Optimisation dynamique par la m
Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2007-05-19
La résolution d'un problème d'optimisation difficile, qui comporte un grand nombre de solutions sous-optimales, justifie souvent le recours à une métaheuristique. Les principales métaheuristiques sont la méthode du recuit simulé, la méthode de recherche tabou, les algorithmes évolutionnaires, les algorithmes de colonies de fourmis, toutes inspirées d'analogies avec la physique, la biologie ou l'éthologie. Les travaux développés au LiSSi portent sur l'adaptation de ces méthodes discrètes aux problèmes d'optimisation à variables continues (les plus courants dans tous les domaines de l'ingénierie).
La thèse sera centrée sur la méthode des colonies de fourmis. Plusieurs travaux ont été réalisés, y compris au LiSSi, pour adapter cette approche aux problèmes continus. La méthode s'avère moins performante que ses concurrentes pour les problèmes statiques. En revanche, la flexibilité inhérente aux colonies de fourmis semble fructueuse pour les problèmes dynamiques, où l'on est confronté à des modifications temporelles de la fonction objectif.
Le doctorant s'attachera à mettre au point une méthode performante et adaptative, c'est-à-dire capable de régler ses propres paramètres, en fonction des caractéristiques du problème traité. Une comparaison systématique et statistiquement rigoureuse sera faite avec les performances d'autres méthodes d'optimisation continue, aujourd'hui plus éprouvées. Plusieurs applications relevant du génie biomédical seront menées à bien, en collaboration avec d'autres thèses en cours au LiSSi.
Financement : allocation du Ministère de l'Education Nationale.
Localisation : Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LiSSi, EA 3956), 61 avenue du Général de Gaulle, 94010 Créteil.
Pour candidater : envoyer un CV + une lettre de motivation + des lettres de recommandation à Patrick Siarry : siarry@univ-paris12.fr
La thèse sera centrée sur la méthode des colonies de fourmis. Plusieurs travaux ont été réalisés, y compris au LiSSi, pour adapter cette approche aux problèmes continus. La méthode s'avère moins performante que ses concurrentes pour les problèmes statiques. En revanche, la flexibilité inhérente aux colonies de fourmis semble fructueuse pour les problèmes dynamiques, où l'on est confronté à des modifications temporelles de la fonction objectif.
Le doctorant s'attachera à mettre au point une méthode performante et adaptative, c'est-à-dire capable de régler ses propres paramètres, en fonction des caractéristiques du problème traité. Une comparaison systématique et statistiquement rigoureuse sera faite avec les performances d'autres méthodes d'optimisation continue, aujourd'hui plus éprouvées. Plusieurs applications relevant du génie biomédical seront menées à bien, en collaboration avec d'autres thèses en cours au LiSSi.
Financement : allocation du Ministère de l'Education Nationale.
Localisation : Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LiSSi, EA 3956), 61 avenue du Général de Gaulle, 94010 Créteil.
Pour candidater : envoyer un CV + une lettre de motivation + des lettres de recommandation à Patrick Siarry : siarry@univ-paris12.fr