• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 44
  • 11
  • 4
  • Tagged with
  • 60
  • 60
  • 24
  • 21
  • 15
  • 12
  • 12
  • 10
  • 10
  • 10
  • 8
  • 7
  • 7
  • 6
  • 6
  • 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.
1

La programmation DC et DCA pour l'optimisation de portefeuille / DC programming for DCA for portfolio optimization

Moeini, Mahdi 27 June 2008 (has links)
Les travaux présentés dans cette thèse concernent les nouvelles techniques d'optimisation pour la résolution de certains problèmes importants issus de finance. Il s'agit des problèmes d'optimisation non convexe de grande dimension pour lesquels la recherche des bonnes méthodes de résolution est toujours d'actualité. Notre travail s'appuie principalement sur la programmation DC (Différence de fonctions Convexes) et DCA (DC Algorithmes). Cette démarche est motivée par la robustesse et la performance de la programmation DC et DCA comparée aux autres méthodes. La thèse est divisée en deux parties et est composée de sept chapitres. Dans la première partie intitulée ¡Méthodologie¡ nous présentons des outils théoriques et algorithmiques servant des références aux autres. Le premier chapitre concerne la programmation DC et DCA tandis que le deuxième porte sur les algorithmes par séparation et évaluation. Dans la deuxième partie nous développons la programmation DC et DCA pour la résolution des problèmes en finance. Nous commençons par une introduction à la gestion de portefeuille (le Chapitre 3). Le Chapitre 4 est dédié aux généralisations du modèle moyenne-variance (MV) de Markowitz, où nous étudions le modèle MV sous les contraintes de seuil d'achat, de seuil et de cardinalité. Le Chapitre 5 est consacré à la mesure de risque de baisse et les contraintes de cardinalité. Le Chapitre 6 porte sur le problème de choix de portefeuille avec les fonctions des coûts de transaction en escalier. L'investissement robuste en gestion de portefeuille sous les contraintes de cardinalité est développé dans le dernier chapitre. / The topics presented in this thesis are related to new optimization techniques for solving some challenging problems resulting from finance. They are large-scale non convex optimization problems for which finding efficient solving methods is currently the topic of numerous researches. Our work is based mainly on DC (Difference of Convex functions) programming and DCA (DC Algorithm). This approach is motivated by the robustness and efficiency of DC programming and DCA approaches in comparison to the other methods. The thesis is divided into two parts and consists of seven chapters. In the first part entitled Methodology ; we present theoretical tools and algorithms that we are going to use in the thesis. The first chapter is about DC programming and DCA and the second focuses on branch and bound algorithms. In the second part we develop DC programming and DCA for solving some problems in finance. We begin with an introduction to the modern portfolio theory (The Chapter 3). The Chapter 4 is dedicated to the generalizations of the mean variance (MV) model of Markowitz, where we study the MV model under the buy-in threshold constraints, threshold constraints, and cardinality constraints. The Chapter 5 is devoted to the portfolio selection problem under downside risk measure and cardinality constraints. The Chapter 6 deals with the portfolio optimization under step increasing transaction costs functions. Finally, the robust investment strategies with discrete asset choice constraints are developed in the last chapter.
2

Optimisation multicritère d'une chaîne éolienne passive

Abdelli, Abdenour Roboam, Xavier. January 2008 (has links)
Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie électrique : Toulouse, INPT : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 63 réf.
3

Modélisation et optimisation non convexe basées sur la programmation DC et DCA pour la résolution de certaines classes des problèmes en fouille de données et cryptologie / The non-convex modeling and optimization based on the DC programming and DCA for the resolution of certain classes of problems in Data Mining and cryptology

