Soutenance Th
Forum 'Annonces' - Sujet créé le 2011-09-06 par Frédéric Gardi
Chers collègues,
J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de thèse d'Antoine Jeanjean, ingénieur au Bouygues e-lab, qui se déroulera le lundi 10 octobre à 14h dans l'Amphithéâtre Becquerel de l'Ecole Polytechnique. La thèse, menée conjointement au Bouygues e-lab et au LIX, est intitulée "Recherche locale pour l'optimisation en variables mixtes : méthodologie et applications industrielles". Un pot suivra la soutenance à la grande salle de réunion du LIX.
Résumé :
Les problèmes d'optimisation en variables mixtes sont souvent résolus par décomposition quand ils sont de grande taille, avec quelques inconvénients : difficultés de garantir la qualité ou l'admissibilité des solutions et complexité technique des projets de développement. Dans cette thèse, nous proposons une approche directe, en utilisant la recherche locale, pour résoudre des problèmes d'optimisation mixte. Notre méthodologie se concentre sur deux points : un vaste ensemble de mouvements et une évaluation incrémentale basée sur des algorithmes approximatifs, travaillant simultanément sur les dimensions combinatoires et continues. Tout d'abord, nous présentons un problème d'optimisation des stocks de banches sur chantiers. Ensuite, nous appliquons cette technique pour optimiser l'ordonnancement des mouvements de terre pour le terrassement d'autoroutes et de voies ferrées. Enfin, nous discutons d'un problème de routage de véhicules avec gestion des stocks. Les coûts logistiques sont optimisés pour livrer un produit fluide par camion dans des zones géographiques d'une centaine de clients, avec la gestion de l'inventaire confiée au fournisseur.
Mots-clés : Recherche locale, optimisation en variables mixtes, ordonnancement de tâches, tournées de véhicules avec gestion des stocks.
Jury de thèse :
- Philippe Baptiste, Directeur de recherche, CNRS LIX (Directeur de Thèse)
- Thierry Benoist, Ingénieur, Bouygues e-lab (Co-directeur de Thèse)
- Jacques Carlier, Professeur, Université Technologique de Compiègne (Rapporteur)
- Frédéric Gardi, Ingénieur, Bouygues e-lab (Co-directeur de Thèse)
- Léo Liberti, Professeur chargé de cours, Ecole Polytechnique (Examinateur)
- Alain Quilliot, Professeur, ISIMA, Université Clermont II (Examinateur)
- Francis Sourd, Chef d'équipe RO (HDR), SNCF Innovation & Recherche (Rapporteur)
- Michel Vasquez, Enseignant-chercheur (HDR), Ecole des Mines d'Alès (Rapporteur)
Cordialement,
Frédéric Gardi
Bouygues e-lab
---
Title: Local search for mixed-integer optimization: methodology and industrial applications
Summary:
Large mixed-variable optimization problems are often solved by decomposition, with some drawbacks: difficulties to guarantee quality or eligibility solutions and technical complexity of development projects. In this thesis, we propose a direct approach, using local search, for solving mixed-variable optimization problems. Our methodology focuses on two points: a large pool of movements and an incremental evaluation based on approximate algorithms, working on combinatorial and continuous dimensions simultaneously. First, we present a formwork stocks optimization problem on construction sites. Then, we rely on this technique to optimize earthwork scheduling for highway and railway projects. Finally, we discuss a vehicle routing problem with inventory management. Inventory routing refers to the optimization of transportation costs for the replenishment of customers' inventories: based on consumption forecasts, the vendor organizes delivery routes.
Keywords: Local search, mixed-variable optimization, task scheduling, inventory routing.
J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de thèse d'Antoine Jeanjean, ingénieur au Bouygues e-lab, qui se déroulera le lundi 10 octobre à 14h dans l'Amphithéâtre Becquerel de l'Ecole Polytechnique. La thèse, menée conjointement au Bouygues e-lab et au LIX, est intitulée "Recherche locale pour l'optimisation en variables mixtes : méthodologie et applications industrielles". Un pot suivra la soutenance à la grande salle de réunion du LIX.
Résumé :
Les problèmes d'optimisation en variables mixtes sont souvent résolus par décomposition quand ils sont de grande taille, avec quelques inconvénients : difficultés de garantir la qualité ou l'admissibilité des solutions et complexité technique des projets de développement. Dans cette thèse, nous proposons une approche directe, en utilisant la recherche locale, pour résoudre des problèmes d'optimisation mixte. Notre méthodologie se concentre sur deux points : un vaste ensemble de mouvements et une évaluation incrémentale basée sur des algorithmes approximatifs, travaillant simultanément sur les dimensions combinatoires et continues. Tout d'abord, nous présentons un problème d'optimisation des stocks de banches sur chantiers. Ensuite, nous appliquons cette technique pour optimiser l'ordonnancement des mouvements de terre pour le terrassement d'autoroutes et de voies ferrées. Enfin, nous discutons d'un problème de routage de véhicules avec gestion des stocks. Les coûts logistiques sont optimisés pour livrer un produit fluide par camion dans des zones géographiques d'une centaine de clients, avec la gestion de l'inventaire confiée au fournisseur.
Mots-clés : Recherche locale, optimisation en variables mixtes, ordonnancement de tâches, tournées de véhicules avec gestion des stocks.
Jury de thèse :
- Philippe Baptiste, Directeur de recherche, CNRS LIX (Directeur de Thèse)
- Thierry Benoist, Ingénieur, Bouygues e-lab (Co-directeur de Thèse)
- Jacques Carlier, Professeur, Université Technologique de Compiègne (Rapporteur)
- Frédéric Gardi, Ingénieur, Bouygues e-lab (Co-directeur de Thèse)
- Léo Liberti, Professeur chargé de cours, Ecole Polytechnique (Examinateur)
- Alain Quilliot, Professeur, ISIMA, Université Clermont II (Examinateur)
- Francis Sourd, Chef d'équipe RO (HDR), SNCF Innovation & Recherche (Rapporteur)
- Michel Vasquez, Enseignant-chercheur (HDR), Ecole des Mines d'Alès (Rapporteur)
Cordialement,
Frédéric Gardi
Bouygues e-lab
---
Title: Local search for mixed-integer optimization: methodology and industrial applications
Summary:
Large mixed-variable optimization problems are often solved by decomposition, with some drawbacks: difficulties to guarantee quality or eligibility solutions and technical complexity of development projects. In this thesis, we propose a direct approach, using local search, for solving mixed-variable optimization problems. Our methodology focuses on two points: a large pool of movements and an incremental evaluation based on approximate algorithms, working on combinatorial and continuous dimensions simultaneously. First, we present a formwork stocks optimization problem on construction sites. Then, we rely on this technique to optimize earthwork scheduling for highway and railway projects. Finally, we discuss a vehicle routing problem with inventory management. Inventory routing refers to the optimization of transportation costs for the replenishment of customers' inventories: based on consumption forecasts, the vendor organizes delivery routes.
Keywords: Local search, mixed-variable optimization, task scheduling, inventory routing.