La programmation mathématique est une technique qui peut être utilisée pour résoudre des problèmes concrets où l'on veut maximiser, ou minimiser, une fonction objectif soumise à des contraintes sur les variables décisionnelles. Les caractéristiques les plus importantes de la programmation mathématique sont la création d'un modèle pour décrire le problème (aussi appelé formulation), et la mise en œuvre d'algorithmes efficaces pour le résoudre (aussi appelés solveurs). Dans cette thèse, on s'occupe du premier point. Plus précisemment, on étudie certains problèmes qui proviennent de domaines diffèrents, et en commençant par les modèles les plus naturels pour les décrire, on présente des formulations alternatives, qui partagent certaines propriétés avec le modèle original mais qui sont en quelque sorte meilleures (par exemple au niveau du temps d'exécution nécessaire pour obtenir la solution par le solveur). Ces nouveaux modèles sont appelés reformulations. On suit la classification des reformulations proposée par Liberti dans [Reformulations in Mathematical Programming: Definitions and Systematics, RAIRO-OR, 43(1):55-86, 2009]: exact reformulations (aussi appellées opt-reformulations), narrowings, relaxations. Cette thèse concerne trois applications de la programmation mathématique où les reformulations ont été fondamentales pour obtenir une bonne solution. Le premier problème étudié est le partitionnement de graphes sur la base de la maximisation de la modularité. Comme ce problème est NP-difficile, plusieurs heuristiques sont proposées. On s'occupe d'un algorithme séparatif hiérarchique qui fonctionne en divisant récursivement une classe en deux nouvelles classes de façon optimale. Cet étape de division est accomplie en résolvant un programme binaire quadratique et convexe. Il est reformulé de manière exacte pour obtenir une forme plus compacte sans modifier l'ensemble des solutions optimales (exact reformulation). On considère aussi l'impact donné par la réduction du nombre des solutions symétriques globalement optimales. Les temps d'exécution sont considérablement réduits par rapport à la formulation originelle. Le deuxième problème étudié dans cette thèse est le placement de cercles égaux dans un carré (Packing Equal Circles in a Square, ou PECS), où l'on veut placer des cercles égaux dans un carré de côté 1 sans avoir de superposition et en maximisant le rayon commun. L'une des raisons pour laquelle le problème est difficile à résoudre vient de la présence de plusieurs solutions symétriques optimales, et par conséquent un arbre de séparation-et-évaluation (ou Branch-and-Bound) très large. Certaines solutions symétriques optimales sont rendues irréalisables en ajoutant des contraintes pour briser les symétries (Symmetry Breaking Constraints, ou SBCs) à la formulation, en obtenant ainsi un narrowing. Le temps d'exécution et la dimension de l'arbre de Branch-and-Bound sont tous les deux meilleurs par rapport à la formulation originelle. La troisième application considérée dans cette thèse est le calcul de la relaxation convexe pour des problèmes multilinéaires, et la comparaison de la formulation ''primale'' avec celle obtenue par une représentation ''duale''. Bien que ces deux relaxations soient déjà connues, il est intéressant de voir que la relaxation duale conduit à des meilleures performances de calcul.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00746083 |
| Date | 18 September 2012 |
| Creators | Costa, Alberto |
| Publisher | Ecole Polytechnique X |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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