Methode Danalyse Dalgorithmes Doptimisation Stochastiques A Laide Dalgorithmes Genetiques

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Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques

Author : Martin Krueger
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 194 pages
Book Rating : 4.:/5 (463 download)

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Book Synopsis Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques by : Martin Krueger

Download or read book Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques written by Martin Krueger and published by . This book was released on 1993 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS NOTRE VIE QUOTIDIENNE NOUS RENCONTRONS CONSTAMMENT DES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE. TOUS CES PROBLEMES NECESSITENT LA RECHERCHE D'UNE SOLUTION OPTIMALE SELON UN CRITERE DONNE, PAR EXEMPLE MINIMISER UN COUT OU MAXIMISER UN PROFIT. SI LE PROBLEME D'OPTIMISATION DEVIENT TROP COMPLEXE, ET INTERDIT UNE RECHERCHE EXHAUSTIVE, ON UTILISE ALORS UN ALGORITHME QUI DONNE UNE SOLUTION APPROCHEE: UNE HEURISTIQUE. NOUS NOUS INTERESSONS PLUS PARTICULIEREMENT AUX HEURISTIQUES ALEATOIRES, QUI FONT UNE RECHERCHE GUIDEE PAR DES PROCESSUS STOCHASTIQUES. L'ANALYSE ET LA COMPARAISON DE L'EFFICACITE DE TELLES HEURISTIQUES (MESUREE PAR LA PERFORMANCE MOYENNE) EST PARTICULIEREMENT DIFFICILE, CAR CHACUNE POSSEDE PLUSIEURS PARAMETRES DE CONTROLE DONT LE REGLAGE PEUT AVOIR UNE GRANDE INFLUENCE SUR SON EFFICACITE. D'AUTANT PLUS QUE L'EFFICACITE DES HEURISTIQUES ALEATOIRES EST TRES DIFFICILE A MESURER DU FAIT DE LEURS PERFORMANCES VARIABLES D'UNE EXECUTION A L'AUTRE. DANS CETTE THESE NOUS PROPOSONS UN NOUVEL OUTIL POUR LE REGLAGE DE CES PARAMETRES DE CONTROLE: HARPE (HYPER-ALGORITHME DE RECHERCHE DES PARAMETRES DE CONTROLE). CELUI-CI EST FONDE SUR L'EMPLOI D'UN ALGORITHME GENETIQUE. EN EFFET, L'UTILISATION DES ALGORITHMES GENETIQUES DANS CE CADRE EST PARTICULIEREMENT BIEN ADAPTE, CAR ILS PEUVENT ETRE UTILISES DIRECTEMENT POUR L'OPTIMISATION DE FONCTIONS NON-DETERMINISTES. CETTE APPROCHE NOUS A PERMIS NOTAMMENT DE RETROUVER, POUR LE RECUIT SIMULE, DE MANIERE RAPIDE ET AUTOMATIQUE, DE BONS REGLAGES DES PARAMETRES DE CONTROLE, QUI AVAIENT ETE DECOUVERT AU FIL DES ANNEES DE MANIERE EMPIRIQUE. DE PLUS, HARPE NOUS A PERMIS D'ANALYSER LES MECANISMES MEMES DES ALGORITHMES D'OPTIMISATION ETUDIES: EVALUATION DE L'EFFICACITE DES DIFFERENTES COMPOSANTES DE L'ALGORITHME, PAR EXEMPLE. UNE AUTRE ORIGINALITE DE CE TRAVAIL CONSISTE EN UNE IMPLEMENTATION PARALLELE DE HARPE SUR UN RESEAU TRES HETEROGENE DE STATIONS DE TRAVAIL.

Metaheuristics

Author : El-Ghazali Talbi
Publisher : John Wiley & Sons
ISBN 13 : 0470496908
Total Pages : 625 pages
Book Rating : 4.4/5 (74 download)

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Book Synopsis Metaheuristics by : El-Ghazali Talbi

Download or read book Metaheuristics written by El-Ghazali Talbi and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2009-05-27 with total page 625 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A unified view of metaheuristics This book provides a complete background on metaheuristics and shows readers how to design and implement efficient algorithms to solve complex optimization problems across a diverse range of applications, from networking and bioinformatics to engineering design, routing, and scheduling. It presents the main design questions for all families of metaheuristics and clearly illustrates how to implement the algorithms under a software framework to reuse both the design and code. Throughout the book, the key search components of metaheuristics are considered as a toolbox for: Designing efficient metaheuristics (e.g. local search, tabu search, simulated annealing, evolutionary algorithms, particle swarm optimization, scatter search, ant colonies, bee colonies, artificial immune systems) for optimization problems Designing efficient metaheuristics for multi-objective optimization problems Designing hybrid, parallel, and distributed metaheuristics Implementing metaheuristics on sequential and parallel machines Using many case studies and treating design and implementation independently, this book gives readers the skills necessary to solve large-scale optimization problems quickly and efficiently. It is a valuable reference for practicing engineers and researchers from diverse areas dealing with optimization or machine learning; and graduate students in computer science, operations research, control, engineering, business and management, and applied mathematics.

