le droit de passage est attribué à chaque véhicule en fonction de son état et en fonction de l'état global du trafic au carrefour. Seuls les véhicules qui ont reçu le droit de passage peuvent traverser le carrefour. Le contrôle du trafic au niveau d’un carrefour vise donc à déterminer les séquences de passage des véhicules, c’est-à-dire les séquences de distribution des droits de passage.Cependant, la plus grande difficulté pour appliquer cette nouvelle stratégie est la contradiction entre l'optimisation des séquences de passages des véhicules et la complexité temporelle. Pour résoudre cette contradiction, nous avons d’abord formulé mathématiquement la problématique de régulation et nous avons ensuite étudié sa complexité. Nous avons prouvé dans un premier temps que le problème de régulation du trafic formulé à l’intersection isolée est NP-hard sous certaines conditions (nombre arbitraire de groupes de flux compatibles GFC,…) et ceci en se basant sur la réduction au problème de 3-Partition. Dans un deuxième temps, nous avons appliqué les méthodes de résolutions exactes sur un carrefour isolé pour proposer des algorithmes exacts (Branch and Bound et Programmation dynamique) permettant de trouver une séquence de passage optimale. Plusieurs propriétés du problème ont été introduites et prouvées et ceci afin qu’elles soient exploitées par ces algorithmes. Ces propriétés ont pour objectif de réduire considérablement l’espace de recherche et par conséquent le temps d’exécution de ces algorithmes exacts.Par ailleurs, nous n’avons pas limité nos recherches sur des carrefours isolées mais nous avons appliqué l’approche de contrôle proposée sur un réseau de carrefours tout en considérant un seul contrôleur. Cependant, un algorithme exact appliqué sur plusieurs carrefours ne peut pas être assez rapide surtout lorsqu’on a besoin de communiquer presque instantanément des informations aux véhicules (en temps réel). Nous avons proposé donc des méthodes de résolutions approchées afin de trouver en un temps raisonnable une séquence de passage satisfaisante pour chaque carrefour. Ces algorithmes (Algorithmes génétiques) ont en effet, besoin de moins de temps de calcul tout en assurant une bonne qualité de solution.Enfin, nous illustrons la mise en œuvre des déférentes approches proposées à travers des résultats de simulation afin d’évaluer leurs performances. / In this thesis, we studied the problem of traffic control by considering the new technologies as part of Intelligent Transport Systems (ITS). A new control strategy is introduced to exploit the potential of infrastructure traffic at a maximum level. Specifically, based Technology VII "Vehicle-Infrastructure Integration", the road infrastructure at intersections (considered also as a controller) can communicate with autonomous vehicles that arrive at a crossroads on a continuous basis. Important data such as vehicle speed, position and destination are then received by advanced sensors and sent to the controller in real time. Therefore, it is possible to develop a strategy for traffic control by treating each vehicle as an independent entity. In other words, the right of way is assigned to each vehicle based on its status and function of the overall state of traffic at the intersection. Only vehicles that have received the right of way may cross the junction. Traffic control at an intersection is therefore to determine the sequence of passage of vehicles, that is to say the sequences distribution rights passage.Cependant, the greatest difficulty to implement this new strategy is the contradiction between the optimization of sequences of passes of vehicles and time complexity. To resolve this contradiction, we first mathematically formulated the problem of regulation and we then studied its complexity. We proved initially that the problem of traffic control at the intersection isolated formulated is NP-hard under certain conditions (arbitrary number of groups CFA compliant streams, ...) and this is based on reducing the problem of 3-Partition. In a second step, we applied the methods of accurate resolutions on an isolated intersection to propose exact algorithms (Branch and Bound and Dynamic Programming) for finding an optimal sequence of passage. Several properties of the problem have been introduced and this proved and so they are exploited by these algorithms. These properties are intended to significantly reduce the search space and consequently the execution time of these algorithms exacts.Par Moreover, we have not limited our research on isolated intersections but we applied the approach control proposed a network of nodes while considering a single controller. However, an exact algorithm applied to several intersections can not be fast enough especially when you need to communicate information almost instantaneously to vehicles (real time). So we proposed methods to find approximate resolutions in a reasonable time a sequence of way satisfactory to each intersection. These algorithms (Genetic Algorithms) have indeed require less computation time while maintaining a good quality of solution.Enfin, we illustrate the implementation of deferential proposed approaches through simulation results to evaluate their performance .