Le, Hoai Minh 24 October 2007 (has links)
Cette thèse est consacrée à la modélisation et l'optimisation non convexe basées sur la programmation DC et DCA pour certaines classes de problèmes issus de deux domaines importants : le Data Mining et la Cryptologie. Il s'agit des problèmes d'optimisation non convexe de très grande dimension pour lesquels la recherche des bonnes méthodes de résolution est toujours d'actualité. Notre travail s'appuie principalement sur la programmation DC et DCA. Cette démarche est motivée par la robustesse et la performance de la programmation DC et DCA, leur adaptation aux structures des problèmes traités et leur capacité de résoudre des problèmes de grande dimension. La thèse est divisée en trois parties. Dans la première partie intitulée Méthodologie nous présentons des outils théoriques servant des références aux autres. Le premier chapitre concerne la programmation DC et DCA tandis que le deuxième porte sur les algorithmes génétiques. Dans la deuxième partie nous développons la programmation DC et DCA pour la résolution de deux classes de problèmes en Data Mining. Dans le chapitre quatre, nous considérons le modèle de la classification floue FCM et développons la programmation DC et DCA pour sa résolution. Plusieurs formulations DC correspondants aux différentes décompositions DC sont proposées. Notre travail en classification hiérarchique (chapitre cinq) est motivé par une de ses applications intéressante et très importantes, à savoir la communication multicast. C'est un problème non convexe, non différentiable de très grande dimension pour lequel nous avons reformulé sous la forme des trois programmes DC différents et développé les DCA correspondants. La troisième partie porte sur la Cryptologie. Le premier concerne la construction des fonctions booléennes équilibrées de haut degré de non-linéarité - un des problèmes cruciaux en Cryptographie. Plusieurs versions de combinaison de deux approches - DCA et les algorithmes génétiques (AG) sont étudiées dans le but d'exploiter simultanément l'efficacité de chaque approche. Le deuxième travail concerne des techniques de cryptanalyse d'un schéma d'identification basé sur les deux problèmes ''Perceptron'' (PP) et ''Perceptron Permuté'' (PPP). Nous proposons une méthode de résolution des deux problèmes PP et PPP par DCA et une méthode de coupes dans le dernier chapitre / This thesis is dedicated to non-convex modeling and the optimization based on the DC programming and DCA for certain classes of problems of two important domains : the Data Mining and the Cryptology. They are non-convex optimization problems of very large dimensions for which the research of good solution methods is always of actuality. Our work is based mainly on the DC programming and DCA that have been successfully applied in various fields of applied sciences, including machine learning. It is motivated and justified by the robustness and the good performance of DC programming and DCA in comparison with the existing methods. This thesis is devised in three parties. The first part, entitling Methodology, serves as a reference for other chapters. The first chapter concerns the programming of DC and DCA while the second chapter describes the genetic algorithms. In the second part, we develop the DC and DCA programming to solve two classes of problems in Data Mining. In the chapter four, we take consideration into the model of classification FCM and develop the programming DC and DCA for their resolution. Many formulations DC in correspondence to different decompositions DC are proposed. Our work in hierarchic classification (chapter 5) is motivated by one of its interesting and very important applications, known as muliticast communication. It's a non-convex, non differentiable, non-convex problem in a very big dimension with which we have reformulated in the forms of 3 different DC programs and developed the DCA relative. The 3rd part focuses on the Cryptology. The 1st chapter is the construction of stable boonlean functions with high degree of non-linearity - one of the crucial problems of Cryptography. Many versions of combination of 2 approaches, DCA and Genetic Algorithms (GA) are studied in the purpose of exploiting simultaneously the efficacy of each approach. The secondrd work is about the techinics of cryptanalyse of a identification scheme based on two problems Perceptron (PP) and Perceptron Permuted. We propose a method of resolving two problems PP and PPA by DCA and a cutting plan method in the last chapter
4

Comparaison de concepts de moteur diesel en vue de leur hybridation Bilan des émissions de Co2 suuivant l'usage en véhicule /

Alix, Guillaume Champoussin, Jean-Claude. January 2008 (has links) (PDF)
Thèse de doctorat : Thermique et énergétique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. 67 références.
5

Comparaison de concepts de moteur diesel en vue de leur hybridation Bilan des émissions de Co2 suuivant l'usage en véhicule /

Alix, Guillaume Champoussin, Jean-Claude. January 2008 (has links) (PDF)
Thèse doctorat : Thermique et énergétique : Ecully, Ecole centrale de Lyon : 2008. / 67 références.
6

Modélisation et optimisation non convexe basées sur la programmation DC et DCA pour la résolution de certaines classes des problèmes en fouille de données et cryptologie

Le, Hoai Minh Lê Thi, Hoài An. January 2009 (has links) (PDF)
Thèse de doctorat : Informatique : Metz : 2007. / DC = Différence de deux fonctions Convexes. DCA = DC algorithmes. Titre provenant de l'écran-titre. Notes bibliogr.
7

Une approche exacte de résolution de problèmes de pooling appliquée à la fabrication d'aliments

Ruiz, Manuel 22 February 2013 (has links) (PDF)
Cette thèse intitulée " Une approche exacte de résolution de problèmes de pooling appliquée à la fabrication d'aliments ", porte sur la résolution (par des méthodes exactes d'optimisation) de problèmes industriels liés à la fabrication d'aliments. Ces problèmes industriels traitent de l'aide à la décision pour la fabrication d'aliments pour des animaux et se rapprochent de problèmes biens connus de la littérature scientifique, à savoir les problèmes de pooling. La méthode présentée dans cet exposé permet de résoudre les problèmes d'optimisation bilinéaires issus de cette problématique industrielle. Elle est basée un branch-and-bound résolvant des linéarisations. Une approche lagrangienne a aussi été explorée et testée pour calculer des bornes inférieures.
8

Résolution des structures cristallines par diffraction des rayons X et neutrons sur poudres en utilisant les méthodes d'optimisation globale

Palin, Luca 04 March 2005 (has links) (PDF)
Ce travail de thèse s'articule autour la résolution des structures cristallines par diffraction des rayons X et neutrons sur poudres en utilisant les méthodes d'optimisation globale. Le premier sujet concerne les phénomènes d'ordre-désordre observés dans certains solides moléculaires organiques de type globulaire. Le deuxième est centré sur la famille des neuropeptides opiacés. Ces neurotransmetteurs régulent, au sein du système nerveux central, les fonctions sensitives telles que la douleur et la respiration. Le but de notre étude était de déterminer la structure cristalline de la Leu-enkephaline, sous sa forme complète ou fragmentée. Enfin, le troisième sujet d'étude est la localisation d'une molécule de benzène adsorbée sur des zéolithes X au sodium de structure déjà connue. Ce résultat a été obtenu par simulation et l'utilisation de cartes d'entropie maximale.
9

Nouvelles méthodes mathématiques <br /> Alienor et Adomian, <br /> pour la Biomédecine.

