Download or read book Contributions la r solution parall le de probl mes d optimisation combinatoire written by El-Ghazali Talbi and published by . This book was released on 2000 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Contributions la r solution de probl mes d optimisation combinatoire sur grilles de calcul written by Nouredine Melab and published by . This book was released on 2005 with total page 100 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: D'autre part, l'analyse s'inscrit dans une démarche méthodologique de mise en place d'une plate-forme d'aide à la mise en oeuvre de méthodes d'optimisation réutilisables en termes de conception et de code. Une étude comparative des plates-formes d'optimisation existantes nous a permis d'identifier les limites de celles-ci surtout en matière de parallélisme en particulier à grande échelle. Ces limites ont motivé la proposition d'une nouvelle plate-forme logicielle libre (http://www.lifl.fr/~cahon/PARADISEO) dans le cadre du projet ACI GRID DOC-G (Défis en Optimisation Combinatoire sur Grilles), appelée ParadisEO, d'aide à la conception de métaheuristiques pour différents types d'architectures parallèles et notamment les grilles de calcul. Comparée aux autres plates-formes, ParadisEO apparaît comme l'une des plus abouties à plus d'un titre : (1) étant basée sur une séparation conceptuelle claire entre les méthodes de résolution et les problèmes à traiter, elle permet une réutilisation maximum de code et de conception ; (2) elle est d'une grande utilité en ce sens qu'elle intègre une large variété de méthodes mono et multi-objectifs, différents modèles parallèles et mécanismes d'hybridation (3) elle est portable et permet l'exploitation transparente du parallélisme à grande échelle et d'un mécanisme de checkpointing intégré à la plate-forme. Cette plate-forme a été validée sur différents problèmes notamment deux problèmes réels : la conception (ou design) de réseaux cellulaires (Contrat France Telecom R&D) et l'extraction de connaissances en spectroscopie proche infrarouge (PIR) (Collaboration avec le laboratoire LASIR, Université de Lille1).

Download or read book Contribution la r solution de probl mes d optimisation combinatoire written by Mohamed Esseghir Lalami and published by . This book was released on 2012 with total page 146 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les problèmes d'optimisation combinatoire sont souvent des problèmes très difficiles dont la résolution par des méthodes exactes peut s'avérer très longue ou peu réaliste. L'utilisation de méthodes heuristiques permet d'obtenir des solutions de bonne qualité en un temps de résolution raisonnable. Les heuristiques sont aussi très utiles pour le développement de méthodes exactes fondées sur des techniques d'évaluation et de séparation. Nous nous sommes intéressés dans un premier temps à proposer une méthode heuristique pour le problème du sac à dos multiple MKP. L'approche proposée est comparée à l'heuristique MTHM et au solveur CPLEX. Dans un deuxième temps nous présentons la mise en oeuvre parallèle d'une méthode exacte de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire de type sac à dos sur architecture GPU. La mise en oeuvre CPU-GPU de la méthode de Branch and Bound pour la résolution de problèmes de sac à dos a montré une accélération de 51 sur une carte graphique Nvidia Tesla C2050. Nous présentons aussi une mise en oeuvre CPU-GPU de la méthode du Simplexe pour la résolution de problèmes de programmation linéaire. Cette dernière offre une accélération de 12.7 sur une carte graphique Nvidia Tesla C2050. Enfin, nous proposons une mise en oeuvre multi-GPU de l'algorithme du Simplexe, mettant à contribution plusieurs cartes graphiques présentes dans une même machine (2 cartes Nvidia Tesla C2050 dans notre cas). Outre l'accélération obtenue par rapport à la mise en oeuvre séquentielle de la méthode du Simplexe, une efficacité de 96.5 % est obtenue, en passant d'une carte à deux cartes graphiques.

Download or read book Parallel Processing and Applied Mathematics written by Roman Wyrzykowski and published by Springer. This book was released on 2012-07-03 with total page 789 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This two-volume-set (LNCS 7203 and 7204) constitutes the refereed proceedings of the 9th International Conference on Parallel Processing and Applied Mathematics, PPAM 2011, held in Torun, Poland, in September 2011. The 130 revised full papers presented in both volumes were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers address issues such as parallel/distributed architectures and mobile computing; numerical algorithms and parallel numerics; parallel non-numerical algorithms; tools and environments for parallel/distributed/grid computing; applications of parallel/distributed computing; applied mathematics, neural networks and evolutionary computing; history of computing.

