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dc.contributorPSL
dc.contributor.advisorVanderpooten, Daniel
dc.contributor.authorTamby, Satya*
dc.date.accessioned2019-06-12T15:37:57Z
dc.date.available2019-06-12T15:37:57Z
dc.date.issued2018-12
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/18973
dc.description.abstractfrLe thème central de cette thèse est la détermination de l’ensemble des points non dominés de problèmes d’optimisation discrète multiobjectifs. Ce problème est réputé difficile en raison de la cardinalité potentiellement très grande de cet ensemble. Après avoir introduit un certain nombre de résultats fondamentaux, nous présentons une analyse critique de différents algorithmes représentatifs de l’état de l’art. Nous proposons ensuite une nouvelle méthode, présentant certaines propriétés remarquables, dont nous montros expérimentalement qu’elle est sensiblement meilleure que les algorithmes récents de la littérature. Nous nous intéressons également à la détermination d’une description concisedel’ensembledespointsnon dominés à travers le concept d’approximation. L’introduction d’une tolérance permet en effet de ne pas énumérer les points très similaires. La cardinalité de l’ensemble généré, et par conséquent le temps de calcul, s’en trouvent très notablement réduits, tout en garantissant a priori la qualité de cet ensemble. Enfin, nous proposons différents algorithmes pour déterminer le point nadir, qui est le point bornant les plus mauvaises performances atteintes par les points non dominés sur chaque critère. Ce problème très classique est réputé difficile à partir de trois critères. En s’appuyant sur différents résultats, nous proposons deux algorithmes très performants : l’un adapté au cas triobjectif tirant parti des spécificités de ce cas, l’autre dédié au cas général.fr
dc.language.isofren
dc.subjectoptimisation multiobjectiffr
dc.subjectoptimisation discrètefr
dc.subjectensemble non dominéfr
dc.subjectε-contraintefr
dc.subjectmulticriteria optimizationen
dc.subjectdiscrete optimizationen
dc.subjectnondominated seten
dc.subjectε-constrainten
dc.subject.ddc4en
dc.titleApproches génériques pour la résolution de problèmes d'optimisation discrète multiobjectifen
dc.typeThèseen
dc.description.abstractenThe central topic of this thesis is the determination of the set of nondominated points of discrete multiobjective optimization problems. This problem is considered difficult because of the potentially very large cardinality of this set. After introducing some fundamental results, we present a critical analysis of different algorithms representative of the state of the art. We then propose a new method, presenting some remarkable properties, which is shown experimentally to be significantly better than the recent algorithms of the literature. We are also interested in determining a concise description of all non-dominated points through the concept of approximation. The introduction of a tolerance makes it possible not to enumerate very similar points. The cardinality of the generated set, and therefore the computation time, are very significantly reduced, while guaranteeing a priori the quality of this set. Finally, we propose different algorithms to determine the nadir point, which is the point bounding the worse values reached by the nondominated points. This very classic problem is known to be difficult when the number of objectives exceeds three. Based on different results, we proposetwoveryefficientalgorithms: one adapted to the triobjective case taking advantage of the specificities of this case, the other dedicated to the general case.en
dc.identifier.citationpages122en
dc.identifier.theseid2018PSLED049fr
dc.subject.ddclabelInformatique généraleen
dc.rights.intranetnonen
hal.person.labIds*


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