Parallel Metaheuristics

Author : Enrique Alba
Publisher : John Wiley & Sons
ISBN 13 : 0471739375
Total Pages : 574 pages
Book Rating : 4.4/5 (717 download)

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Book Synopsis Parallel Metaheuristics by : Enrique Alba

Download or read book Parallel Metaheuristics written by Enrique Alba and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2005-10-03 with total page 574 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Solving complex optimization problems with parallel metaheuristics Parallel Metaheuristics brings together an international group of experts in parallelism and metaheuristics to provide a much-needed synthesis of these two fields. Readers discover how metaheuristic techniques can provide useful and practical solutions for a wide range of problems and application domains, with an emphasis on the fields of telecommunications and bioinformatics. This volume fills a long-existing gap, allowing researchers and practitioners to develop efficient metaheuristic algorithms to find solutions. The book is divided into three parts: * Part One: Introduction to Metaheuristics and Parallelism, including an Introduction to Metaheuristic Techniques, Measuring the Performance of Parallel Metaheuristics, New Technologies in Parallelism, and a head-to-head discussion on Metaheuristics and Parallelism * Part Two: Parallel Metaheuristic Models, including Parallel Genetic Algorithms, Parallel Genetic Programming, Parallel Evolution Strategies, Parallel Ant Colony Algorithms, Parallel Estimation of Distribution Algorithms, Parallel Scatter Search, Parallel Variable Neighborhood Search, Parallel Simulated Annealing, Parallel Tabu Search, Parallel GRASP, Parallel Hybrid Metaheuristics, Parallel Multi-Objective Optimization, and Parallel Heterogeneous Metaheuristics * Part Three: Theory and Applications, including Theory of Parallel Genetic Algorithms, Parallel Metaheuristics Applications, Parallel Metaheuristics in Telecommunications, and a final chapter on Bioinformatics and Parallel Metaheuristics Each self-contained chapter begins with clear overviews and introductions that bring the reader up to speed, describes basic techniques, and ends with a reference list for further study. Packed with numerous tables and figures to illustrate the complex theory and processes, this comprehensive volume also includes numerous practical real-world optimization problems and their solutions. This is essential reading for students and researchers in computer science, mathematics, and engineering who deal with parallelism, metaheuristics, and optimization in general.

Hybrid Metaheuristics

Author : El-ghazali Talbi
Publisher : Springer
ISBN 13 : 3642306713
Total Pages : 464 pages
Book Rating : 4.6/5 (423 download)

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Book Synopsis Hybrid Metaheuristics by : El-ghazali Talbi

Download or read book Hybrid Metaheuristics written by El-ghazali Talbi and published by Springer. This book was released on 2012-07-31 with total page 464 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The main goal of this book is to provide a state of the art of hybrid metaheuristics. The book provides a complete background that enables readers to design and implement hybrid metaheuristics to solve complex optimization problems (continuous/discrete, mono-objective/multi-objective, optimization under uncertainty) in a diverse range of application domains. Readers learn to solve large scale problems quickly and efficiently combining metaheuristics with complementary metaheuristics, mathematical programming, constraint programming and machine learning. Numerous real-world examples of problems and solutions demonstrate how hybrid metaheuristics are applied in such fields as networks, logistics and transportation, bio-medical, engineering design, scheduling.

OPTIMISATION DE FORME PAR ALGORITHMES GENETIQUES

Author : COURO.. KANE
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 150 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

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Book Synopsis OPTIMISATION DE FORME PAR ALGORITHMES GENETIQUES by : COURO.. KANE

Download or read book OPTIMISATION DE FORME PAR ALGORITHMES GENETIQUES written by COURO.. KANE and published by . This book was released on 1996 with total page 150 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE TRAVAIL PRESENTE ICI CONCERNE L'OPTIMISATION SOUS CONTRAINTES DANS LE CONTEXTE DE L'OPTIMISATION DES FORMES EN MECANIQUE DES SOLIDES. NOUS AVONS UTILISE DES METHODES D'OPTIMISATION STOCHASTIQUES QUE SONT LES ALGORITHMES GENETIQUES. L'OPTIMISATION DE FORMES RECHERCHE UNE CONFIGURATION GEOMETRIQUE D'UN OBJET REPONDANT A UN CAHIER DES CHARGES CONCERNANT SES PROPRIETES PHYSIQUES. LES FONCTIONS A OPTIMISER ET LES CONTRAINTES SONT GENERALEMENT OBTENUS A L'AIDE DE SIMULATIONS NUMERIQUES. D'AUTRE PART, LA DEFINITION DE L'ESPACE DE RECHERCHE LUI-MEME EST LE RESULTAT D'UN COMPROMIS: SI LES FORMES SONT DECRITES PAR UN PETIT NOMBRE DE PARAMETRES, LE PROBLEME D'OPTIMISATION EST PLUS FACILE, MAIS L'ENSEMBLE DES SOLUTIONS POSSIBLES EST LIMITE. SI PAR CONTRE ON ELARGIT L'ESPACE DE RECHERCHE, LE PROBLEME D'OPTIMISATION DEVIENT TRES DIFFICILE, VOIRE INSOLUBLE PAR DES METHODES DETERMINISTES. CERTAINS PROBLEMES D'OPTIMISATION DE FORMES DONNENT CEPENDANT NAISSANCE A DES PROBLEMES BIEN POSES, POUR LESQUELS LA SOLUTION EXISTE, EST UNIQUE DANS UN ESPACE SUFFISAMMENT GRAND, ET PEUT ETRE APPROCHEE PAR UNE METHODE DE TYPE GRADIENT. CEPENDANT, DANS DE NOMBREUX CAS, LES PROBLEMES MATHEMATIQUES POSES PAR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION DE FORMES SONT DEFINIS SUR DES ESPACES NON-STANDARD, PAR DES FONCTIONS ET DES CONTRAINTES PEU REGULIERES ET POSSEDANT DE NOMBREUX OPTIMA LOCAUX. DANS CE CONTEXTE, LES METHODES STOCHASTIQUES SONT TOUT INDIQUEES. L'ORIGINALITE DE NOS TRAVAUX DU POINT DE VUE DES ALGORITHMES GENETIQUES RESIDE DANS LA PRISE EN COMPTE DES SPECIFICITES DU PROBLEME DE L'OPTIMISATION DE FORMES AU NIVEAU DE L'ALGORITHME LUI-MEME: AINSI, UNE ETUDE APPROFONDIE DU CODAGE ET DES OPERATEURS DE CROISEMENT A AMENE LA DEFINITION D'OPERATEURS SPECIFIQUES. DU POINT DE VUE DE L'OPTIMISATION DE FORME, CETTE UTILISATION DES ALGORITHMES GENETIQUES A PERMIS D'OBTENIR DE NOMBREUX RESULTATS ORIGINAUX, TELS LES PREMIERS RESULTATS D'OPTIMUM DESIGN EN ELASTICITE NON-LINEAIRE