Download or read book CONTRIBUTION A LA RESOLUTION DE PROBLEMES DUAUX DE GRANDES TAILLES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE written by Saïd Hanafi and published by . This book was released on 1993 with total page 154 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LA DUALITE EST L'UN DES CONCEPTS LE PLUS PUISSANT ET LE PLUS UTILISE EN OPTIMISATION DISCRETE. LE BUT DE CETTE THESE EST DE RESOUDRE TROIS PROBLEMES DUAUX EN OPTIMISATION COMBINATOIRE. DANS LE PREMIER CHAPITRE NOUS DONNONS LES BASES D'UNE METHODE DE TYPE PLUS FORTE DESCENTE PERTURBEE, BASEE SUR UNE APPROXIMATION DE L'-SOUS-DIFFERENTIEL, POUR CALCULER LE DUAL LAGRANGIEN DU SAC A DOS MULTIDIMENSIONNEL EN VARIABLES 0-1 CORRESPONDANT A LA DUALISATION DE TOUTES LES CONTRAINTES. LA CONSISTANCE DE L'ALGORITHME EST PROUVEE. LES EXPERIENCES NUMERIQUES MONTRENT QUE CETTE APPROCHE SE PRESENTE COMME UNE ALTERNATIVE INTERESSANTE A LA METHODE SIMPLEXE POUR DES INSTANCES DE GRANDE TAILLE ET DONNE LE GERME D'UNE CLASSE DE METHODES DE DESCENTE DUALE POUR LES PROGRAMMES EN NOMBRES ENTIERS. DANS LE SECOND CHAPITRE NOUS NOUS ATTACHONS A AMELIORER LA RAPIDITE D'EVALUATION ET LA VALEUR DE LA BORNE FOURNIE PAR LE DUAL SURROGATE DU SAC A DOS BIDIMENSIONNEL EN VARIABLES BIVALENTES OBTENUE PAR L'ALGORITHME SADE#2. LE TEMPS DE CALCUL SERA AMELIORE EN UTILISANT UN NOUVEAU SOLVEUR POUR RESOUDRE LES KNAPSACKS ET D'AUTRES NORMES POUR PARAMETRISER LE DOMAINE DES MULTIPLICATEURS SURROGATES. LA BORNE EST AMELIOREE EN RESOLVANT PARTIELLEMENT LE DUAL COMPOSITE. DE NOMBREUSES EXPERIENCES NUMERIQUES MENEES SUR DES INSTANCES ALLANT DE 100 A 3000 VARIABLES, TIREES AU HASARD SELON LA LOI UNIFORME, VALIDENT CES AMELIORATIONS. LE TROISIEME CHAPITRE SERA CONSACRE A L'EVALUATION D'UNE BORNE POUR UN PROBLEME DE COMMANDE MANUFACTURIERE. CETTE BORNE SERA DETERMINEE PAR LA VALEUR OPTIMALE DU DUAL LAGRANGIEN OBTENU EN DUALISANT LES EQUATIONS D'ETAT. UNE METHODE DE SOUS-GRADIENTS EST UTILISEE POUR RESOUDRE CE DUAL OU CHAQUE ITERATION REVIENT A RESOUDRE DES KNAPSACKS

