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Algorithme A Gradients Multiples Pour Loptimisation Multiobjectif
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Book Synopsis Algorithme a Gradients Multiples Pour L'Optimisation Multiobjectif by : Zerbinati Adrien
Download or read book Algorithme a Gradients Multiples Pour L'Optimisation Multiobjectif written by Zerbinati Adrien and published by Omniscriptum. This book was released on 2015-06-08 with total page 140 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des criteres, ainsi que les derivees successives, apportent des informations utiles sur la decroissance des fonctions. De plus, de nombreuses methodes numeriques permettent d'obtenir ces valeurs pour un cout modere. En s'appuyant sur les resultats theoriques obtenus, nous proposons un algorithme base sur l'utilisation des gradients de descente. Ces travaux resument la caracterisation theorique de cette methode et la validation sur des cas test analytiques. Dans le cas ou les gradients ne sont pas accessibles, nous proposons une strategie basee sur la construction de metamodeles de type Krigeage. Ainsi, au cours de l'optimisation, les criteres sont evalues sur une surface de reponse et non par simulation. Le temps de calcul est considerablement reduit, au detriment de la precision. La methode est alors couplee a une strategie de progression du metamodele. Nous proposons d'utiliser cette methode d'optimisation pour resoudre un probleme classique en aeronautique de minimisation de trainee et de maximisation de portance. Cette etude est realisee sur un profil d'aile simplifie d'avion d'affaire de type NACA0012."
Book Synopsis Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité by : Adrien Zerbinati
Download or read book Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité written by Adrien Zerbinati and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En optimisation multiobjectif, les connaissances du front et de l'ensemble de Pareto sont primordiales pour résoudre un problème. Un grand nombre de stratégies évolutionnaires sont proposées dans la littérature classique. Ces dernières ont prouvé leur efficacité pour identifier le front de Pareto. Pour atteindre un tel résultat, ces algorithmes nécessitent un grand nombre d'évaluations. En ingénierie, les simulations numériques sont généralement réalisées par des modèles de haute-fidélité. Aussi, chaque évaluation demande un temps de calcul élevé. A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d'obtenir ces valeurs pour un coût modéré. En s'appuyant sur les résultats théoriques obtenus par Inria, nous proposons un algorithme basé sur l'utilisation des gradients de descente. Ces travaux résument la caractérisation théorique de cette méthode et la validation sur des cas tests analytiques. Dans le cas où les gradients ne sont pas accessibles, nous proposons une stratégie basée sur la construction des métamodèles de Krigeage. Ainsi, au cours de l'optimisation, les critères sont évalués sur une surface de réponse et non par simulation. Le temps de calcul est considérablement réduit, au détriment de la précision. La méthode est alors couplée à une stratégie de progression du métamodèle.
Book Synopsis Conception d'algorithmes coopératifs pour l'optimisation multi-objectif by : Matthieu Basseur
Download or read book Conception d'algorithmes coopératifs pour l'optimisation multi-objectif written by Matthieu Basseur and published by . This book was released on 2005 with total page 199 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ensuite, nous proposons de faire coopérer AGA avec des méthodes dédiées à l'intensification de la recherche. Nous proposons un premier type de coopération avec PLS (Recherche Locale Pareto) en proposant différents algorithmes de type recherche mimétique. Les tests effectués sur les différentes coopérations montrent l'intérêt d'utiliser un algorithme d'exploration (AGA), ainsi que l'efficacité des coopérations adaptives entre différents algorithmes.Puis, nous proposons une coopération originale avec l'algorithme MOPR (Path Relinking Multi-Objectif). Pour cela nous avons défini différents mécanismes pour adapter les algorithmes de path-relinking au cas multi-objectif. Ce type d'approche est très prometteur. Enfin, les approches coopératives avec la méthode exacte bi-objectif TPM (Méthode Deux Phases) ont été envisagées. Trois approches ont été proposées, une exacte et deux heuristique. Les expérimentations ont permis d'améliorer sensiblement les meilleures solutions obtenues. Les différentes approches testées, montrent l'intérêt des mécanismes de transition adaptative entre algorithmes, ainsi l'apport réalisé par l'utilisation de méthodes d'optimisation très différentes, dans le cadre de l'optimisation multi-objectif.