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Le meilleur des cas pour l’ordonnancement de groupes : Un nouvel indicateur proactif-réactif pour l’ordonnancement sous incertitudes / The best-case for groups of permutable operations : A new proactive-reactive parameter for scheduling under uncertainties

Yahouni, Zakaria 23 May 2017 (has links)
Cette thèse représente une étude d'un nouvel indicateur d'aide à la décision pour le problème d'ordonnancement d'ateliers de production sous présence d'incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d'opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d'ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d'ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l'ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l'atelier. Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l'accent sur l’intérêt de l'humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d'aide à la décision pour le calcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l'ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d'évaluation permettant le calculer du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature, nous mettons l'accent sur l'utilité et la performance d'un tel indicateur dans un système d'aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine (IHM) adaptée à l'ordonnancement de groupes et pilotée par un système d'aide à la décision multicritères. L'implémentation de cette IHM sur un cas d'étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l'aide à la décision dans le contexte de l'ordonnancement sous incertitudes. / This thesis represents a study of a new decision-aid criterion for manufacturing scheduling under uncertainties. The contributions made in this work relate to the groups of permutable operations context. This approach consists of proposing a flexible scheduling solution characterizing a non-enumerated and finite set of schedules. An operator is then supposed to select the appropriate schedule that best copes with the disturbances occurred on the shop floor. We focus particularly on this selection phase and we emphasize the important of the human for decision making. First, we present the best-case; a decision-aid criterion for computing the best schedule characterized by the groups of permutable operations method. We propose lower bounds for computing the best starting/completion time of operations. These lower bounds are then implemented in a branch and bound procedure in order to compute the best-case. Through to several simulations carried out on literature benchmark instances, we stress the usefulness of such criterion in a decision-aid system. Finally, we propose a Human-Machine-Interface (HMI) adapted to the groups of permutable operations and driven by a multi-criteria decision-aid system. The implementation results of this HMI on a real case study provided some insight about the practice of decision-making and scheduling under uncertainties.
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Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires

Jorge, Julien 11 May 2010 (has links) (PDF)
Ce travail porte sur la résolution exacte d'un problème d'optimisation combinatoire multi-objectif. Nous cherchons d'une part à confirmer l'efficacité de l'algorithme dit en deux phases, et d'autre part à poser une généralisation des procédures de séparation et évaluation, populaires dans le cadre mono-objectif mais presque absentes en multi-objectif. Notre étude s'appuie sur le problème multi-objectif de sac à dos unidimensionnel en variables binaires. Ce dernier est un classique de l'optimisation combinatoire, présent comme sous problème dans de nombreux problèmes d'optimisation. La première partie de nos travaux porte sur un pré-traitement permettant de réduire la taille d'instances 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 décrire une procédure performante de type deux phases pour ce problème, tout d'abord dans le cas bi-objectif. 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 expérimentations 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.
