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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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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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Local Search, data structures and Monte Carlo Search for Multi-Objective Combinatorial Optimization Problems / Recherche Locale, structures de données et Recherche Monte-Carlo pour les problèmes d'optimisation combinatoire Multi-Objectif

Cornu, Marek 18 December 2017 (has links)
De nombreux problèmes d'optimisation combinatoire considèrent plusieurs objectifs, souvent conflictuels. Cette thèse s'intéresse à l'utilisation de méthodes de recherche locale, de structures de données et de recherche Monte-Carlo pour la recherche de l'ensemble des solutions efficaces de tels problèmes, représentant l'ensemble des meilleurs compromis pouvant être réalisés en considération de tous les objectifs.Nous proposons une nouvelle méthode d'approximation appelée 2-Phase Iterated Pareto Local Search based on Decomposition (2PIPLS/D) combinant les concepts de recherche locale Pareto (PLS) et de décomposition. La PLS est une descente de recherche locale adaptée au multi-objectif, et la décomposition consiste en la subdivision du problème multi-objectif en plusieurs problèmes mono-objectif. Deux méthodes d'optimisation mono-objectif sont considérées: la recherche locale itérée et la recherche Monte-Carlo imbriquée. Deux modules principaux sont intégrés à 2PIPLS/D. Le premier généralise et améliore une méthode existante et génère un ensemble initial de solutions. Le second réduit efficacement l'espace de recherche et permet d'accélérer la PLS sans négliger la qualité de l'approximation générée. Nous introduisons aussi deux nouvelles structures de données gérant dynamiquement un ensemble de solutions incomparables, la première est spécialisée pour le cas bi-objectif et la seconde pour le cas général.2PIPLS/D est appliquée au Problème du Voyageur de Commerce bi-objectif et tri-objectif et surpasse ses concurrents sur les instances testées. Ensuite, 2PIPLS/D est appliquée à un nouveau problème avec cinq objectifs en lien avec la récente réforme territoriale d'agrandissement des régions françaises. / Many Combinatorial Optimization problems consider several, often conflicting, objectives. This thesis deals with Local Search, data structures and Monte Carlo Search methods for finding the set of efficient solutions of such problems, which is the set of all best possible trade-offs given all the objectives.We propose a new approximation method called 2-Phase Iterated Pareto Local Search based on Decomposition (2PIPLS/D) combining the notions of Pareto Local Search (PLS) and Decomposition. PLS is a local search descent adapted to Multi-Objective spaces, and Decomposition consists in the subdivision of the Multi-Objective problem into a number of Single-Objective problems. Two Single-Objective methods are considered: Iterated Local Search and Nested Monte Carlo Search. Two main components are embedded within the 2PIPLS/D framework. The first one generalizes and improves an existing method generating an initial set of solutions. The second one reduces efficiently the search space and accelerates PLS without notable impact on the quality of the generated approximation. We also introduce two new data structures for dynamically managing a set of incomparable solutions. The first one is specialized for the bi-objective case, while the second one is general.2PIPLS/D is applied to the bi-objective and tri-objective Traveling Salesman Problem and outperforms its competitors on tested instances. Then, 2PIPLS/D is instantiated on a new five-objective problem related to the recent territorial reform of French regions which resulted in the reassignment of departments to new larger regions.

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