Download or read book Contribution la r solution de probl mes duaux de grandes tailles en optimisation combinatoire written by Saïd Hanafi (enseignant-chercheur en informatique).) and published by . This book was released on 1993 with total page 154 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Mod lisation et r solution de probl mes d optimisation combinatoire par la programmation math matique en variables mixtes written by Karima Djebali and published by . This book was released on 2008 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book M thodes hybrides parall les pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire written by Abdelkader Ouali and published by . This book was released on 2017 with total page 137 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les problèmes d'optimisation combinatoire sont devenus la cible de nombreuses recherches scientifiques pour leur importance dans la résolution de problèmes académiques et de problèmes réels rencontrés dans le domaine de l'ingénierie et dans l'industrie. La résolution de ces problèmes par des méthodes exactes ne peut être envisagée à cause des délais de traitement souvent exorbitants que nécessiteraient ces méthodes pour atteindre la (les) solution(s) optimale(s). Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au contexte algorithmique de résolution des problèmes combinatoires, et au contexte de modélisation de ces problèmes. Au niveau algorithmique, nous avons appréhendé les méthodes hybrides qui excellent par leur capacité à faire coopérer les méthodes exactes et les méthodes approchées afin de produire rapidement des solutions. Au niveau modélisation, nous avons travaillé sur la spécification et la résolution exacte des problématiques complexes de fouille des ensembles de motifs en étudiant tout particulièrement le passage à l'échelle sur des bases de données de grande taille. D'une part, nous avons proposé une première parallélisation de l'algorithme DGVNS, appelée CPDGVNS, qui explore en parallèle les différents clusters fournis par la décomposition arborescente en partageant la meilleure solution trouvée sur un modèle maître-travailleur. Deux autres stratégies, appelées RADGVNS et RSDGVNS, ont été proposées qui améliorent la fréquence d'échange des solutions intermédiaires entre les différents processus. Les expérimentations effectuées sur des problèmes combinatoires difficiles montrent l'adéquation et l'efficacité de nos méthodes parallèles. D'autre part, nous avons proposé une approche hybride combinant à la fois les techniques de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et la fouille de motifs. Notre approche est complète et tire profit du cadre général de la PLNE (en procurant un haut niveau de flexibilité et d'expressivité) et des heuristiques spécialisées pour l'exploration et l'extraction de données (pour améliorer les temps de calcul). Outre le cadre général de l'extraction des ensembles de motifs, nous avons étudié plus particulièrement deux problèmes : le clustering conceptuel et le problème de tuilage (tiling). Les expérimentations menées ont montré l'apport de notre proposition par rapport aux approches à base de contraintes et aux heuristiques spécialisées.

Download or read book R solution des probl mes d optimisation combinatoire avec une strat gie de retour arri re bas e sur l apprentissage par renforcement written by Ilyess Bachiri and published by . This book was released on 2015 with total page 79 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les problèmes d'optimisation combinatoire (Constraint Optimization Problems - COP) sont souvent difficiles à résoudre et le choix de la stratégie de recherche a une influence importante sur la performance du solveur. Pour de résoudre un problème d'optimisation combinatoire en explorant un arbre de recherche, il faut choisir une heuristique de choix de variable (qui définit l'ordre dans lequel les variables vont être instanciées), une heuristique de choix de valeur (qui spécifie l'ordre dans lequel les valeurs seront essayées), et une stratégie de retour-arrière (qui détermine vers quel noeud effectuer les retours-arrière lorsqu'une feuille de l'arbre est rencontrée). Pour les stratégies de retour-arrière, il y a celles dont les retours-arrière sont totalement déterministes (e.g. Depth-First Search - DFS) et d'autres qui s'appuient sur des mécanismes d'évaluation de noeuds plus dynamiques (e.g. Best-First Search). Certaines (e.g. Limited Discrepancy Search - LDS) peuvent être implémentées soit comme un algorithme itératif déterministe ou un évaluateur de noeud. Une stratégie est dite adaptative quand elle s'adapte dynamiquement à la structure du problème et identifie les zones de l'espace de recherche qui contiennent les "bonnes" solutions. Dans ce contexte, des stratégies de branchement adaptatives ont été proposées (e.g. Impact-Based Search - IBS) ainsi qu'une stratégie de retour-arrière adaptative (e.g. Adaptive Discrepancy Search - ADS), proposée pour les problèmes d'optimisation distribués. À notre connaissance, aucune stratégie adaptative qui utilise l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning - RL) pour supporter son mécanisme d'apprentissage n'a été proposée dans la littérature. Nous pensons que les techniques de RL permettront un apprentissage plus efficace et qu'une stratégie de retour-arrière munie de ces techniques aura le potentiel de résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire plus rapidement. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme (RLBS) qui "apprend" à faire des retours-arrière de manière efficace lors de l'exploration d'arbres non-binaires. Plus précisément, il s'agit une stratégie de retour-arrière qui se base sur l'apprentissage automatique pour améliorer la performance du solveur. En fait, nous utilisons l'apprentissage par renforcement pour identifier les zones de l'espace de recherche qui contiennent les bonnes solutions. Cette approche a été développée pour les problèmes d'optimisation combinatoire dont l'espace de recherche est encodé dans un arbre non-binaire. Comme les arbres sont non-binaires, on a l'occasion d'effectuer plusieurs retours-arrière vers chaque noeud durant l'exploration. Ceci permet d'apprendre quels noeuds mènent vers les meilleures récompenses en général (c'est-à-dire, vers les feuilles les plus intéressantes). Le branchement est effectué en utilisant une stratégie de choix de variable/valeur quelconque. Toutefois, quand un retour-arrière est nécessaire, la sélection du noeud cible s'appuie sur l'apprentissage par renforcement. RLBS est évalué sur cinq instances industrielles du problème de la planification des opérations du rabotage du bois et a été comparé à ADS et à LDS sur cette même application. RLBS dépasse LDS et ADS, en termes de temps de calcul nécessaire à la résolution, sur chacune de ces instances-là et trouve la solution optimale plus rapidement. Les expérimentations ont montré que RLBS est en moyenne 4 fois plus rapide que ADS, et 6 fois plus rapide que LDS. RLBS a aussi été évalué sur une instance jouet du même problème et a été comparé à IBS. RLBS surpasse largement IBS. Il est capable de trouver une solution optimale en explorant beaucoup moins de noeuds que le nombre nécessaire à IBS pour trouver une telle solution.