OPTIMISATION DE STRUCTURES PAR UTILISATION COMBINEE DE LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE ET DES ALGORITHMES GENETIQUES

Author : SAMY.. MISSOUM
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 170 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

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Book Synopsis OPTIMISATION DE STRUCTURES PAR UTILISATION COMBINEE DE LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE ET DES ALGORITHMES GENETIQUES by : SAMY.. MISSOUM

Download or read book OPTIMISATION DE STRUCTURES PAR UTILISATION COMBINEE DE LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE ET DES ALGORITHMES GENETIQUES written by SAMY.. MISSOUM and published by . This book was released on 1999 with total page 170 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES ALGORITHMES UTILISES A L'HEURE ACTUELLE EN OPTIMISATION DE STRUCTURES PEUVENT ETRE CLASSES EN DEUX GROUPES PRINCIPAUX : LES METHODES DETERMINISTES, BASEES SUR LE CALCUL DES SENSIBILITES, ET LES METHODES STOCHASTIQUES QUI UTILISENT DES REGLES DE TRANSITION PROBABILISTES. AFIN DE DEVELOPPER DES OUTILS D'OPTIMISATION DE STRUCTURES GENERALISTES ET DE TIRER PROFIT DE LA PUISSANCE DES CODES DE CALCUL, DES METHODES ISSUES DES DEUX GRANDES CLASSES D'ALGORITHMES ONT ETE COUPLEES AU LOGICIEL ANSYS. LES METHODES CHOISIES SONT LES METHODES SEQUENTIELLES LINEAIRE, QUADRATIQUE ET LES ALGORITHMES GENETIQUES. CES OUTILS ONT ETE TESTES SUR DES EXEMPLES PERMETTANT DE LES VALIDER ET DE MONTRER LEUR CHAMP D'APPLICATION. PAR AILLEURS, DEUX METHODES ORIGINALES SONT PRESENTEES. ELLES VIENNENT EN REPONSE A DEUX PROBLEMES : _ LES TEMPS DE CALCUL IMPORTANTS INDUITS PAR LES METHODES CLASSIQUES, DUS AUX NOMBREUSES ANALYSES PAR ELEMENTS FINIS. _ L'INADAPTATION DES METHODES BASEES SUR LES SENSIBILITES A TRAITER LES PROBLEMES DE TOPOLOGIE BIDIMENSIONNELLE. LA MISE AU POINT D'UNE METHODE UTILISANT LES DEPLACEMENTS COMME VARIABLES D'OPTIMISATION EST UNE TENTATIVE DE REPONSE AU PREMIER PROBLEME. ELLE PERMET DE REMPLACER L'ENSEMBLE DES CALCULS PAR ELEMENTS FINIS NECESSAIRES A L'EVALUATION DES GRADIENTS, PAR UNE SERIE DE PROBLEMES PLUS SIMPLES. LA METHODE S'EST AVEREE EFFICACE POUR LES STRUCTURES TREILLIS, REDUISANT NOTABLEMENT LES TEMPS DE CALCUL. LA DIFFICULTE DU TRAITEMENT DES PROBLEMES MEMBRANES A AUSSI ETE MISE EN EVIDENCE DANS CE TRAVAIL. L'OBTENTION DE TOPOLOGIES DE STRUCTURES BIDIMENSIONNELLES PAR LES ALGORITHMES GENETIQUES CONSTITUE LA DEUXIEME APPROCHE DEVELOPPEE. L'ELIMINATION DE MATIERE D'UN DOMAINE MAILLE EST REALISEE PAR LE POSITIONNEMENT DE MASQUES. CES DERNIERS, QUI DEFINISSENT LES REGIONS D'OU LES ELEMENTS DOIVENT ETRE RETIRES, SONT POSITIONNES ET DIMENSIONNES GRACE A UN ALGORITHME GENETIQUE. LA METHODE A FOURNI DES RESULTATS ENCOURAGEANT SUR DES PROBLEMES STATIQUES ET DYNAMIQUES.