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Programmation DC et DCA pour l'optimisation non convexe/optimisation globale en variables mixtes entières : Codes et Applications

Pham, Viet Nga 18 April 2013 (has links) (PDF)
Basés sur les outils théoriques et algorithmiques de la programmation DC et DCA, les travaux de recherche dans cette thèse portent sur les approches locales et globales pour l'optimisation non convexe et l'optimisation globale en variables mixtes entières. La thèse comporte 5 chapitres. Le premier chapitre présente les fondements de la programmation DC et DCA, et techniques de Séparation et Evaluation (B&B) (utilisant la technique de relaxation DC pour le calcul des bornes inférieures de la valeur optimale) pour l'optimisation globale. Y figure aussi des résultats concernant la pénalisation exacte pour la programmation en variables mixtes entières. Le deuxième chapitre est consacré au développement d'une méthode DCA pour la résolution d'une classe NP-difficile des programmes non convexes non linéaires en variables mixtes entières. Ces problèmes d'optimisation non convexe sont tout d'abord reformulées comme des programmes DC via les techniques de pénalisation en programmation DC de manière que les programmes DC résultants soient efficacement résolus par DCA et B&B bien adaptés. Comme première application en optimisation financière, nous avons modélisé le problème de gestion de portefeuille sous le coût de transaction concave et appliqué DCA et B&B à sa résolution. Dans le chapitre suivant nous étudions la modélisation du problème de minimisation du coût de transaction non convexe discontinu en gestion de portefeuille sous deux formes : la première est un programme DC obtenu en approximant la fonction objectif du problème original par une fonction DC polyèdrale et la deuxième est un programme DC mixte 0-1 équivalent. Et nous présentons DCA, B&B, et l'algorithme combiné DCA-B&B pour leur résolution. Le chapitre 4 étudie la résolution exacte du problème multi-objectif en variables mixtes binaires et présente deux applications concrètes de la méthode proposée. Nous nous intéressons dans le dernier chapitre à ces deux problématiques challenging : le problème de moindres carrés linéaires en variables entières bornées et celui de factorisation en matrices non négatives (Nonnegative Matrix Factorization (NMF)). La méthode NMF est particulièrement importante de par ses nombreuses et diverses applications tandis que les applications importantes du premier se trouvent en télécommunication. Les simulations numériques montrent la robustesse, rapidité (donc scalabilité), performance et la globalité de DCA par rapport aux méthodes existantes.
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Approches de résolution exacte et approchée en optimisation combinatoire multi-objectif, application au problème de l'arbre couvrant de poids minimal / Exact and approximate solving approaches in multi-objective combinatorial optimization, application to the minimum weight spanning tree problem

Lacour, Renaud 02 July 2014 (has links)
On s'attache dans cette thèse à plusieurs aspects liés à la résolution de problèmes multi-objectifs, sans se limiter au cas biobjectif. Nous considérons la résolution exacte, dans le sens de la détermination de l'ensemble des points non dominés, ainsi que la résolution approchée dans laquelle on cherche une approximation de cet ensemble dont la qualité est garantie a priori.Nous nous intéressons d'abord au problème de la détermination d'une représentation explicite de la région de recherche. La région de recherche, étant donné un ensemble de points réalisables connus, exclut la partie de l'espace des objectifs que dominent ces points et constitue donc la partie de l'espace des objectifs où les efforts futurs doivent être concentrés dans la perspective de déterminer tous les points non dominés.Puis nous considérons le recours aux algorithmes de séparation et évaluation ainsi qu'aux algorithmes de ranking afin de proposer une nouvelle méthode hybride de détermination de l'ensemble des points non dominés. Nous montrons que celle-ci peut également servir à obtenir une approximation de l'ensemble des points non dominés. Cette méthode est implantée pour le problème de l'arbre couvrant de poids minimal. Les quelques propriétés de ce problème que nous passons en revue nous permettent de spécialiser certaines procédures et d'intégrer des prétraitements spécifiques. L'intérêt de cette approche est alors soutenu à l'aide de résultats expérimentaux. / This thesis deals with several aspects related to solving multi-objective problems, without restriction to the bi-objective case. We consider exact solving, which generates the nondominated set, and approximate solving, which computes an approximation of the nondominated set with a priori guarantee on the quality.We first consider the determination of an explicit representation of the search region. The search region, defined with respect to a set of known feasible points, excludes from the objective space the part which is dominated by these points. Future efforts to find all nondominated points should therefore be concentrated on the search region.Then we review branch and bound and ranking algorithms and we propose a new hybrid approach for the determination of the nondominated set. We show how the proposed method can be adapted to generate an approximation of the nondominated set. This approach is instantiated on the minimum spanning tree problem. We review several properties of this problem which enable us to specialize some procedures of the proposed approach and integrate specific preprocessing rules. This approach is finally supported through experimental results.