Book Synopsis Optimisation multiobjectif by : Yann Collette
Download or read book Optimisation multiobjectif written by Yann Collette and published by Ed. Techniques Ingénieur. This book was released on 2011-07-07 with total page 15 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation multiobjectif et ses applications Les ingénieurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, d'affiner un modèle de calcul, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. On parle d'optimisation multiobjectif dans les cas complexes où l'on doit optimiser simultanément plusieurs objectifs contradictoires, ce qui amène à choisir une solution de compromis parmi une multitude de solutions possibles. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas Destiné à tous les ingénieurs confrontés à des problèmes d'optimisation, ainsi qu'aux spécialistes en recherche opérationnelle et en aide à la décision, cet ouvrage présente dans une première partie les principes de l'optimisation multiobjectif en décrivant toutes les méthodes permettant de résoudre ce type de problème. La deuxième partie explique comment évaluer les performances de ces méthodes et choisir la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La dernière partie propose trois études de cas réels : optimisation de la simulation numérique d'un processus industriel (CEA), dimensionnement d'un réseau de télécommunication (France Télécom R&D), outil d'aide à la décision pour le traitement d'appels d'offres (EADS). A qui s'adresse le livre ? Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, sciences de l'ingénieur (électronique, automatique, mécanique), économie (recherche opérationnelle), etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation ou d'aide à la décision.
Book Synopsis Algorithmes d'approximation pour l'ordonnancement multi-objectif by : Erik Saule
Download or read book Algorithmes d'approximation pour l'ordonnancement multi-objectif written by Erik Saule and published by . This book was released on 2008 with total page 125 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'informatique moderne n'est plus uniquement composée de machines personnelles et de super calculateurs. De nombreux supports de calcul sont maintenant disponibles et chacun pose des contraintes particulières amenant à de nombreux objectifs. Ainsi, la notion de performance d'une application est devenue multi-dimensionnelle. Par exemple, ordonnancer optimalement (en temps) une application sur une grille de calcul est inutile si elle ne fournit pas de résultat parce qu'une machine tombe en panne. Fournir une solution à ces problèmes est un défi algorithmique actuel. Dans ce manuscrit, nous étudions l'ordonnancement multi-objectif à l'aide des outils de la théorie de l'approximation. Nous traitons ainsi quatre problèmes. Les deux premiers sont inspirés des systèmes embarqués, tandis que les deux derniers sont inspirés des problématiques que l'on retrouve sur les grilles et les clusters. Le premier problème étudié est l'optimisation des performances d'une application sur une machine disposant de peu de mémoire de stockage. Nous montrons que l'utilisation de l'optimisation multi-objectif permet de fournir une solution et des informations sur le problème que la théorie mono-objectif de l'approximation ne pouvait pas obtenir. Les deux problèmes suivants concernent l'optimisation des performances d'une application lorsque les machines ne sont pas entièrement fiables. Les différents modèles de défaillances amènent à des problèmes d'optimisation radicalement différents. C'est pourquoi le deuxième problème traite de la sûreté de fonctionnement des systèmes embarqués alors que le troisième considère la fiabilité des grilles et clusters. Le dernier problème concerne l'utilisation simultanée d'une plate-forme de calcul parallèle par de nombreux utilisateurs. Nous montrons comment l'utilisation de l'optimisation multi-objectif peut permettre de prendre en compte les besoins utilisateurs au sein du processus d'optimisation.