Convergence des algorithmes génétiques

Author : Sophie Rochet
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 306 pages
Book Rating : 4.:/5 (489 download)

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Book Synopsis Convergence des algorithmes génétiques by : Sophie Rochet

Download or read book Convergence des algorithmes génétiques written by Sophie Rochet and published by . This book was released on 1998 with total page 306 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES ALGORITHMES GENETIQUES SONT DES ALGORITHMES EVOLUTIFS INTRODUITS PAR JOHN HOLLAND DANS LES ANNEES 70. ILS SONT UTILISES POUR RESOUDRE LES PROBLEMES D'OPTIMISATION. LE TRAVAIL REALISE DANS CETTE THESE SE CONCENTRE AUTOUR DE L'IDEE DE CONVERGENCE DANS CES ALGORITHMES SUR LE PLAN THEORIQUE ET PRATIQUE. TOUT D'ABORD, DEUX MODELES SONT ELABORES DANS LE BUT D'ACCEDER A UNE DEMONSTRATION PUREMENT MATHEMATIQUE D'UN THEOREME ENONCE PAR HOLLAND, LE THEOREME DES SCHEMAS, CONCERNANT LES STRUCTURES PRESERVEES LORS D'UN CYCLE DE L'ALGORITHME GENETIQUE. EN CE QUI CONCERNE L'ACTION DE LA SELECTION, IL FAUT UTILISER LES DISTRIBUTIONS DE BERNOULLI AFIN D'ARRIVER A UN RESULTAT EN ACCORD AVEC CELUI DE HOLLAND. LE MEME MODELE N'ETANT PAS EXPLOITABLE POUR LES AUTRES OPERATEURS, UN MODELE DYNAMIQUE PLUS CLASSIQUE EST CONSTRUIT A L'AIDE DES CHAINES DE MARKOV. CE MODELE EST UTILISE AFIN D'APPROCHER LE THEOREME DES SCHEMAS SOUS UN AUTRE ANGLE, EN UTILISANT UNE GENERALISATION DE LA NOTION DE SCHEMA. L'ASPECT PRATIQUE DE LA CONVERGENCE EST AUSSI ETUDIE A L'AIDE D'UN OUTIL INTRODUIT PAR DAVIDOR : L'EPISTASIE. LA DEFINITION DE CELLE-CI ETANT ASSEZ OBSCURE AU DEPART, UNE ANALYSE EN DETAIL A ETE FAITE, GRACE A UNE DECOMPOSITION DANS LA BASE DE WALSH. CE TRAVAIL MET EN LUMIERE LA SIGNIFICATION PROFONDE DE L'EPISTASIE ET SA RELATION ETROITE AVEC UNE APPROXIMATION LINEAIRE. A L'AIDE DES RESULTAT THEORIQUES DEMONTRES, QUI PERMETTENT DE CALCULER L'EPISTASIE DE MANIERE ACCELEREE, UNE CAMPAGNE DE TESTS A ETE MENEE SUR DIVERS ASPECTS DE LA CONVERGENCE ET DE LA DIFFICULTE D'UN PROBLEME POUR L'ALGORITHME GENETIQUE. UNE ETUDE SUR LE CHOIX DE L'ESTIMATEUR DE L'EPISTASIE PERMET DE METTRE EN EVIDENCE L'IMPORTANCE DES RESULTATS OBTENUS POUR UNE ESTIMATION EFFICACE. ENFIN, LES RELATIONS ENTRE EPISTASIE ET PERFORMANCE DE L'OPERATEUR DE CROISEMENT SONT MISES EN LUMIERE.

Solutions to Parallel and Distributed Computing Problems

Author : Albert Y. Zomaya
Publisher : Wiley-Interscience
ISBN 13 :
Total Pages : 296 pages
Book Rating : 4.F/5 ( download)

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Book Synopsis Solutions to Parallel and Distributed Computing Problems by : Albert Y. Zomaya

Download or read book Solutions to Parallel and Distributed Computing Problems written by Albert Y. Zomaya and published by Wiley-Interscience. This book was released on 2000-11-14 with total page 296 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Solving problems in parallel and distributed computing through the use of bioinspired techniques. Recent years have seen a surge of interest in computational methods patterned after natural phenomena, with biologically inspired techniques such as fuzzy logic, neural networks, simulated annealing, genetic algorithms, or evolutionary computer models increasingly being harnessed for problem solving in parallel and distributed computing. Solutions to Parallel and Distributed Computing Problems presents a comprehensive review of the state of the art in the field, providing researchers and practitioners with critical information on the use of bio-inspired techniques for improving software and hardware design in high-performance computing. Through contributions from top leaders in the field, this important book brings together current research results, exploring some of the most intriguing and cutting-edge topics from the world of biocomputing, including: Parallel and distributed computing of cellular automata and evolutionary algorithms How the speedup of bio-inspired algorithms will help their applicability in a wide range of problems Solving problems in parallel simulation through such techniques as simulated annealing algorithms and genetic algorithms Techniques for solving scheduling and load-balancing problems in parallel and distributed computers Applying neural networks for problem solving in wireless communication systems

Étude sur la performance des algorithmes génétiques appliqués à une classe de problèmes d'optimisation

Author : Laure Rigal
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 176 pages
Book Rating : 4.:/5 (116 download)

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Book Synopsis Étude sur la performance des algorithmes génétiques appliqués à une classe de problèmes d'optimisation by : Laure Rigal

