Système interactif d'aide à la décision basé sur des algorithmes génétiques pour l'optimisation multi-objectifs

Dans de nombreux secteurs de l'industrie, les décideurs sont confrontés à des problèmes complexes, de grande dimension et multi-objectifs. Prendre une décision, pour ce genre de problèmes, nécessite en général l'optimisation simultanée de plusieurs objectifs souvent contradictoires. Malheureusement, la complexité des problèmes industriels, le nombre sans cesse croissant d'objectifs à optimiser simultanément et la rapidité des changements de l'environnement raccourcissent considérablement les délais de prise de décision tout en rendant cette tâche plus difficile pour les gestionnaires. Des outils informatiques comme les systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD) s'avèrent donc d'une grande utilité pour le décideur car ils favorisent une répartition évolutive des compétences entre l'utilisateur et la machine et offrent une bonne intégration de l'homme et de la machine dans le processus de décision. Les SIAD permettent donc au décideur d'évaluer la situation, les diverses alternatives et leurs impacts éventuels. Récemment, les techniques d'optimisation multi-objectifs à l'aide d'algorithmes évolutionnaires, et plus particulièrement d'algorithmes génétiques, suscitent de plus en plus d'intérêt auprès des chercheurs notamment à cause de leur faculté à exploiter de vastes espaces de recherche et à générer des compromis multiples en une seule étape d'optimisation. Les algorithmes génétiques tentent de simuler le processus de sélection naturelle dans un environnement hostile lié au problème à résoudre en s'inspirant des théories de l'évolution proposées par Darwin et des méthodes de combinaison de gènes introduites par Mendel. Ce mémoire propose d'intégrer les systèmes interactifs d'aide à la décision, l'optimisation multi-objectifs et les algorithmes génétiques afin de proposer un outil performant permettant la résolution de problèmes d'optimisation multi-objectifs. Dans le SIAD proposé, le traitement d'un problème multi-objectifs se fera en deux phases. La première phase consiste à approximer l'ensemble Pareto optimal. Cette étape sera réalisée à l'aide d'un nouvel algorithme génétique multi-objectifs hybride. Cette approche combine un algorithme génétique basé sur les concepts d'élitisme, de niche et de dominance Pareto avec des opérateurs de recherche locale. La deuxième phase utilise l'expérience du décideur afin d'approfondir la recherche dans une zone plus spécifique de l'ensemble pseudo Pareto Optimal en fonction des préférences exprimées par celui-ci. Pour cela, une approche générique de recherche de solutions de compromis est combinée avec un algorithme génétique. Le SIAD proposé est un outil flexible et facile d'utilisation grâce à son interface homme-machine conviviale. Cet outil ne constitue qu'un support à la prise de décision, la décision finale restant du ressort du planificateur. Un exemple d'application du SIAD proposé a été réalisé pour aborder un problème d'ordonnancement industriel rencontré dans une entreprise de production d'aluminium. Cette application montre bien l'intérêt pratique de ce genre de système. Bien qu'ayant produit des résultats très encourageants, ce travail de recherche représente surtout une première exploration des possibilités offertes par la combinaison de trois domaines de recherche en constante évolution : les SIAD, l'optimisation multi-objectifs et les algorithmes génétiques. L'union de ces trois champs de recherche laisse entrevoir des possibilités intéressantes pouvant mener à la conception de nouveaux outils de résolution permettant l'élaboration de scénarios pour éclairer la prise de décision. Ce travail peut donc être considéré comme une contribution vers l'élaboration et l'implantation de ce genre d'outils

Système interactif d'aide à la décision pour la planification de l'extraction minière

