Développement de concepts et outils d’aide à la décision pour l’optimisation via simulation: Intégration des métaheuristiques au formalisme DEVS

In the world in which we live the efficient needs are increasing in various fields like industrymedecine and environnemtale monitoring. To meet this needs, many optimization methods nammed« metaheuristics » have been created over the last forty years. They are based on probabilistic andrandom reasoning and allow user to solve problems for which conventional methods can not be usedin acceptable computing times. Victim of their methods succes, the developers of the methods have toanswer to several questions : « How can the fitness of solutions be assessed ? », « How to use thesame method for several projects without change the code? », « What method will we choose for aspecific problem ? », « How to parametrize algorithms ? ».To deal with this problem, we have developed a set of concepts and tools. They have beendeveloped in the context of modeling and simulation of discrete event systems with DEVS formalism.The aims pursued are : allow temporized and spacialized optimization of existing DEVS models,improve the optimization process efficiency (quality of solutions, computing time). Modeling andsimulation are used to propose parameters toward the input of problem to optimize. This one generateresults used to improve the next proposed solutions. In order to combine optimization and simulation,we propose to represent the optimization method as models which can be easily interconnected andsimulated. We focus on consistency of exchanges between optimization models and problem models.Our approach allows early stopping of useless simulations and reduce the computing time as a result.Modeling optimization methods in DEVS formalism also allows to autimatically choose theoptimization algorithm and its parameters. Various algorithms and parameters can be used for thesame problem during optimization process at different steps. This changes are influenced by collectedresults of problem simulation. They lead on a self adaptation to the visible or/and hidden features ofthe studied problem.Our models architecture has been tested on three different problems : parametric optimizationof mathematical functions, spacialized optimization of a sensor network deployment, temporizedoptimization of a medical treatment. Genericity of our concepts and scalability of our modelsunderline the usabily of proposed tool. Concerning performance, simulation breaks and dynamicoptimization have obtained higher quality solutions in a short time.Nous vivons dans un monde où le besoin d’efficacité s’impose de plus en plus. Ce besoin s’exprime dans différents domaines, allant de l’industrie à la médecine en passant par la surveillance environnementale. Engendrées par cette demande, de nombreuses méthodes d’optimisation « modernes » également appelées « métaheuristiques » sont apparues ces quarante dernières années. Ces méthodes se basent sur des raisonnements probabilistes et aléatoires et permettent la résolution de problèmes pour lesquels les méthodes d’optimisation « classiques » également appelées « méthodes déterministes » ne permettent pas l’obtention de résultats dans des temps raisonnables. Victimes du succès de ces méthodes, leurs concepteurs doivent aujourd’hui plus que jamais répondre à de nombreuses problématiques qui restent en suspens : « Comment évaluer de manière fiable et rapide les solutions proposées ? », « Quelle(s) méthode(s) choisir pour le problème étudié ? », « Comment paramétrer la méthode utilisée ? », « Comment utiliser une même méthode sur différents problème sans avoir à la modifier ? ». Pour répondre à ces différentes questions, nous avons développé un ensemble de concepts et outils. Ceux-ci ont été réalisés dans le cadre de la modélisation et la simulation de systèmes à évènements discrets avec le formalisme DEVS. Ce choix a été motivé par deux objectifs : permettre l’optimisation temporelle et spatiale de modèles DEVS existants et améliorer les performances du processus d’optimisation (qualité des solutions proposées, temps de calcul). La modélisation et la simulation de l’optimisation permettent de générer directement des propositions de paramètres sur les entrées du modèle à optimiser. Ce modèle, quant à lui, génère des résultats utiles à la progression de l’optimisation. Pour réaliser ce couplage entre optimisation et simulation, nous proposons l’intégration des méthodes d’optimisation sous la forme de modèles simulables et facilement interconnectables. Notre intégration se concentre donc sur la cohérence des échanges entre les modèles dédiés à l’optimisation et les modèles dédiés à la représentation du problème. Elle permet également l’arrêt anticipé de certaines simulations inutiles afin de réduire au maximum la durée de l’optimisation. La représentation des méthodes d’optimisation sous formes de modèles simulables apporte également un élément de réponse dans le choix et le paramétrage des algorithmes. Grace à l’usage de la simulation, différents algorithmes et paramètres peuvent être utilisés pour un même processus d’optimisation. Ces changements sont également influencés par les résultats observés et permettent une adaptation automatique de l’optimisation aux spécificités connues et/ou cachées du problème étudié ainsi qu’à ses différentes étapes de résolution.L’architecture de modèle que nous proposons a été validée sur trois problèmes distincts : l’optimisation de paramètres pour des fonctions mathématiques, l’optimisation spatialisée d’un déploiement de réseau de capteurs sans fil, l’optimisation temporisée de traitements médicaux. La généricité de nos concepts et la modularité de nos modèles ont permis de mettre en avant la facilité d’utilisation de notre outil. Au niveau des performances, l’interruption de certaines simulations ainsi que dynamisme de l’optimisation ont permis l’obtention de solutions de qualité supérieure dans des temps inférieurs