Download or read book Étude sur la performance des algorithmes génétiques appliqués à une classe de problèmes d'optimisation written by Laure Rigal and published by . This book was released on 2005 with total page 176 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'algorithme génétique (AG) est un algorithme qui imite le processus de la sélection naturelle de Darwin. Il est souvent utilisé comme outil d'optimisation. L'AG génère successivement des populations d'individus. Les individus représentent des solutions potentielles du problème d'optimisation. Pour générer des populations successives l'AG utilise trois opérateurs stochastiques : mutation, croisement, sélection. L'AG est un outil d'optimisation complexe. En effet il faut régler différents paramètres (la probabilité de mutation, la probabilité de croisement, la pression sélective, la taille de la population ...) qui interagissent entre eux. Très peu de résultats théoriques mesurent l'impact du contrôle de différents paramètres sur la performance d'un AG. La théorie des perturbations (développée par Freidlin et Wentzell dans Random perturbations of dynamical systems) permet de déterminer des contrôles ``adéquats'' de différents paramètres de l'AG. Dans cette thèse, nous utilisons et mettons au point des techniques de contrôle de paramètres d'AGs via la théorie des perturbations.

Optimisation stochastique à grande échelle

Author : Claire Tauvel
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 162 pages
Book Rating : 4.:/5 (495 download)

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Book Synopsis Optimisation stochastique à grande échelle by : Claire Tauvel

Download or read book Optimisation stochastique à grande échelle written by Claire Tauvel and published by . This book was released on 2008 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L’objet de cette thèse est l’étude d’algorithmes itératifs permettant de résoudre des problèmes d’optimisation convexe avec ou sans contraintes fonctionnelles, des problèmes de résolutions d’inégalités variationnelles à opérateur monotone et des problèmes de recherche de point selle. Ces problèmes sont envisagés lorsque la dimension de l’espace de recherche est grande et lorsque les valeurs des différentes fonctions étudiées et leur sous/sur-gradients ne sont pas connues exactement et ne sont accessibles qu’au travers d’un oracle stochastique.Les algorithmes que nous étudions sont des adaptations au cas stochastique de deux algorithmes : le premier inspiré de la méthode de descente en miroir de Nemirovski et Yudin et le second, de l’algorithme d’extrapolation duale de Nesterov. Pour chacun de ces deux algorithmes, nous donnons des bornes pour l’espérance et pour les déviations modérées de l’erreur d’approximation sous différentes hypothèses de régularité pour tous les problèmes sans contraintes fonctionnelles envisagées et nous donnons des versions adaptatives de ces algorithmes qui permettent de s’affranchir de connaître certains paramètres de ces problèmes non accessibles en pratique. Enfin nous montrons comment, à l’aide d’un algorithme auxiliaire inspiré de la méthode de Newton et des résultats obtenus lors de la résolution des problèmes de recherche de point selle, il est possible de résoudre des problèmes d’optimisation sous contraintes fonctionnelles.

Optimisation stochastique à grande échelle

Author : Claire Tauvel
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (125 download)

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Book Synopsis Optimisation stochastique à grande échelle by : Claire Tauvel

Download or read book Optimisation stochastique à grande échelle written by Claire Tauvel and published by . This book was released on 2009 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'objet de cette thèse est l'étude d'algorithmes itératifs permettant de résoudre des problèmes d'optimisation convexe avec ou sans contraintes fonctionnelles, des problèmes de résolutions d'inégalités variationnelles à opérateur monotone et des problèmes de recherche de point selle. Ces problèmes sont envisagés lorsque la dimension de l'espace de recherche est grande et lorsque les valeurs des différentes fonctions étudiées et leur sous/sur-gradients ne sont pas connues exactement et ne sont accessibles qu'au travers d'un oracle stochastique.Les algorithmes que nous étudions sont des adaptations au cas stochastique de deux algorithmes : le premier inspiré de la méthode de descente en miroir de Nemirovski et Yudin et le second, de l'algorithme d'extrapolation duale de Nesterov. Pour chacun de ces deux algorithmes, nous donnons des bornes pour l'espérance et pour les déviations modérées de l'erreur d'approximation sous différentes hypothèses de régularité pour tous les problèmes sans contraintes fonctionnelles envisagées et nous donnons des versions adaptatives de ces algorithmes qui permettent de s'affranchir de connaître certains paramètres de ces problèmes non accessibles en pratique. Enfin nous montrons comment, à l'aide d'un algorithme auxiliaire inspiré de la méthode de Newton et des résultats obtenus lors de la résolution des problèmes de recherche de point selle, il est possible de résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes fonctionnelles.

Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire

Author : Sofiane Saadane
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 213 pages
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Book Synopsis Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire by : Sofiane Saadane

