Offre de th
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2008-05-23
OFFRE DE THESE EN OPTIMISATION COMBINATOIRE
* Titre : Métaheuristiques coopératives auto-adaptatives,pour environnements incertains
* Encadrants : Clarisse Dhaenens et Laetitia Jourdan
* Contacts : clarisse.dhaenens@lifl.fr, laetitia.jourdan@inria.fr
* Lieu : Université de Lille 1, LIFL, CRNS, INRIA Lille Nord Europe
* Durée : 3 ans
* Rémunération : Allocation Recherche
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SUJET
Contexte
Le design de méthodes d'optimisation combinatoire efficaces reste de nos jour un enjeux fondamental pour de nombreux secteurs (industries, services...). En effet, les avancées récentes dans le domaines (méthodes exactes de plus en plus performantes, proposition de méthodes heuristiques efficaces) laisse entrevoir la possibilité de s'attaquer maintenant à des problèmes plongés dans leur environnement réels tenant compte de la dynamicité et de l'aspect incertain du contexte.
Les méta-heuristiques constituent une classe de méthodes intéressante pour résoudre les problèmes de grande taille. En effet leur diversité permet de s'adapter à différents types d'environnements. Pour tirer avantage de cette diversité, de nombreuses méthodes coopératives, mettant en oeuvre différentes méta-heuristiques par exemple, ont déjà été proposées dans la littérature. Malheureusement, actuellement, ce type de coopérations est majoritairement réalisé de façon statique et est paramétré de manière expérimentale. Ainsi, l'une des limites de ce type de méthode concerne l'ensemble des paramètres de coopération à définir (comment faire la coopération, à quelle moment impliquer quelle méthode...). Nous souhaitons à travers cette thèse répondre à ces questions.
Objectifs
Afin de permettre un design plus efficace de méthodes coopératives, nous souhaitons intégrer au sein des méthodes des mécanismes permettant de définir comment faire évoluer la coopération au cours de la recherche.
Pour cela trois pistes principales (complémentaires) sont identifiées:
1. Détermination d'indicateurs permettant d'évaluer l'avancement dans la recherche,
2. Analyse du paysage associé au problème en cours de résolution,
3. Utilisation de méthodes d'extraction de connaissances pour analyser les bonnes solutions obtenues et les utiliser pour faire progresser la recherche.
En effet, la proposition d'indicateurs permettra, par exemple d'évaluer la progression de la recherche. Des indicateurs de progrès ont déjà été proposés. Il s'agira donc d'étudier ces différents indicateurs, de les comparer, d'identifier les aspects non mesurés et de proposer de nouveaux indicateurs si besoin est.
Le 2e axe consiste en l'étude de paysage qui permet d'analyser la structure des problèmes étudiés. Cette analyse peut être effectuée en amont afin de déterminer a priori la méthode à appliquer ou durant la recherche afin d'affiner les coopérations de méthodes. Si certaines approches ont été proposées en optimisation mono-objectif, il s'agira ici d'étendre les approches au multi-objectif et surtout d'inclure les informations obtenues par ces analyses dans le procédé de coopération.
Le 3e axe consiste en l'utilisation de méthodes d'extraction de connaissances pour analyser les solutions obtenues. En effet dans le cadre de méthodes évolutionnaires, un grand nombre de solutions potentielles sont identifiées au cours de la recherche. Toutes ces solutions comportent une connaissance sur le problème qu'il faut pouvoir utiliser pour affiner les recherches.
Ces 3 axes ont donc un seul but: intégrer de la connaissance dans le processus de recherche afin d'obtenir des méthodes toujours plus efficaces et sachant s'adapter à des environnements non statiques. Ainsi, concevoir un modèle permettant d'exploiter au mieux l'intensification et la diversification de façon automatique dans un environnement incertain permettrait de dégager l'utilisateur du paramétrage et d'avoir des méthodes robustes.
Plan de travail
L'objectif principal de cette thèse est de proposer, réaliser et valider des schémas de coopération auto-adaptatifs pour l'optimisation combinatoire dans un environnement incertain.
Pour cela différentes phases ont été identifiées :
* Analyse d'indicateurs permettant d'évaluer l'avancement de la recherche (progression de la méthode) et proposition de nouveaux indicateurs.
* Etat de l'art sur l'analyse de paysage (environnement incertain, multi-objectif) et proposition d'approches d'analyse.
* Prise en main de méthodes d'extraction de connaissances.
* Analyse et proposition de modèles de coopération. Le modèle Co-search (3) servira de base à cette étude.
* Validation sur des problèmes de réseaux (transports, télécommunication, ...) en mono-objectif et en multi-objectif.
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Comment candidater ?