Book Synopsis Optimisation par essaim particulaire by : Nadia Smairi
Download or read book Optimisation par essaim particulaire written by Nadia Smairi and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le cadre de l'optimisation multiobjectif, les métaheuristiques sont reconnues pour être des méthodes performantes mais elles ne rencontrent qu'un succès modéré dans le monde de l'industrie. Dans un milieu où seule la performance compte, l'aspect stochastique des métaheuristiques semble encore être un obstacle difficile à franchir pour les décisionnaires. Il est donc important que les chercheurs de la communauté portent un effort tout particulier sur la facilité de prise en main des algorithmes. Plus les algorithmes seront faciles d'accès pour les utilisateurs novices, plus l'utilisation de ceux-ci pourra se répandre. Parmi les améliorations possibles, la réduction du nombre de paramètres des algorithmes apparaît comme un enjeu majeur. En effet, les métaheuristiques sont fortement dépendantes de leur jeu de paramètres. Dans ce cadre se situe l'apport majeur de TRIBES, un algorithme mono-objectif d'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) qui fonctionne automatiquement,sans paramètres. Il a été mis au point par Maurice Clerc. En fait, le fonctionnement de l'OEP nécessite la manipulation de plusieurs paramètres. De ce fait, TRIBES évite l'effort de les régler (taille de l'essaim, vitesse maximale, facteur d'inertie, etc.).Nous proposons dans cette thèse une adaptation de TRIBES à l'optimisation multiobjectif. L'objectif est d'obtenir un algorithme d'optimisation par essaim particulaire multiobjectif sans paramètres de contrôle. Nous reprenons les principaux mécanismes de TRIBES auxquels sont ajoutés de nouveaux mécanismes destinés à traiter des problèmes multiobjectif. Après les expérimentations, nous avons constaté, que TRIBES-Multiobjectif est moins compétitif par rapport aux algorithmes de référence dans la littérature. Ceci peut être expliqué par la stagnation prématurée de l'essaim. Pour remédier à ces problèmes, nous avons proposé l'hybridation entre TRIBES-Multiobjectif et un algorithme de recherche locale, à savoir le recuit simulé et la recherche tabou. L'idée était d'améliorer la capacité d'exploitation deTRIBES-Multiobjectif. Nos algorithmes ont été finalement appliqués sur des problèmes de dimensionnement des transistors dans les circuits analogiques.
Book Synopsis Optimisation multicritère sous incertitudes by : Quentin Mercier
Download or read book Optimisation multicritère sous incertitudes written by Quentin Mercier and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse s'intéresse à l'optimisation multiobjectif sans contrainte lorsque les objectifs sont exprimés comme des espérances de fonctions aléatoires. L'aléa est modélisé par l'intermédiaire de variables aléatoires et on considère qu'il n'impacte pas les variables d'optimisation du problème. La thèse consiste à proposer un algorithme de descente qui permet l'obtention des solutions de Pareto du problème d'optimisation ainsi écrit. En utilisant des résultats d'analyse convexe, il est possible de construire un vecteur de descente commun à l'ensemble des objectifs du problème d'optimisation pour un tirage des variables aléatoires donné. Une suite itérative consistant à descendre dans la direction du vecteur de descente commun calculé au point courant et pour un tirage aléatoire unique et indépendant des variables aléatoires est alors construite. De cette manière, l'estimation coûteuse des espérances à chaque étape du processus d'optimisation n'est pas nécessaire. Il est possible de prouver les convergences en norme et presque sûre de cette suite vers les solutions de Pareto du problème d'optimisation en espérance et d'obtenir un résultat de vitesse de convergence lorsque la suite de pas de descente est bien choisie. Après avoir proposé diverses méthodes numériques d'amélioration de l'algorithme, un ensemble d'essais numériques est mené et les résultats de l'algorithme proposé sont comparés à ceux obtenus par deux autres algorithmes classiques de la littérature. Les résultats obtenus sont comparés par l'intermédiaire de mesures adaptées à l'optimisation multiobjectif et sont analysés par le biais de profils de performance. Des méthodes sont alors proposées pour prendre en compte deux types de contrainte et sont illustrées sur des problèmes d'optimisation de structures mécaniques. Une première méthode consiste à pénaliser les objectifs par l'intermédiaire de fonctions de pénalisation exacte lorsque la contrainte est décrite par une fonction déterministe. Pour les contraintes probabilistes, on propose de remplacer les contraintes par des objectifs supplémentaires, ces contraintes probabilistes étant alors reformulées comme des espérances de fonctions indicatrices, le problème étant résolu à l'aide de l'algorithme proposé dans la thèse sans avoir à estimer les probabilités des contraintes à chaque itération.
Book Synopsis Contributions to Partial Differential Equations and Applications by : B. N. Chetverushkin
Download or read book Contributions to Partial Differential Equations and Applications written by B. N. Chetverushkin and published by Springer. This book was released on 2018-07-19 with total page 452 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book treats Modelling of CFD problems, Numerical tools for PDE, and Scientific Computing and Systems of ODE for Epidemiology, topics that are closely related to the scientific activities and interests of Prof. William Fitzgibbon, Prof. Yuri Kuznetsov, and Prof. O. Pironneau, whose outstanding achievements are recognised in this volume. It contains 20 contributions from leading scientists in applied mathematics dealing with partial differential equations and their applications to engineering, ab-initio chemistry and life sciences. It includes the mathematical and numerical contributions to PDE for applications presented at the ECCOMAS thematic conference "Contributions to PDE for Applications" held at Laboratoire Jacques Louis Lions in Paris, France, August 31- September 1, 2015, and at the Department of Mathematics, University of Houston, Texas, USA, February 26-27, 2016. This event brought together specialists from universities and research institutions who are developing or applying numerical PDE or ODE methods with an emphasis on industrial and societal applications. This volume is of interest to researchers and practitioners as well as advanced students or engineers in applied and computational mathematics. All contributions are written at an advanced scientific level with no effort made by the editors to make this volume self-contained. It is assumed that the reader is a specialist already who knows the basis of this field of research and has the capability of understanding and appreciating the latest developments in this field.
