Métaheuristiques Coopératives : du ...
Document type :
Habilitation à diriger des recherches
Title :
Métaheuristiques Coopératives : du déterministe au stochastique
Author(s) :
Jourdan, Laetitia [Auteur]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Parallel Cooperative Multi-criteria Optimization [DOLPHIN]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Thesis director(s) :
Pierre Boulet
Defence date :
2010-09-15
Jury president :
Pascal Bouvry (rapporteur)
Jin-Kao HAO (rapporteur)
Celso RIBEIRO (rapporteur)
THOMAS STUTZLE (EXAMINATEUR)
El-Ghazali TALBI (directeur)
Jin-Kao HAO (rapporteur)
Celso RIBEIRO (rapporteur)
THOMAS STUTZLE (EXAMINATEUR)
El-Ghazali TALBI (directeur)
Jury member(s) :
Pascal Bouvry (rapporteur)
Jin-Kao HAO (rapporteur)
Celso RIBEIRO (rapporteur)
THOMAS STUTZLE (EXAMINATEUR)
El-Ghazali TALBI (directeur)
Jin-Kao HAO (rapporteur)
Celso RIBEIRO (rapporteur)
THOMAS STUTZLE (EXAMINATEUR)
El-Ghazali TALBI (directeur)
Accredited body :
Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I
Keyword(s) :
metaheuristiques
cooperation
stochastique
dynamique
cooperation
stochastique
dynamique
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Modélisation et simulation
French abstract :
Ce travail présente nos principales contributions à la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire en environnements déterministe et stochastique. Au niveau des métaheuristiques, une vue unifiée de la conception ...
Show more >Ce travail présente nos principales contributions à la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire en environnements déterministe et stochastique. Au niveau des métaheuristiques, une vue unifiée de la conception de métaheuristiques à solution unique et de métaheuristiques multi-objective est proposée. Cette unification a permis notamment de retravailler la plateforme ParadisEO afin d'offrir plus de flexibilité et de polyvalence. La synthèse des travaux présente également une vue unifiée des métaheuristiques coopératives. Nous montrons que cette vue convient aussi bien pour des coopérations entre métaheuristiques que des coopération entre des métaheuristiques et des méthodes exactes mais également des coopérations entre des métaheuristiques et des algorithmes d'extraction de connaissances. Différents exemples de coopérations réalisées dans mes travaux de recherche illustent ces coopérations et leur application à des problèmes d'optimisation combinatoire mono- et multi-objectif. Cette habilitation se termine par la présentation de travaux réalisés en optimisation stochastique notamment dans le cadre de l'optimisation sous incertitude et de l'optimisation dynamique. L'importance des critères de robustesse est discutée ainsi que l'intérêt et la mise en œuvre de méthodes coopératives dans un contexte dynamique. Les principales applications présentées on été réalisées sur des problèmes en transport et logistique ainsi qu'en biologie dans le cadre de l'ANR Dock.Show less >
Show more >Ce travail présente nos principales contributions à la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire en environnements déterministe et stochastique. Au niveau des métaheuristiques, une vue unifiée de la conception de métaheuristiques à solution unique et de métaheuristiques multi-objective est proposée. Cette unification a permis notamment de retravailler la plateforme ParadisEO afin d'offrir plus de flexibilité et de polyvalence. La synthèse des travaux présente également une vue unifiée des métaheuristiques coopératives. Nous montrons que cette vue convient aussi bien pour des coopérations entre métaheuristiques que des coopération entre des métaheuristiques et des méthodes exactes mais également des coopérations entre des métaheuristiques et des algorithmes d'extraction de connaissances. Différents exemples de coopérations réalisées dans mes travaux de recherche illustent ces coopérations et leur application à des problèmes d'optimisation combinatoire mono- et multi-objectif. Cette habilitation se termine par la présentation de travaux réalisés en optimisation stochastique notamment dans le cadre de l'optimisation sous incertitude et de l'optimisation dynamique. L'importance des critères de robustesse est discutée ainsi que l'intérêt et la mise en œuvre de méthodes coopératives dans un contexte dynamique. Les principales applications présentées on été réalisées sur des problèmes en transport et logistique ainsi qu'en biologie dans le cadre de l'ANR Dock.Show less >
Language :
Français
Collections :
Source :
Files
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