Résolution de conflits et séquençage d'avions par algorithmes évolutionnaires multiobjectifs

L'augmentation grandissante du trafic aérien rend le travail des contrôleurs aériens de plus en plus ardu, spécialement en ce qui a trait aux tâches de résolution de conflits et de séquençage d'avions en arrivée. L'automatisation de la résolution de conflits et du séquençage reste toujours un problème ouvert aujourd'hui. L'automatisation de ces deux problèmes permettrait d'une part de mieux modéliser le comportement des contrôleurs aériens dans un simulateur de vol, ou d'améliorer les outils de gestion du trafic aérien. Les caractéristiques combinatoires de ces problèmes conduisent à l'utilisation de techniques numériques stochastiques, plus spécifiquement des algorithmes évolutionnaires. De plus, les nombreux paramètres intervenant dans une situation de gestion de trafic aérien incitent à l'utilisation d'algorithmes multiobjectif. Dans un premier temps, un algorithme génétique multiobjectif (SPEA-MOD) et un algorithme de colonies de particules (PSO-MO) également multiobjectif ont été développés. Ces deux algorithmes ont été comparés à des problèmes multiobjectif contraints et non-contraints. Les résultats ont montré que SPEA-MOD et PSO-MO sont en général supérieurs à ce que l'on rapporte dans la littérature. Dans un deuxième temps, les deux algorithmes ont résolu plusieurs situations conflictuelles de la phase de vol en route (régime de croisière). Les instructions fournies par les algorithmes peuvent être en deux ou en trois dimensions. Les objectifs et les contraintes représentent des paramètres tels que la minimisation d'instructions fournies aux avions et une séparation minimale entre les avions. De ces solutions numériques réalisées, l'algorithme SPEA-MOD s'est avéré particulièrement efficace à des problèmes fortement contraints. Une modélisation novatrice de trajectoires complexes a permis de résoudre des problèmes de séquençage d'avions dans la phase d'arrivée. Le séquençage d'avions en arrivée par un algorithme évolutionnaire fut réalisé pour la première fois dans le cadre de cette recherche. Cette modélisation a également rendu possible la résolution de conflits de deux flux d'avions se croisant

Optimisation des flux dans les réseaux de transport pour les systèmes dynamiques étendus. Cas des systèmes hydrographiques.

L’allocation de la ressource de manière optimale, dans un système dynamique étendu, consiste à la répartir et à l’acheminer aux bons endroits, aux bons moments et en bonne quantité. Les flux transportés sont caractérisés par des non-linéarités et sont soumis à des retards lors de leur transfert, mais aussi, à des déformations importantes lorsque la ressource est un fluide. Dans ce travail, nous proposons de prendre en compte, dans la modélisation de ces systèmes, l’ensemble de ces contraintes pour une gestion optimale de transport de fluide. Le système est modélisé par un réseau de transport étendu afin de représenter l’évolution de la ressource au cours du temps et d’intégrer les retards inhérents aux transferts des flux. Afin d’introduire dans le graphe la dynamique des écoulements des fluides à surface libre, nous définissons des sommets de répartition permettant la modélisation des phénomènes de propagation des flux. Les objectifs de gestion sont représentés par des coûts sur les arcs. L’allocation optimale de la ressource est obtenue par la recherche du flot de coût minimal sur le réseau de transport. A cette fin, un algorithme d’optimisation prenant en compte les contraintes additionnelles issues des sommets de répartition est proposé. Les méthodes et algorithmes développés sont appliqués au cas des systèmes hydrographiques et à la problématique de l'allocation de la ressource en eau associée. Cette dernière est devenue cruciale en raison des effets négatifs de l'anthropisation des espaces naturels, du changement climatique et de l’augmentation des besoins. Il s’agit de partager la ressource en eau entre différents usagers, conformément à un ensemble d’objectifs et de priorités. L'allocation de la ressource en eau est réalisée en trois étapes principales : le diagnostic de l'état de la ressource disponible sur le système hydrographique à l'instant initial, incluant la prévision de son évolution sur l'horizon de gestion ; la détermination des actions à réaliser sur le système hydraulique pour allouer la ressource en respectant les contraintes et les objectifs ; la surveillance des données mesurées fournissant des indicateurs reconstitués de l’état du système. Les performances de la démarche proposée sont évaluées sur divers systèmes hydrographiques soumis à de multiples régimes hydrologiques

