Optimización de problemas de distribución en planta mediante algoritmos evolutivos

Este trabajo de investigación acomete el problema de distribución en planta. De forma resumida, este problema comprende la distribución de los diferentes departamentos que integran una planta industrial de la forma más satisfactoria posible teniendo en cuenta ciertos criterios y restricciones. Dependiendo de las características del problema, pueden originarse multitud de taxonomías o subproblemas de distribución en planta. En esta tesis doctoral, se abordará el problema de distribución en planta de áreas desiguales que ha sido uno de los más estudiados. Para resolver este problema de distribución en planta de áreas desiguales (UAFLP en inglés), han sido utilizadas multitud de propuestas con el objetivo de obtener el diseño más satisfactorio de la planta industrial. En este sentido, los algoritmos evolutivos han sido ampliamente utilizados en la bibliografía. Por otro lado, dentro de los posibles criterios a considerar cuando se resuelve el problema de distribución en planta, el coste de flujo de material ha sido el más empleado, ya que está directamente relacionado con el coste total de una planta industrial. Es por esta razón que esta tesis doctoral pretende resolver el problema de distribución en planta teniendo en cuenta el criterio del coste de flujo de material, con el objetivo de obtener mejores soluciones que las existentes hasta el momento en la bibliografía de referencia. Para ello, se ha empleado una novedosa y reciente metaheurística que se basa en el comportamiento existente en los arrecifes de corales marinos. Esta nueva metaheurística ha sido empleada con mucho éxito en diferentes problemas complejos de optimización, logrando obtener unos resultados muy satisfactorios en diferentes ámbitos y áreas. Este algoritmo de optimización basado en algoritmos de arrecifes de coral ha sido aplicado al problema de distribución en planta de áreas desiguales considerando el coste de flujo de material como criterio de optimización. La aplicación de esta propuesta es una contribución totalmente original al problema de distribución en planta, ya que, hasta el momento no había sido probado en este campo. La propuesta de optimización basada en los arrecifes de coral ha sido probada de forma empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía de diferente complejidad. Como resultado se ha mejorado las soluciones existentes hasta el momento en la mayoría de los casos probados. Por otro lado, con el objetivo de dar más diversidad a la población y para evitar que el algoritmo caiga en óptimos locales, se ha propuesto una mejora sobre esta metaheurística que se basa en un modelo de islas de arrecifes de coral, lo que permite realizar una paralelización del algoritmo inicial y así, evolucionar diferentes poblaciones de arrecifes de coral al mismo tiempo. Se ha realizado una experimentación empírica con multitud de problemas de referencia de la bibliografía que ha permitido validar este nuevo enfoque bioinspirado, ofreciendo como resultado mejoras sobre las soluciones existentes hasta el momento en referencia a la mayoría de los casos probados (incluso mejores soluciones que las obtenidas por la propuesta inicial de algoritmo de arrecifes de coral). Mediante este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, se consigue también aumentar la diversidad de las soluciones del problema, lo que permite encontrar nuevas soluciones con mejores aptitudes en términos de coste de flujo de material y en menor tiempo de cómputo. Este nuevo modelo de islas de arrecifes de coral, es una nueva metaheurística que ha sido creada en esta investigación y es totalmente original. Ya que hasta ese momento, no existía ninguna propuesta paralelizada del algoritmo de optimización basado en arrecifes de coral. Por lo que, este nuevo modelo ha contribuido de una manera muy considerable en el estado del arte del problema de distribución en planta de áreas desiguales y también en el ámbito de la computación evolutiva y las metaheurísticas.This research work tackles the facility layout problem, in summary, this problem includes the distribution of the different departments that make up an industrial plant in the most satisfactory way possible, taking into account certain criteria y restrictions. Depending on the characteristics of the problem, a multitude of facility layout taxonomies or subproblems can arise. In this doctoral thesis, the unequal area facility layout problem is addressed, which has been one of the most studied in the related references. To solve the unequal area facility layout problem (UAFLP), many proposals have been used to obtain the most satisfactory design of the industrial plant. In this sense, evolutionary algorithms have been the most used in the literature. On the other hand, among the possible criteria to consider when solving the unequal area facility layout problem, the cost of material flow has been the most employed, since it is directly related to the total cost of an industrial plant. This is the reason why this doctoral thesis aims to solve the unequal area facility layout problem taking into account the criterion of the cost of material flow, intending to obtain better solutions than the consequences so far in the reference bibliography. For this, a new y recent metaheuristic has been used that is based on the behaviour existing in the marine coral reefs. This new metaheuristic has been used with great success in different complex optimization problems, achieving very satisfactory results in different fields y areas. This optimization algorithm based on coral algorithms has been applied to the unequal area facility layout problem by considering the cost of material flow as an optimization criterion. The application of this proposal is a totally original contribution to the facility layout problem, since, until now, it had not been tested in this field. The optimization proposal based on coral reefs has been empirically tested with a multitude of bibliographic reference problems of different complexity. As a result, the solutions improved so far have been improved in the references in most of the cases tested. Finally, to give more diversity to the population y to avoid the algorithm falling into local optimums, an improvement has been proposed on this metaheuristic that is based on a model of coral reef islands, which allows parallelization of the initial algorithm y thus, evolve different coral reef populations at the same time. Empirical experimentation with a multitude of bibliographic benchmark problems was carried out to validate this new bioinspired approach, y it has resulted in improvements over the solutions that have existed so far in the references in the majority of cases tested (even better solutions than ones obtained by the initial proposal of the coral reefs optimization algorithm). Through this new model of coral reef islands, it is also possible to increase the diversity of the solutions to the problem, allowing to find new designs with better skills in terms of material flow cost y in less computing time. This new island model of coral reef is a new metaheuristic that has been created in this research y is totally original. Since until then, there was no parallelized proposal for the coral reef-based optimization algorithm. Therefore, this new island model has contributed in a very considerable way in the state of the art of the unequal area facility layout problem, and also, in the evolutionary computation and metaheuristics