Download or read book Recherches coop ratives pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire written by Alexandre Le Bouthillier and published by . This book was released on 2006 with total page 324 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Large Scale Network Centric Distributed Systems written by Hamid Sarbazi-Azad and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2013-10-10 with total page 586 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A highly accessible reference offering a broad range of topics and insights on large scale network-centric distributed systems Evolving from the fields of high-performance computing and networking, large scale network-centric distributed systems continues to grow as one of the most important topics in computing and communication and many interdisciplinary areas. Dealing with both wired and wireless networks, this book focuses on the design and performance issues of such systems. Large Scale Network-Centric Distributed Systems provides in-depth coverage ranging from ground-level hardware issues (such as buffer organization, router delay, and flow control) to the high-level issues immediately concerning application or system users (including parallel programming, middleware, and OS support for such computing systems). Arranged in five parts, it explains and analyzes complex topics to an unprecedented degree: Part 1: Multicore and Many-Core (Mc) Systems-on-Chip Part 2: Pervasive/Ubiquitous Computing and Peer-to-Peer Systems Part 3: Wireless/Mobile Networks Part 4: Grid and Cloud Computing Part 5: Other Topics Related to Network-Centric Computing and Its Applications Large Scale Network-Centric Distributed Systems is an incredibly useful resource for practitioners, postgraduate students, postdocs, and researchers.

Download or read book R solution de probl mes d optimisation combinatoire mono et multi objectifs par num ration ordonn e written by Lyes Belhoul and published by . This book was released on 2014 with total page 123 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Notre objectif dans cette thèse est de proposer des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire difficiles. Dans un premier temps, nous établissons le principe de l’énumération ordonnée qui consiste à générer dans un ordre adéquat les solutions d’un problème relâché associé au problème principal jusqu’à l’obtention de la preuve d’optimalité d’une solution. Nous construisons une procédure générique dans le cadre général des problème d’optimisation combinatoire. Dans un second temps nous abordons les applications de notre algorithme sur des problèmes qui admettent le problème d’affectation comme relaxation. Le premier cas particulier que nous étudions est la recherche d’une solution de bon compromis pour le problème d’affectation multiobjectif. La seconde application se rapporte au problème du voyageur de commerce asymétrique qui présente la difficulté de comporter des contraintes qui interdisent les sous-tournées, en plus des contraintes du problème d’affectation.

Download or read book M thodes d extraction pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire written by Duc-Cuong Dang and published by . This book was released on 2011 with total page 125 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this thesis, we focused on the development of heuristic solutions for solving NP-Hard combinatorial optimization problems. Our main idea is to exploit substructures of the problems for which the resolution is polynomial. We introduced a new resolution approach, called extraction method. Based this method and on a dominance property of saturated tours, we proposed two effective algorithms for solving the Team Orienteering Problem (TOP). Using the same principle, we proposed an advanced hybrid metaheuristic for the Maximum Clique Problem. We have also shown the effectiveness of the developed methods such as destruction/ construction heuristic with an industrial application. The application consists of optimizing the process of organizing water meter readings during the transition to the automatic reading technology.