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Exact and heuristic methods for resource constrained project scheduling problem / Méthodes exactes et approchées pour le problème de gestion de projet à contraintes de ressources

Kooli, Anis 17 July 2012 (has links)
Le problème de gestion de projet à contraintes de ressources est un des problèmesles plus étudiés dans la littérature. Il consiste à planifier des activités soumises à desrelations de précédence, et nécessitant des ressources renouvelables. L’objectif est deminimiser la durée du projet, soit le makespan. Nous étudions le problème de gestion deprojet à contraintes de ressources. Nous nous sommes intéressées à la résolution exactedu problème. Dans la première partie de la thèse, nous élaborons une série de bornesinférieures basées sur le raisonnement énergétique et des formulations mathématiques.Les résultats montrent que les bornes proposées surpassent ceux de la littérature. Dansla deuxième partie, nous proposons des procédures par séparation et évaluation utilisantles bornes inférieures dévelopées dans la première partie. / Resource Constrained Project Scheduling Problem is one of the most studied schedulingproblems in the literature. It consists in scheduling activities, submitted to precedencerelationship, and requiring renewable resources to be processed. The objective isto minimize the project duration, i.e., the makespan. We study the Resource ConstrainedProject Scheduling Problem. We are interested on the exact resolution of the problem.In the first part of the thesis, we develop a series of lower bounds based on energeticreasoning and mathematical formulations. The computational results show that theproposed lower bounds outperform the ones of the literature. In the second part, wepropose Branch-and-Bound procedures using the lower bounds developed on the firstpart.
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Parallelisation of hybrid metaheuristics for COP solving / Parallélisation de métaheuristiques hybrides pour la résolution de POC

Labidi, Mohamed Khalil 20 September 2018 (has links)
L’Optimisation Combinatoire (OC) est un domaine de recherche qui est en perpétuel changement. Résoudre un problème d’optimisation combinatoire (POC) consiste essentiellement à trouver la ou les meilleures solutions dans un ensemble des solutions réalisables appelé espace de recherche qui est généralement de cardinalité exponentielle en la taille du problème. Pour résoudre des POC, plusieurs méthodes ont été proposées dans la littérature. On distingue principalement les méthodes exactes et les méthodes d’approximation. Ne pouvant pas viser une résolution exacte de problèmes NP-Complets lorsque la taille du problème dépasse une certain seuil, les chercheurs on eu de plus en plus recours, depuis quelques décennies, aux algorithmes dits hybrides (AH) ou encore à au calcul parallèle. Dans cette thèse, nous considérons la classe POC des problèmes de conception d'un réseau fiable. Nous présentons un algorithme hybride parallèle d'approximation basé sur un algorithme glouton, un algorithme de relaxation Lagrangienne et un algorithme génétique, qui produit des bornes inférieure et supérieure pour les formulations à base de flows. Afin de valider l'approche proposée, une série d'expérimentations est menée sur plusieurs applications: le Problème de conception d'un réseau k-arête-connexe avec contrainte de borne (kHNDP) avec L=2,3, le problème de conception d'un réseau fiable Steiner k-arête-connexe (SkESNDP) et ensuite deux problèmes plus généraux, à savoir le kHNDP avec L >= 2 et le problème de conception d'un réseau fiable k-arête-connexe (kESNDP). L'étude expérimentale de la parallélisation est présentée après cela. Dans la dernière partie de ce travail, nous présentons deux algorithmes parallèles exactes: un Branch-and-Bound distribué et un Branch-and-Cut distribué. Une série d'expérimentation a été menée sur une grappe de 128 processeurs, et des accélération intéressantes ont été atteintes pour la résolution du problèmes kHNDP avec k=3 et L=3. / Combinatorial Optimization (CO) is an area of research that is in a constant progress. Solving a Combinatorial Optimization Problem (COP) consists essentially