International audienceThe extraction process of an open-pit mine, consisting of an accumulation of ore layers of different characteristics, results from the iteration of a sequence of elementary operations carried out on parcels, by specialized or multipurpose machines. The medium-term programming of the extraction consists in deciding the assignment of the available machines over time. This problem is addressed through a discrete event simulation, being implemented in a phosphate mine, taking into account all the extraction constraints and driving the extraction process by the combination of an efficiency criterion (urgency of obtaining certain qualities) and an effectiveness criterion (machine movements). The controlling parameterization of thesimulation makes it possible to quickly obtain many technically feasible scenarios, between which the choice is difficult, because of the necessity of taking into account time in the progressive provisioning of the extracted ores and in the use of machines. We describe the bases of a visual decision support system, currently under development, which makes it possible to exploit the results of a scenario, to compare several scenarios and to pilot the parameterization in search for a good solution. This web-based DSS is coupled to the simulator via a relational database.Le processus d'extraction d’une mine à ciel ouvert, composée d’une superposition de couches de minerais de caractéristiques différentes, résulte de l’itération d’une séquence d’opérations élémentaires réalisées sur des cases, par des machines spécialisées ou polyvalentes. La programmation à moyen terme de l’extraction consiste à décider l’affectation des machines disponibles au cours du temps. Ce problème est abordé au travers une simulation à évènements discrets, en cours d’implantation dans une mine de phosphate, prenant en compte l’ensemble des contraintes d’extraction et pilotant le processus d’extraction par la combinaison d’un critère d’efficacité (urgence de l’obtention de certaines qualités) et d’un critère d’efficience (déplacements des machines). Le paramétrage du pilotage de la simulation permet d’obtenir rapidement de très nombreux scénarios techniquement réalisables, entre lesquels le choix est difficile, en raison de la nécessaire prise en compte du temps dans la mise à disposition progressive des minerais extraits et dans l’utilisation des machines. Nous décrivons les fondements d’un système d’aide à la décision visuel, en cours de développement, permettant d’exploiter les résultats d’un scénario, de comparer plusieurs scénarios et de piloter le paramétrage de la recherche d’une bonne solution. Ce SIAD, de type web-based, est couplé au simulateur via une base de données relationnelle

Animation basée sur la physique : extrapolation de mouvements humains plausibles et réalistes par optimisation incrémentale

L'objectif de nos travaux est de faire la synthèse de mouvements plausibles et réalistes de marche humaine dans divers environnements de synthèse. Bien que la solution proposée puisse également s'appliquer aux autres mouvements de locomotion humains ou animaux, nos travaux traitent uniquement du problème de la marche humaine. Afin de résoudre ce problème, nous avons développé une approche permettant de générer une multitude de variations d'une animation issue de capture de mouvement. Ces variations sont obtenues en adaptant le mouvement original à un environnement de synthèse dont les paramètres, tels que l'inclinaison du sol ou la courbure de la trajectoire, sont variés. Nous sommes donc en mesure de produire un mouvement de marche courbe ou de marche sur un plan incliné à partir d'un mouvement de marche en ligne droite sur un sol horizontal, ce que nous qualifions d'extrapolation de mouvement. Une animation initiale, obtenue par capture de mouvement, est essentielle à la solution proposée. Adapter ce mouvement à un nouvel environnement de synthèse consiste essentiellement à ajuster les caractéristiques globales du mouvement, telles que l'orientation du personnage et sa vitesse de déplacement. Ce faisant, nous sommes en mesure de conserver les détails plus fins du mouvement qui lui confèrent son aspect humain, tels que le mouvement des bras ou la vitesse avec laquelle un pied entre en contact avec le sol. En conservant les détails fins du mouvement d'origine, la solution proposée assure un certain réalisme dans les mouvements synthétisés. Dans la solution proposée, l'adaptation du mouvement initial est basée sur le paradigme des contraintes spatio-temporelles, où la synthèse du mouvement est posée comme un problème d'optimisation numérique. En plus d'être une formulation élégante du problème, ce paradigme est tout indiqué pour faire la synthèse de mouvements physiquement plausibles. En combinant ce paradigme avec l'utilisation d'une animation initiale issue de capture de mouvement, nous sommes en mesure de produire des animations de mouvements humains plausibles et réalistes. En pratique, le problème d'optimisation sous-tendu par l'adaptation d'un mouvement par contraintes spatio-temporelles est fortement non linéaire et opère dans un espace à très grande dimensionnalité. Cette complexité peut fortement ralentir le processus d'optimisation et aller jusqu'à en empêcher la convergence. La solution proposée fait donc appel à plusieurs mécanismes afin de réduire cette complexité. Notons qu'aucun de ces mécanismes ne vient compromettre la polyvalence de l'approche, en limitant la complexité du modèle biomécanique du personnage par exemple. Parmi ces mécanismes, deux sont des contributions originales : une technique d'estimation rapide des forces de réaction du sol et une approche d'optimisation incrémentale. Ces deux mécanismes visent à simplifier le processus d'optimisation en fournissant une solution initiale très proche de la solution optimale. La technique d'estimation des forces de réaction du sol sert à donner à ces paramètres une valeur initiale qui est relativement proche de leur valeur optimale, ce qui simplifie significativement la tâche d'optimisation subséquente. Cette technique consiste à trouver, pour les phases de support double, les forces de réaction du sol minimisant l'effort interne du personnage. Ce problème peut être exprimé comme une séquence de sous-problèmes de programmation quadratiques. Cette formulation est un aspect central de notre contribution et elle permet d'atteindre la solution très efficacement. L'approche d'optimisation incrémentale proposée s'inspire des méthodes de continuation. Le mouvement original est considéré comme une solution, un mouvement optimal, pour l'environnement de capture. L'environnement de synthèse est ensuite modifié graduellement, en augmentant l'inclinaison du sol par petits incréments par exemple. À chaque incrément, un nouveau mouvement optimal est trouvé en utilisant la solution de l'incrément précédent comme point de départ. On procède de la sorte jusqu'à l'obtention du mouvement désiré pour l'environnement de synthèse considéré. Si les incréments sont suffisamment petits, la différence entre deux problèmes d'optimisation consécutifs sera petite et il en sera de même pour leur optimum respectif