Download or read book Approximation et num ration des solutions efficaces dans les probl mes d optimisation combinatoire multi objectif written by Hadrien Hugot and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse porte sur la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire multi-objectif. La résolution de ces problèmes passe par la détermination de l'ensemble des solutions efficaces. Cependant, il peut s'avérer que le nombre de solutions efficaces soit très grand. Approcher l'ensemble des solutions efficaces d'un tel problème constitue, dès lors, un sujet de recherche central dans ce domaine. Les approches existantes sont souvent basées sur des méthodes approchées, de type (méta-)heuristiques, donc sans garantie sur la qualité des solutions trouvées. Des algorithmes d'approximation (à garantie de performance) ont aussi été développés pour certains problèmes, sans toutefois avoir été conçus en vue d'une mise en œuvre pratique. Dans cette thèse, nous nous sommes attachés à concevoir des approches visant à concilier à la fois les qualités des méthodes approchées et celles des méthodes d'approximation. Pour ce faire, nous proposons, dans un contexte général où les solutions sont comparées à l'aide d'une relation de préférence pouvant être non-transitive, un cadre de Programmation Dynamique Généralisée (PDG). Ce cadre est basé sur une extension du concept de relations de dominance utilisées dans la PD. Il permet, notamment, de concevoir des méthodes exactes et d'approximation qui se sont avérées particulièrement efficaces en pratique pour résoudre le problème du sac-à-dos multi-objectif 0-1. Enfin, une dernière partie de notre travail a porté sur l'apport d'une modélisation multicritère pour résoudre, dans un contexte réel, le problème d'association de données. Ceci nous a conduits à nous intéresser au problème d'affectation multi-objectif et à sa résolution au sein de notre cadre de PDG.

Download or read book M taheuristiques pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire monoobjectifs et multiobjetifs written by Rahoual Malek and published by . This book was released on 2005 with total page 201 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation combinatoire regroupe une large classe de problèmes ayant des applications dans de nombreux domaines de l'industrie. Ces problèmes ont souvent été abordés comme des problèmes monoobjectif alors que la plupart d'entre eux sont de nature multiobjectif. De nombreuses techniques ont été mises au point pour la résolution exacte ou approchée de ces problèmes. C'est dans cette optique que cette thèse propose, au travers du problème d'ordonnancement de tâches sur une architecture parallèle, du problème de couverture d'ensembles, du problème du repliement de protéines, du problème du flow-shop bi-objectif et du problème bi-objectif de tournées de véhicules avec fenêtres de temps, des approches de résolution à base de métaheuristiques séquentielles, parallèles et coopératives.

Download or read book M thodes divergences pour la r solution de probl mes de satisfaction de contraintes et d optimisation combinatoire written by Wafa Karoui and published by . This book was released on 2010 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le formalisme « Problème de Satisfaction de Contraintes » (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers.Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de « divergence » (une divergence est relative à la contradiction d'une décision proposée par une heuristique de référence). Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes réels et aléatoires. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons des améliorations et d'autres méthodes connues pour leur performance.Dans une seconde partie, nous étendons nos propositions à un contexte d'optimisation en considérant la résolution de problèmes d'ordonnancement avec contraintes de délais (time lags). Nous traitons l'adaptation d'une méthode de « recherche par montée de divergences » (Climbing Discrepancy Search) pour la résolution de ces problèmes. Nous validons les performances de certaines variantes de cette méthode intégrant les mécanismes proposés dans ce travail sur des problèmes-test de la littérature.

Download or read book Optimisation discr te written by Alain Billionnet and published by . This book was released on 2007 with total page 446 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage s'adresse aux scientifiques et décideurs à la recherche de méthodes efficaces pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation discrète. Il s'adresse également aux étudiants de master, aux élèves ingénieurs et aux enseignants de mathématiques appliquées et d'informatique. De très nombreux problèmes d'optimisation relèvent de l'optimisation discrète. Dans ces problèmes, les variables de décision ne peuvent pas prendre des valeurs réelles quelconques et cette restriction les rend particulièrement difficiles. Le but de cet ouvrage est de montrer comment modéliser un vaste ensemble de problèmes difficiles de la recherche opérationnelle et des sciences de l'ingénieur pour les résoudre à l'aide de solveurs de programmes mathématiques tels que COIN-OR, CPLEX, OSL ou Xpress-MP. Les nombreuses règles générales qui sont présentées et les exemples associés aideront le lecteur à construire les bonnes formulations de problèmes d'optimisation discrète, qu'ils soient linéaires ou non linéaires. La phase cruciale de pré-traitement fait l'objet d'un chapitre à part entière. 25 problèmes, choisis dans différents domaines d'application, sont traités selon cette approche. Les temps de résolution par un solveur, sur un ordinateur personnel, sont indiqués.