Download or read book Algorithmes stochastiques pour l'apprentissage, l'optimisation et l'approximation du régime stationnaire written by Sofiane Saadane and published by . This book was released on 2016 with total page 213 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this thesis, we are studying severa! stochastic algorithms with different purposes and this is why we will start this manuscript by giving historicals results to define the framework of our work. Then, we will study a bandit algorithm due to the work of Narendra and Shapiro whose objectif was to determine among a choice of severa! sources which one is the most profitable without spending too much times on the wrong orres. Our goal is to understand the weakness of this algorithm in order to propose an optimal procedure for a quantity measuring the performance of a bandit algorithm, the regret. In our results, we will propose an algorithm called NS over-penalized which allows to obtain a minimax regret bound. A second work will be to understand the convergence in law of this process. The particularity of the algorith is that it converges in law toward a non-diffusive process which makes the study more intricate than the standard case. We will use coupling techniques to study this process and propose rates of convergence. The second work of this thesis falls in the scope of optimization of a function using a stochastic algorithm. We will study a stochastic version of the so-called heavy bali method with friction. The particularity of the algorithm is that its dynamics is based on the ali past of the trajectory. The procedure relies on a memory term which dictates the behavior of the procedure by the form it takes. In our framework, two types of memory will investigated : polynomial and exponential. We will start with general convergence results in the non-convex case. In the case of strongly convex functions, we will provide upper-bounds for the rate of convergence. Finally, a convergence in law result is given in the case of exponential memory. The third part is about the McKean-Vlasov equations which were first introduced by Anatoly Vlasov and first studied by Henry McKean in order to mode! the distribution function of plasma. Our objective is to propose a stochastic algorithm to approach the invariant distribution of the McKean Vlasov equation. Methods in the case of diffusion processes (and sorne more general pro cesses) are known but the particularity of McKean Vlasov process is that it is strongly non-linear. Thus, we will have to develop an alternative approach. We will introduce the notion of asymptotic pseudotrajectory in odrer to get an efficient procedure.

ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE

Author : PASCAL.. REBREYEND
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 134 pages
Book Rating : 4.:/5 (49 download)

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Book Synopsis ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE by : PASCAL.. REBREYEND

Download or read book ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE written by PASCAL.. REBREYEND and published by . This book was released on 1999 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PORTE SUR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE ET SUR LEUR RESOLUTION GRACE AUX ALGORITHMES GENETIQUES, NOTAMMENT CEUX HYBRIDES. CETTE THESE TRAITE LES TROIS PROBLEMES SUIVANTS : L'ORDONNANCEMENT DE PROGRAMMES PARALLELES, LE PLACEMENT DE COMPOSANTS SUR CIRCUITS IMPRIMES ET LA CONSTRUCTION DE RESEAUX DE TELEPHONIE CELLULAIRE. CES PROBLEMES SONT RESOLUS PAR L'UTILISATION D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES GENETIQUES SONT UNE METHODE INTERESSANTE ET FACILEMENT PARALLELISABLE POUR TROUVER UNE SOLUTION SOUS-OPTIMALE D'UN PROBLEME COMBINATOIRE. ILS SONT BASES SUR LA THEORIE DE L'EVOLUTION DES ESPECES. LEUR METHODE CONSISTE DONC A FAIRE EVOLUER UNE POPULATION D'INDIVIDUS OU DE SOLUTIONS. CETTE THESE EXAMINE ET COMPARE LES DEUX PRINCIPALES FACONS DE COUPLER UN ALGORITHME GENETIQUE AVEC UNE HEURISTIQUE. CES DEUX METHODES SONT NOMMEES REPRESENTATION DIRECTE ET REPRESENTATION INDIRECTE. DANS LE CAS DE LA REPRESENTATION DIRECTE, L'HEURISTIQUE EST INTRODUITE AU SEIN DE L'ALGORITHME GENETIQUE EN MODIFIANT LES OPERATEURS DE CROISEMENT OU DE MUTATION. LA REPRESENTATION INDIRECTE CONSISTE A UTILISER L'ALGORITHME GENETIQUE POUR DETERMINER UN ORDRE TOTAL SUR LES ELEMENTS DU PROBLEME. ON UTILISE ALORS UNE HEURISTIQUE OU ALGORITHME DE LISTE QUI CONSTRUIT LA SOLUTION PAS A PAS EN TENANT COMPTE DE CET ORDRE. A PART LE PROBLEME DE L'ORDONNANCEMENT, CETTE THESE PRESENTE ET EXPLIQUE LA MODELISATION DE CHAQUE PROBLEME, MODELISATION QUI EST NECESSAIRE AFIN DE POUVOIR EXPLOITER AU MIEUX LES CARACTERISTIQUES DES ALGORITHMES GENETIQUES. LES TROIS PROBLEMES ETUDIES ONT PERMIS D'EXPERIMENTER LES DEUX TYPES D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES HYBRIDES TESTES ONT MONTRE LEUR EFFICACITE PAR RAPPORT AUX HEURISTIQUES CLASSIQUES. LES RESULTATS OBTENUS CONFIRMENT L'INTERET D'ADAPTER L'ALGORITHME GENETIQUE AU PROBLEME TRAITE.

Algorithmes d'optimisation en grande dimension

Author : Audrey Repetti
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
Book Rating : 4.:/5 (951 download)

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Book Synopsis Algorithmes d'optimisation en grande dimension by : Audrey Repetti