Fonctions d'appartenance et programmation linéaire

Notions générales et utiles sur les ensembles flous -- Problème de gestion de la qualité de l'eau en programmation linéaire possibiliste : approche par discrétisation -- Solution analytique pour le problème de la qualité de l'eau -- Analyse de sensibilité dans un programme linéaire possibiliste -- Perturbation des coefficients de la fonction objectif -- Modification des membres de droite -- Modification des coefficients des contraintes -- Variations simultanées des coefficients de la fonction objectif avec le vecteur ressource

Utilisation des surfaces pour l'alignement et le balancement des pièces

L'alignement des pièces en utilisant les surfaces constitue le sujet principal traité dans ce travail. L'idée consiste à reconstruire les surfaces de la pièce réelle à partir de points relevés sur celle-ci par une méthode appropriée. Par la suite, ces surfaces sont subdivisées en des entités surfaciques distinctes pour être alignées avec une pièce nominale. Cela est rendu possible par l'intégration de l'algorithme dans le logiciel de CAO CATIA V5. Le développement de cette technique se base essentiellement sur la résolution d'un problème d'optimisation qui respecte un certain nombre de contraintes et de préférences. La méthode d'optimisation Simplex est utilisée pour solutionner ce problème. Finalement, le test de cette nouvelle technique avec quelques exemples, nous a permis de constater son efficacité lors de l'alignement de surfaces à géométries assez complexes. Cela se traduit par une baisse considérable du nombre de points nécessaire pour arriver à un résultat acceptabl

Découverte par ordinateur en théorie des graphes

Le système AutoGraphiX -- Fonctions d'AutoGraphiX -- La recherche à voisinage variable -- Invariants disponibles dans AutoGraphiX -- Recherche automatique de conjectures -- Applications -- Étude de l'indice de Randié -- Étude de l'énergie d'un graphe -- Étude de l'index d'arbres avec contraintes de coloration -- Recherche d'arbres H-palindromiques -- Résultats et développemtns envisagés -- Conjectures de Graffiti réfutées -- Conjectures obtenues -- Recherche analytique de conjectures -- Définition automatiques des voisinages à utiliser -- Définition interactive d'invariants -- Énumération de familles de graphes -- Énumération de Benzenoides et Helicènes -- Génération ordonnée -- Énumération de polyhexes planaires simplement connectés -- Énumération de polyhexes simplement connectés -- Méthode par décomposition