Konfe, Balira O. 10 December 2005 (has links) (PDF)
Ce mémoire est consacré à l'étude de deux nouvelles méthodes :<br />La méthode d'Adomian pour la résolution d'équations fonctionnelles non linéaires ; <br />La méthode d'optimisation globale Alienor pour la recherche de minimums absolus de fonctions de plusieurs variables.<br />Ces méthodes sont ensuite appliquées à la résolution des problèmes de biomathématiques liés au VIH/SIDA et au paludisme et de plus à la résolution des problèmes de recherche opérationnelle.<br />Pour la méthode décompositionnelle d'Adomian, un algorithme permettant de calculer exactement et rapidement les polynômes d'Adomian pour tous les types de non linéarité et quel que soit le nombre de variables intervenant dans l'équation fonctionnelle a été trouvé et cela à fait l'objet de publication dans la revue Kybernetes.<br />Pour l'optimisation globale utilisant la méthode Alienor, afin de réduire le temps de calcul et aussi le problème rencontré quant au calcul de lorsque le nombre de variable n est très grand (de l'ordre de 1000), une transformation réductrice -dense de la forme est proposé dans Balira KONFE and all ... Les suites et sont des suites lentement croissantes. La fonction univariable obtenue à partir de la transformation réductrice est multimodal d'où la nécessité de développer de nouvelles méthodes pour la résolution des problèmes d'optimisation dans R. La notion d'Optimization Preserving-Operator a été introduite au chapitre 9 et améliorée en O.P.O*. Cet O.P.O* permet d'éliminer les minima parasites et de converger rapidement vers l'optimum absolu.<br />Le couplage des deux méthodes ci-dessus citées pour la résolution des problèmes de contrôle optimal a donné des résultats numériques remarquables.<br />La méthode décompositionnelle d'Adomian permet de transformer les problèmes de contrôle optimal en un problème d'optimisation global qui sera ensuite résolue par la méthode Alienor.<br />En marge des problèmes de contrôle optimal en biomédecine, l'adaptation de la méthode Alienor aux problèmes d'optimisation rencontrés en recherche opérationnelle et plus particulièrement les problèmes d'optimisation en nombre entier, booléen et mixte a donné lieu à des publications dans la revue Kybernetes. Les courbes -denses permettent de générer tous les points entiers contenus dans un pavé donné de Rⁿ.<br />A long terme cette méthode permet de donner une solution à la conjecture que : NP est équivalent à P en recherche opérationnelle.
10

Modélisation et résolution en programmation par contraintes de problèmes mixtes continu/discret de satisfaction de contraintes et d'optimisation

Berger, Nicolas 07 October 2010 (has links) (PDF)
Les contraintes sont un moyen générique de représenter les règles qui gouvernent notre monde. Étant donné un ensemble de contraintes, une question centrale est de savoir s'il existe une possibilité de toutes les satisfaire simultanément. Cette problématique est au cœur de la programmation par contraintes, un paradigme puissant pour résoudre efficacement des problèmes qui apparaissent dans de nombreux domaines de l'activité humaine. Initialement dédiée, dans les années 1980, à la résolution de problèmes d'intelligence artificielle à variables entières, c'est dans les années 1990 que la programmation par contraintes a été employée à la résolution de problèmes à variables réelles. Cependant, les problèmes mixtes —utilisant à la fois variables entières et réelles— n'ont été que très peu considérés jusqu'ici par la programmation par contraintes. Dans cette thèse, nous nous plaçons du point de vue de la résolution de problèmes continus. Nous proposons et mettons en oeuvre différentes améliorations de ce cadre de résolution : • Intégration de la notion de recherche rigoureuse d'optimum au cadre classique de résolution sans objectif, afin de modéliser et résoudre un problème de conception en robotique ; • Collaboration de deux solveurs, l'un discret l'autre continu, plus efficace que chacun des outils pour résoudre les problèmes utilisant contraintes continues et contraintes discrètes ; • Comparaison des différentes modélisations et filtrages possibles de la contrainte globale discrète alldifferent, permettant de l'utiliser dans un solveur dédié au continu ; • Spécialisation des techniques de filtrage basées sur l'arithmétique des intervalles, augmentant la puissance de filtrage des contraintes arithmétiques discrètes et mixtes.

Page generated in 0.0905 seconds