Book Synopsis Introduction to Shape Optimization by : J. Haslinger
Download or read book Introduction to Shape Optimization written by J. Haslinger and published by SIAM. This book was released on 2003-01-01 with total page 276 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Treats sizing and shape optimization in a comprehensive way, covering everything from mathematical theory through computational aspects to industrial applications.
Book Synopsis ECCOMAS '96, Computational Methods in Applied Sciences '96 by : J. A. D?sid?ri
Download or read book ECCOMAS '96, Computational Methods in Applied Sciences '96 written by J. A. D?sid?ri and published by Wiley. This book was released on 1996-10-08 with total page 600 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The European Community on Computational Methods in Applied Science (ECCOMAS) has been created with the aim of providing a co-ordination of international scientific conferences and other activities in the field of computational methods in applied sciences. The main objective of the joint conferences on computational fluid dynamics and numerical methods in engineering is to provide a common forum for the presentation and discussion of scientific computing applied to engineering sciences. Equal emphasis is to be given to basic methodologies, scientific developments and industrial applications. These conferences are presented in three volumes. Volume one, Computational Fluid Dynamics '96, covers the proceedings of the Third ECCOMAS Conference on Computational Fluid Dynamics; Volume two, Numerical Methods in Engineering '96, covers the proceedings of the second ECCOMAS Conference on Numerical Methods in Engineering; and Volume three, Computational Methods in Applied Sciences '96, which presents invited lectures and special technical sessions of both the Third ECCOMAS Computational Fluid Dynamics Conference and the Second ECCOMAS Conference on Numerical Methods in Engineering.
Book Synopsis Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms by : Lakhmi C. Jain
Download or read book Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms written by Lakhmi C. Jain and published by CRC Press. This book was released on 2020-01-29 with total page 363 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Artificial neural networks can mimic the biological information-processing mechanism in - a very limited sense. Fuzzy logic provides a basis for representing uncertain and imprecise knowledge and forms a basis for human reasoning. Neural networks display genuine promise in solving problems, but a definitive theoretical basis does not yet exist for their design. Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms integrates neural net, fuzzy system, and evolutionary computing in system design that enables its readers to handle complexity - offsetting the demerits of one paradigm by the merits of another. This book presents specific projects where fusion techniques have been applied. The chapters start with the design of a new fuzzy-neural controller. Remaining chapters discuss the application of expert systems, neural networks, fuzzy control, and evolutionary computing techniques in modern engineering systems. These specific applications include: direct frequency converters electro-hydraulic systems motor control toaster control speech recognition vehicle routing fault diagnosis Asynchronous Transfer Mode (ATM) communications networks telephones for hard-of-hearing people control of gas turbine aero-engines telecommunications systems design Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms covers the spectrum of applications - comprehensively demonstrating the advantages of fusion techniques in industrial applications.
Book Synopsis Multiple Criteria Optimization by : Xavier Gandibleux
Download or read book Multiple Criteria Optimization written by Xavier Gandibleux and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2006-04-11 with total page 515 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The generalized area of multiple criteria decision making (MCDM) can be defined as the body of methods and procedures by which the concern for multiple conflicting criteria can be formally incorporated into the analytical process. MCDM consists mostly of two branches, multiple criteria optimization and multi-criteria decision analysis (MCDA). While MCDA is typically concerned with multiple criteria problems that have a small number of alternatives often in an environment of uncertainty (location of an airport, type of drug rehabilitation program), multiple criteria optimization is typically directed at problems formulated within a mathematical programming framework, but with a stack of objectives instead of just one (river basin management, engineering component design, product distribution). It is about the most modern treatment of multiple criteria optimization that this book is concerned. I look at this book as a nicely organized and well-rounded presentation of what I view as ”new wave” topics in multiple criteria optimization. Looking back to the origins of MCDM, most people agree that it was not until about the early 1970s that multiple criteria optimization c- gealed as a field. At this time, and for about the following fifteen years, the focus was on theories of multiple objective linear programming that subsume conventional (single criterion) linear programming, algorithms for characterizing the efficient set, theoretical vector-maximum dev- opments, and interactive procedures.