Download or read book Algorithmes d'optimisation en grande dimension written by Audrey Repetti and published by . This book was released on 2015 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Une approche efficace pour la résolution de problèmes inverses consiste à définir le signal (ou l'image) recherché(e) par minimisation d'un critère pénalisé. Ce dernier s'écrit souvent sous la forme d'une somme de fonctions composées avec des opérateurs linéaires. En pratique, ces fonctions peuvent n'être ni convexes ni différentiables. De plus, les problèmes auxquels on doit faire face sont souvent de grande dimension. L'objectif de cette thèse est de concevoir de nouvelles méthodes pour résoudre de tels problèmes de minimisation, tout en accordant une attention particulière aux coûts de calculs ainsi qu'aux résultats théoriques de convergence. Une première idée pour construire des algorithmes rapides d'optimisation est d'employer une stratégie de préconditionnement, la métrique sous-jacente étant adaptée à chaque itération. Nous appliquons cette technique à l'algorithme explicite-implicite et proposons une méthode, fondée sur le principe de majoration-minimisation, afin de choisir automatiquement les matrices de préconditionnement. L'analyse de la convergence de cet algorithme repose sur l'inégalité de Kurdyka-L ojasiewicz. Une seconde stratégie consiste à découper les données traitées en différents blocs de dimension réduite. Cette approche nous permet de contrôler à la fois le nombre d'opérations s'effectuant à chaque itération de l'algorithme, ainsi que les besoins en mémoire, lors de son implémentation. Nous proposons ainsi des méthodes alternées par bloc dans les contextes de l'optimisation non convexe et convexe. Dans le cadre non convexe, une version alternée par bloc de l'algorithme explicite-implicite préconditionné est proposée. Les blocs sont alors mis à jour suivant une règle déterministe acyclique. Lorsque des hypothèses supplémentaires de convexité peuvent être faites, nous obtenons divers algorithmes proximaux primaux-duaux alternés, permettant l'usage d'une règle aléatoire arbitraire de balayage des blocs. L'analyse théorique de ces algorithmes stochastiques d'optimisation convexe se base sur la théorie des opérateurs monotones. Un élément clé permettant de résoudre des problèmes d'optimisation de grande dimension réside dans la possibilité de mettre en oeuvre en parallèle certaines étapes de calculs. Cette parallélisation est possible pour les algorithmes proximaux primaux-duaux alternés par bloc que nous proposons: les variables primales, ainsi que celles duales, peuvent être mises à jour en parallèle, de manière tout à fait flexible. A partir de ces résultats, nous déduisons de nouvelles méthodes distribuées, où les calculs sont répartis sur différents agents communiquant entre eux suivant une topologie d'hypergraphe. Finalement, nos contributions méthodologiques sont validées sur différentes applications en traitement du signal et des images. Nous nous intéressons dans un premier temps à divers problèmes d'optimisation faisant intervenir des critères non convexes, en particulier en restauration d'images lorsque l'image originale est dégradée par un bruit gaussien dépendant du signal, en démélange spectral, en reconstruction de phase en tomographie, et en déconvolution aveugle pour la reconstruction de signaux sismiques parcimonieux. Puis, dans un second temps, nous abordons des problèmes convexes intervenant dans la reconstruction de maillages 3D et dans l'optimisation de requêtes pour la gestion de bases de données.

CONTRIBUTIONS A LA CONCEPTION AUTOMATIQUE DE CONTROLEURS DE SYSTEME DYNAMIQUE PAR ALGORITHMES GENETIQUES

Author : KHALED.. YAHIAOUI
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 192 pages
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Book Synopsis CONTRIBUTIONS A LA CONCEPTION AUTOMATIQUE DE CONTROLEURS DE SYSTEME DYNAMIQUE PAR ALGORITHMES GENETIQUES by : KHALED.. YAHIAOUI

Download or read book CONTRIBUTIONS A LA CONCEPTION AUTOMATIQUE DE CONTROLEURS DE SYSTEME DYNAMIQUE PAR ALGORITHMES GENETIQUES written by KHALED.. YAHIAOUI and published by . This book was released on 2001 with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES ALGORITHMES GENETIQUES (AG) SONT DES PROCEDURES DE RECHERCHE ADAPTATIVES ET DES METHODES D'OPTIMISATION STOCHASTIQUES QUI DERIVENT DES MECANISMES ADAPTATIFS DES SYSTEMES BIOLOGIQUES. LES AGS PERMETTENT UNE COMPREHENSION DES PROBLEMES D'OPTIMISATION AVEC CONTRAINTES. L'EXPRESSION DES CONTRAINTES SE FAIT AVEC UN LANGAGE EXPLICITE ET FACILEMENT ACCESSIBLE. OPTIMISER LA SOLUTION PAR LA COMBINAISON D'INFORMATIONS PARTIELLES DE TOUTE LA POPULATION EST LE FONDEMENT MEME DE LA THEORIE DES AGS. PAR CONSEQUENT, MEME LES SOLUTIONS NON RETENUES OU NON FAISABLES CONTRIBUENT A LA RECHERCHE DE L'OPTIMUM ET NE SONT PAS SIMPLEMENT REJETEES. NOUS MONTRONS QUE LES AGS PEUVENT ETRE UTILISES POUR RESOUDRE DES PROBLEMES PRATIQUES D'OPTIMISATION AVEC CONTRAINTES. COMMENT LA REPONSE DESIREE DU SYSTEME DYNAMIQUE PEUT ETRE UTILISEE DANS LA MESURE DE LA QUALITE DE LA CONCEPTION ? AVEC L'UTILISATION DES AGS, COMMENT L'ALGORITHME EVOLUTIONNISTE UTILISE L'ELOIGNEMENT DE LA FAISABILITE POUR DEFINIR LE COMPORTEMENT, CONSTRUIRE LA STRUCTURE ET REGLER LES PARAMETRES DU CONTROLEUR ? NOUS DEVELOPPONS UNE SPECIFICATION GENERALISEE DE LA FONCTION DE COMPETENCE DANS LE DOMAINE DE LA CONCEPTION ASSISTEE PAR ORDINATEUR DES SYSTEMES DE COMMANDE. AUSSI, NOS TRAVAUX PORTENT SUR UNE NOUVELLE TECHNIQUE D'ADAPTATION DE LA TAILLE DE LA POPULATION ET L'AUTO-REGULATION DE LA PROBABILITE DE MUTATION AU COURS DE L'EVOLUTION SIMULEE.