Analyse intelligente des images pour la surveillance dans une agriculture de précision

Les avancées technologiques de la vision par ordinateur et l'utilisation des systèmes d'intelligence artificielle (comme l'apprentissage automatique ou profond) ont eu un fort impact dans l'agriculture en la faisant passer à une nouvelle ère digitalisée. Il s'agit d'une agriculture numérique ou de précision dans laquelle on assiste à une forte utilisation des données, de l'informatique intelligente, des drones, et des capteurs pour produire davantage. A cet effet, cette thèse propose de nouvelles réponses aux enjeux de la surveillance des cultures menacées par des attaques fongiques. Ce qui nous a amené à donner de nouvelles contributions visant à relever les défis d’une agriculture de précision. Partant de là, nous avons effectué une étude bibliométrique sur les apports de l’apprentissage profond en agriculture. Nous avons discuté les contributions des chercheurs principalement impliqués, en vue d'apporter de nouvelles réponses aux défis de l’agriculture de précision. Cette étude a été clôturée par des recommandations essentielles dans la réalisation d’un système agricole intelligent. Il s’agit de (i) considérer la perception des acteurs humains du système; (ii) exiger la prise en compte des tests statistiques et des validations croisées des données d’entraînement lors de la comparaison des performances de plusieurs classificateurs ; (iii) analyser la performance d’un classificateur sur les données d’entraînement en faible quantité. Dans un premier temps, pour consolider cette étude, nous avons étudié la classification de la maladie mildiou au niveau de la culture du mil, une des cultures vivrières des régions d’Afrique et d’Asie. Dans ce travail, un accent a été mis sur la faible quantité de données d'entraînements supervisées, nécessaires pour former de tels classificateurs. Dans un second temps, nous avons proposé une nouvelle tâche de classification des réseaux de neurones convolutifs en augmentant les espaces de caractéristiques des données d’entraînement. Cette approche se base sur les principes de l’apprentissage multitâches dans l’élaboration d’un modèle de classification multi-labels avec la comparaison de plusieurs classificateurs. Durant des années, les recherches en apprentissage automatique étaient beaucoup plus concentrées sur la performance des modèles de prédiction plutôt que sur leur compréhension, leur interprétation et leur pouvoir de décision. Si nous comprenions ce que le modèle a appris, il est possible de garantir la qualité des résultats obtenus. Dans un troisième temps, nous avons observé les propriétés de visualisation d’un modèle profond afin d’obtenir des résultats significatifs, explicables par un utilisateur quelconque. Nous avons qualitativement analysé des cartes de visualisation des méthodes d'explicabilité lors de la localisation des insectes ravageurs des cultures. Au-delà d’une prédiction à base du calcul de probabilité, nous avons guidé le processus de la localisation d’insectes en employant la théorie de l’information mutuelle. L'apprentissage profond requiert assez souvent une grande quantité de données et une puissance de calcul pour entraîner un réseau de neurones profonds. Les résultats obtenus par nos travaux ont prouvé que, l'apprentissage par transfert, l'augmentation des données et le partage des tâches constituent des moyens efficients pour améliorer la capacité des réseaux de neurones profonds. Notons que les systèmes ont pour vocation d'interagir avec des utilisateurs humains. Ils doivent donc être en mesure d'expliquer, de justifier leur comportement et les décisions qu'ils prennent afin que ces utilisateurs puissent comprendre les actions réalisées. Les contributions de cette thèse ont dévoilé que, l'exploration des méthodes de l'explicabilité est un moyen pertinent et utile pour le déploiement des outils d'intelligence artificielle au service de l’agriculture de précision