Book Synopsis Generalized Lorenz-Mie Theories by : Gérard Gouesbet
Download or read book Generalized Lorenz-Mie Theories written by Gérard Gouesbet and published by Springer. This book was released on 2017-03-01 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book explores generalized Lorenz–Mie theories when the illuminating beam is an electromagnetic arbitrary shaped beam relying on the method of separation of variables. The new edition includes an additional chapter covering the latest advances in both research and applications, which are highly relevant for readers. Although it particularly focuses on the homogeneous sphere, the book also considers other regular particles. It discusses in detail the methods available for evaluating beam shape coefficients describing the illuminating beam. In addition it features applications used in many fields such as optical particle sizing and, more generally, optical particle characterization, morphology-dependent resonances and the mechanical effects of light for optical trapping, optical tweezers and optical stretchers. Furthermore, it provides various computer programs relevant to the content.
Book Synopsis Essays and Surveys in Global Optimization by : Charles Audet
Download or read book Essays and Surveys in Global Optimization written by Charles Audet and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2005-12-05 with total page 294 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Global optimization aims at solving the most general problems of deterministic mathematical programming: to find the global optimum of a nonlinear, nonconvex, multivariate function of continuous and/or integer variables subject to constraints which may be themselves nonlinear and nonconvex. In addition, once the solutions are found, proof of its optimality is also expected from this methodology. Therefore, with these difficulties in mind, global optimization is becoming an increasingly powerful and important methodology. Essays and Surveys in Global Optimization is the most recent examination of its mathematical capability, power, and wide ranging solutions to many fields in the applied sciences.
Book Synopsis Probabilistic and Randomized Methods for Design under Uncertainty by : Giuseppe Calafiore
Download or read book Probabilistic and Randomized Methods for Design under Uncertainty written by Giuseppe Calafiore and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2006-03-06 with total page 454 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Probabilistic and Randomized Methods for Design under Uncertainty is a collection of contributions from the world’s leading experts in a fast-emerging branch of control engineering and operations research. The book will be bought by university researchers and lecturers along with graduate students in control engineering and operational research.
Book Synopsis Multiobjective Optimization by : Yann Collette
Download or read book Multiobjective Optimization written by Yann Collette and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2013-06-29 with total page 290 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This text offers many multiobjective optimization methods accompanied by analytical examples, and it treats problems not only in engineering but also operations research and management. It explains how to choose the best method to solve a problem and uses three primary application examples: optimization of the numerical simulation of an industrial process; sizing of a telecommunication network; and decision-aid tools for the sorting of bids.
Book Synopsis Renewable Energy for Smart and Sustainable Cities by : Mustapha Hatti
Download or read book Renewable Energy for Smart and Sustainable Cities written by Mustapha Hatti and published by Springer. This book was released on 2018-11-23 with total page 571 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book features cutting-edge research presented at the second international conference on Artificial Intelligence in Renewable Energetic Systems, IC-AIRES2018, held on 24–26 November 2018, at the High School of Commerce, ESC-Koléa in Tipaza, Algeria. Today, the fundamental challenge of integrating renewable energies into the design of smart cities is more relevant than ever. While based on the advent of big data and the use of information and communication technologies, smart cities must now respond to cross-cutting issues involving urban development, energy and environmental constraints; further, these cities must also explore how they can integrate more sustainable energies. Sustainable energies are a major determinant of smart cities’ longevity. From an environmental and technological standpoint, these energies offer an optimal power supply to the electric network while creating significantly less pollution. This requires flexibility, i.e., the availability of supply and demand. The end goal of any smart city is to improve the quality of life for all citizens (both in the city and in the countryside) in a way that is sustainable and respectful of the environment. This book encourages the reader to engage in the preservation of our environment, every moment, every day, so as to help build a clean and healthy future, and to think of the future generations who will one day inherit our planet. Further, it equips those whose work involves energy systems and those engaged in modelling artificial intelligence to combine their expertise for the benefit of the scientific community and humanity as a whole.