Optimisation par métaheuristique adaptative distribuée en environnement de calcul parallèle

Author : Christopher Jankee
Publisher :
ISBN 13 :
Total Pages : 0 pages
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Book Synopsis Optimisation par métaheuristique adaptative distribuée en environnement de calcul parallèle by : Christopher Jankee

Download or read book Optimisation par métaheuristique adaptative distribuée en environnement de calcul parallèle written by Christopher Jankee and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Pour résoudre des problèmes d'optimisation discret de type boîte noire, de nombreux algorithmes stochastiques tels que les algorithmes évolutionnaires ou les métaheuristiques existent et se révèlent particulièrement efficaces selon le problème à résoudre. En fonction des propriétés observées du problème, choisir l'algorithme le plus pertinent est un problème difficile. Dans le cadre original des environnements de calcul parallèle et distribué, nous proposons et analysons différentes stratégies adaptative de sélection d'algorithme d'optimisation. Ces stratégies de sélection reposent sur des méthodes d'apprentissage automatique par renforcement, issu du domaine de l'intelligence artificielle, et sur un partage d'information entre les noeuds de calcul. Nous comparons et analysons les stratégies de sélection dans différentes situations. Deux types d'environnement de calcul distribué synchrone sont abordés : le modèle en île et le modèle maître-esclave. Sur l'ensemble des noeuds de manière synchrone à chaque itération la stratégie de sélection adaptative choisit un algorithme selon l'état de la recherche de la solution. Dans une première partie, deux problèmes OneMax et NK, l'un unimodal et l'autre multimodal, sont utilisés comme banc d'essai de ces travaux. Ensuite, pour mieux saisir et améliorer la conception des stratégies de sélection adaptatives, nous proposons une modélisation du problème d'optimisation et de son opérateur de recherche locale. Dans cette modélisation, une caractéristique importante est le gain moyen d'un opérateur en fonction de la fitness de la solution candidate. Le modèle est utilisé dans le cadre synchrone du modèle maître-esclave. Une stratégie de sélection se décompose en trois composantes principales : l'agrégation des récompenses échangées, la technique d'apprentissage et la répartition des algorithmes sur les noeuds de calcul. Dans une dernière partie, nous étudions trois scénarios et nous donnons des clés de compréhension sur l'utilisation pertinente des stratégies de sélection adaptative par rapport aux stratégies naïves. Dans le cadre du modèle maître-esclave, nous étudions les différentes façons d'agréger les récompenses sur le noeud maître, la répartition des algorithmes d'optimisation sur les noeuds de calcul et le temps de communication. Cette thèse se termine par des perspectives pour le domaine de l'optimisation stochastique adaptative distribuée.

Perfectionnement d'un algorithme adaptatif d'optimisation par essaim particulaire

Author : Yann Cooren
Publisher :
ISBN 13 :
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Book Synopsis Perfectionnement d'un algorithme adaptatif d'optimisation par essaim particulaire by : Yann Cooren

Download or read book Perfectionnement d'un algorithme adaptatif d'optimisation par essaim particulaire written by Yann Cooren and published by . This book was released on 2008 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective. Reconnues depuis de nombreuses années pour leur efficacité, les métaheuristiques présentent des défauts qui rebutent encore certains utilisateurs. Le réglage des paramètres des algorithmes est un de ceux-ci. Il est important, pour chaque probléme posé, de trouver le jeu de paramètres qui conduise à des performances optimales de l'algorithme. Cependant, cette tâche est fastidieuse et coûteuse en temps, surtout pour les utilisateurs novices. Pour s'affranchir de ce type de réglage, des recherches ont été menées pour proposer des algorithmes dits adaptatifs . Avec ces algorithmes, les valeurs des paramètres ne sont plus figées, mais sont modifiées, en fonction des résultats collectés durant le processus de recherche. Dans cette optique-là, Maurice Clerc a proposé TRIBES, qui est un algorithme d'OEP mono-objectif sans aucun paramètre de contrôle. Cet algorithme fonctionne comme une boite noire , pour laquelle l'utilisateur n'a qu'à définir le problème à traiter et le critàre d'arrêt de l'algorithme. Nous proposons dans cette thèse une étude comportementale de TRIBES, qui permet d'en dégager les principales qualités et les principaux défauts. Afin de corriger certains de ces défauts, deux modules ont été ajoutés à TRIBES. Une phase d'initialisation régulière est insérée, afin d'assurer, dès le départ de l'algorithme, une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Une nouvelle stratégie de déplacement, basée sur une hybridation avec un algorithme à estimation de distribution, est aussi définie, afin de maintenir la diversité au sein de l'essaim, tout au long du traitement. Le besoin croissant de méthodes de résolution de problèmes multiobjectifs a conduit les concepteurs à adapter leurs méthodes pour résoudre ce type de problème. La complexité de cette opération provient du fait que les objectifs à optimiser sont souvent contradictoires. Nous avons élaboré une version multiobjectif de TRIBES, dénommée MO-TRIBES. Nos algorithmes ont été enfin appliqués à la résolution de problèmes de seuillage d'images médicales et au problème de dimensionnement de composants de circuits analogiques.