in finding the best solution (s) in a set of feasible solutions called a search space that is usually exponential in cardinality in the size of the problem. To solve COPs, several methods have been proposed in the literature. A distinction is made mainly between exact methods and approximation methods. Since it is not possible to aim for an exact resolution of NP-Complete problems when the size of the problem exceeds a certain threshold, researchers have increasingly used Hybrid (HA) or parallel computing algorithms in recent decades. In this thesis we consider the COP class of Survivability Network Design Problems. We present an approximation parallel hybrid algorithm based on a greedy algorithm, a Lagrangian relaxation algorithm and a genetic algorithm which produces both lower and upper bounds for flow-based formulations. In order to validate the proposed approach, a series of experiments is carried out on several applications: the k-Edge-Connected Hop-Constrained Network Design Problem (kHNDP) when L = 2,3, The problem of the Steiner k-Edge-Connected Network Design Problem (SkESNDP) and then, two more general problems namely the kHNDP when L >= 2 and the k-Edge-Connected Network Design Problem (kESNDP). The experimental study of the parallelisation is presented after that. In the last part of this work, we present a two parallel exact algorithms: a distributed Branch-and-Bound and a distributed Branch-and-Cut. A series of experiments has been made on a cluster of 128 processors and interesting speedups has been reached in kHNDP resolution when k=3 and L=3.
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La comparaison structurale des protéines : de la maximisation du recouvrement de cartes de contacts à l'alignement basé sur les distances

Malod-Dognin, Noël 29 January 2010 (has links) (PDF)
En biologie structurale, il est couramment admit que la structure tridimensionnelle d'une protéine détermine sa fonction. Ce paradigme permet de supposer que deux protéines possédant des structures tridimensionnelles similaires peuvent partager un ancêtre commun et donc posséder des fonctions similaires. Déterminer la similarité entre deux structures de protéines est une tâche importante qui a été largement étudiée. Parmi toutes les méthodes proposées, nous nous intéressons à la mesure de similarité appelée “maximisation du recouvrement de cartes de contacts” (ou CMO), principalement parce qu'elle fournit des scores de similarité pouvant être utilisés pour obtenir de bonnes classifications automatiques des structures de protéines. Dans cette thèse, la comparaison de deux structures de protéines est modélisée comme une recherche de sous-graphe dans des graphes k-partis spécifiques appelés graphes d'alignements, et nous montrons que cette tâche peut être efficacement réalisée en utilisant des techniques avancées issues de l'optimisation combinatoire. Dans la seconde partie de cette thèse, nous modélisons CMO comme une recherche de sousgraphe maximum induit par les arêtes dans des graphes d'alignements, problème pour lequel nous proposons un solveur exact qui surpasse les autres algorithmes de la littérature. Même si nous avons réussi à accélérer CMO, la procédure d'alignement requière encore trop de temps de calculs pour envisager des comparaisons à grande échelle. La troisième partie de cette thèse est consacrée à l'accélération de CMO en utilisant des connaissances issues de la biologie structurale. Nous proposons une approche hiérarchique pour résoudre CMO qui est basée sur les structures secondaires des protéines. Enfin, bien que CMO soit une très bonne mesure de similarité, les alignements qu'elle fournit possèdent souvent de fortes valeurs de déviation (root mean squared deviation, ou RMSD). Pour palier à cette faiblesse, dans la dernière partie de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de comparaison de structures de protéines basée sur les distances internes que nous appelons DAST (pour Distance-based Alignment Search Tool). Elle est modélisée comme une recherche de clique maximum dans des graphes d'alignements, pour laquelle nous présentons un solveur dédié montrant de très bonnes performances.

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