Remplir le dossier de candidature <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/formulairebilingue2008.doc> (format PDF <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/formulairebilingue2008.pdf>) ainsi que la fiche de renseignement <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008.doc> (PDF <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008.pdf> (française) - version anglaise <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008_angl ais.doc>) (http://edspi.univ-lille1.fr/index.php?id=36) et les envoyer remplis pour le 6 juin 2008 à
Pr. Clarisse Dhaenens
Email : clarisse.dhaenens@lifl.fr
ET
Dr. Laetitia Jourdan
Email: laetitia.jourdan@lifl.fr
* Titre : Métaheuristiques coopératives auto-adaptatives,pour environnements incertains
* Encadrants : Clarisse Dhaenens et Laetitia Jourdan
* Contacts : clarisse.dhaenens@lifl.fr, laetitia.jourdan@inria.fr
* Lieu : Université de Lille 1, LIFL, CRNS, INRIA Lille Nord Europe
* Durée : 3 ans
* Rémunération : Allocation Recherche
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SUJET
Contexte
Le design de méthodes d'optimisation combinatoire efficaces reste de nos jour un enjeux fondamental pour de nombreux secteurs (industries, services...). En effet, les avancées récentes dans le domaines (méthodes exactes de plus en plus performantes, proposition de méthodes heuristiques efficaces) laisse entrevoir la possibilité de s'attaquer maintenant à des problèmes plongés dans leur environnement réels tenant compte de la dynamicité et de l'aspect incertain du contexte.
Les méta-heuristiques constituent une classe de méthodes intéressante pour résoudre les problèmes de grande taille. En effet leur diversité permet de s'adapter à différents types d'environnements. Pour tirer avantage de cette diversité, de nombreuses méthodes coopératives, mettant en oeuvre différentes méta-heuristiques par exemple, ont déjà été proposées dans la littérature. Malheureusement, actuellement, ce type de coopérations est majoritairement réalisé de façon statique et est paramétré de manière expérimentale. Ainsi, l'une des limites de ce type de méthode concerne l'ensemble des paramètres de coopération à définir (comment faire la coopération, à quelle moment impliquer quelle méthode...). Nous souhaitons à travers cette thèse répondre à ces questions.
Objectifs
Afin de permettre un design plus efficace de méthodes coopératives, nous souhaitons intégrer au sein des méthodes des mécanismes permettant de définir comment faire évoluer la coopération au cours de la recherche.
Pour cela trois pistes principales (complémentaires) sont identifiées:
1. Détermination d'indicateurs permettant d'évaluer l'avancement dans la recherche,
2. Analyse du paysage associé au problème en cours de résolution,
3. Utilisation de méthodes d'extraction de connaissances pour analyser les bonnes solutions obtenues et les utiliser pour faire progresser la recherche.
En effet, la proposition d'indicateurs permettra, par exemple d'évaluer la progression de la recherche. Des indicateurs de progrès ont déjà été proposés. Il s'agira donc d'étudier ces différents indicateurs, de les comparer, d'identifier les aspects non mesurés et de proposer de nouveaux indicateurs si besoin est.
Le 2e axe consiste en l'étude de paysage qui permet d'analyser la structure des problèmes étudiés. Cette analyse peut être effectuée en amont afin de déterminer a priori la méthode à appliquer ou durant la recherche afin d'affiner les coopérations de méthodes. Si certaines approches ont été proposées en optimisation mono-objectif, il s'agira ici d'étendre les approches au multi-objectif et surtout d'inclure les informations obtenues par ces analyses dans le procédé de coopération.
Le 3e axe consiste en l'utilisation de méthodes d'extraction de connaissances pour analyser les solutions obtenues. En effet dans le cadre de méthodes évolutionnaires, un grand nombre de solutions potentielles sont identifiées au cours de la recherche. Toutes ces solutions comportent une connaissance sur le problème qu'il faut pouvoir utiliser pour affiner les recherches.
Ces 3 axes ont donc un seul but: intégrer de la connaissance dans le processus de recherche afin d'obtenir des méthodes toujours plus efficaces et sachant s'adapter à des environnements non statiques. Ainsi, concevoir un modèle permettant d'exploiter au mieux l'intensification et la diversification de façon automatique dans un environnement incertain permettrait de dégager l'utilisateur du paramétrage et d'avoir des méthodes robustes.
Plan de travail
L'objectif principal de cette thèse est de proposer, réaliser et valider des schémas de coopération auto-adaptatifs pour l'optimisation combinatoire dans un environnement incertain.
Pour cela différentes phases ont été identifiées :
* Analyse d'indicateurs permettant d'évaluer l'avancement de la recherche (progression de la méthode) et proposition de nouveaux indicateurs.
* Etat de l'art sur l'analyse de paysage (environnement incertain, multi-objectif) et proposition d'approches d'analyse.
* Prise en main de méthodes d'extraction de connaissances.
* Analyse et proposition de modèles de coopération. Le modèle Co-search (3) servira de base à cette étude.
* Validation sur des problèmes de réseaux (transports, télécommunication, ...) en mono-objectif et en multi-objectif.
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Comment candidater ?
Remplir le dossier de candidature <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/formulairebilingue2008.doc> (format PDF <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/formulairebilingue2008.pdf>) ainsi que la fiche de renseignement <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008.doc> (PDF <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008.pdf> (française) - version anglaise <http://edspi.univ-lille1.fr/fileadmin/nguyen/Allocation_recherche/2008/FICHE_RENSEIGNEMENT2008_angl ais.doc>) (http://edspi.univ-lille1.fr/index.php?id=36) et les envoyer remplis pour le 6 juin 2008 à
Pr. Clarisse Dhaenens
Email : clarisse.dhaenens@lifl.fr
ET
Dr. Laetitia Jourdan
Email: laetitia.jourdan@lifl.fr