Optimisation sous contraintes de problèmes distribués par auto-organisation coopérative

Quotidiennement, divers problèmes d'optimisation : minimiser un coût de production, optimiser le parcours d'un véhicule, etc sont à résoudre. Ces problèmes se caractérisent par un degré élevé de complexité dû à l'hétérogénéité et la diversité des acteurs en jeu, à la masse importante des données ainsi qu'à la dynamique des environnements dans lesquels ils sont plongés. Face à la complexité croissante de ces applications, les approches de résolution classiques ont montré leurs limites. Depuis quelques années, la communauté scientifique s'intéresse aux développements de nouvelles solutions basées sur la distribution du calcul et la décentralisation du contrôle plus adaptées à ce genre de problème. La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agents Systems) propose le développement de solutions utilisant des systèmes multi-agents auto-adaptatifs par auto-organisation coopérative. Cette théorie a montré son adéquation pour la résolution de problèmes complexes et dynamiques, mais son application reste à un niveau d'abstraction assez élevé. L'objectif de ce travail est de spécialiser cette théorie pour la résolution de ce genre de problèmes. Ainsi, son utilisation en sera facilitée. Pour cela, le modèle d'agents AMAS4Opt avec des comportements et des interactions coopératifs et locaux a été défini. La validation s'est effectuée sur deux problèmes clés d'optimisation : le contrôle manufacturier et la conception de produit complexe. De plus, afin de montrer la robustesse et l'adéquation des solutions développées, un ensemble de critères d'évaluation permettant de souligner les points forts et faibles des systèmes adaptatifs et de les comparer à des systèmes existants a été défini.We solve problems and make decisions all day long. Some problems and decisions are very challenging: What is the best itinerary to deliver orders given the weather, the traffic and the hour? How to improve product manufacturing performances? etc. Problems that are characterized by a high level of complexity due to the heterogeneity and diversity of the participating actors, to the increasing volume of manipulated data and to the dynamics of the applications environments. Classical solving approaches have shown their limits to cope with this growing complexity. For the last several years, the scientific community has been interested in the development of new solutions based on computation distribution and control decentralization. The AMAS (Adaptive Multi-Agent-Systems) theory proposes to build solutions based on self-adaptive multi-agent systems using cooperative self-organization. This theory has shown its adequacy to solve different complex and dynamic problems, but remains at a high abstraction level. This work proposes a specialization of this theory for complex optimization problem solving under constraints. Thus, the usage of this theory is made accessible to different non-AMAS experts' engineers. Thus, the AMAS4Opt agent model with cooperative, local and generic behaviours and interactions has been defined.This model is validated on two well-known optimization problems: scheduling in manufacturing control and complex product design. Finally, in order to show the robustness and adequacy of the developed solutions, a set of evaluation criteria is proposed to underline the advantages and limits of adaptive systems and to compare them with already existing systems

développement d'outils d'optimisation pour freefem++

Cette thèse est consacrée au développement d'outils pour FreeFem++ destinés à faciliter la résolution des problèmes d'optimisation. Ce travail se compose de deux parties principales. La première consiste en la programmation, la validation et l'exploitation d'interfaces permettant l¿utilisation de routines d'optimisation directement dans le logiciel. La seconde comprend le développement de solutions pour le calcul automatisé des dérivées, toujours au sein de FreeFem++, en exploitant les paradigmes de la différentiation automatique. FreeFem++ est un environnement de développement intégré dédié à la résolution numérique d¿équations aux dérivées partielles en dimension 2 et 3. Son langage ergonomique permet à l'utilisateur d'exploiter aisément ses nombreux outils de création de maillages, de résolution de systèmes linéaires, ainsi que ses bibliothèques d'éléments finis, etc... Nous introduisons les nouvelles routines d'optimisation désormais accessibles depuis la bibliothèque de modules du logiciel. En particulier, le logiciel libre d'optimisation sous contraintes IPOPT, qui implémente une méthode de points intérieurs très robuste pour l¿optimisation en grande dimension. Nous appliquons avec succès ces algorithmes à une série de problèmes concrets parmi lesquels la résolution numérique de problèmes de sur- faces minimales, la simulation de condensats de Bose-Einstein, ou encore un problème de positionnement inverse en mécanique des fluides. Une version prototypique de FreeFem++ contenant les outils de différentiation automatique est présentée, après avoir exposé les principes fondamentaux de cette méthode de calcul de dérivées pour le calcul scientifique.The goal of this Ph.D. thesis was the development of tools for the FreeFem++ software in order to make optimization problems easier to deal with. This has been accomplished following two main directions. Firstly, a set of optimization softwares is interfaced and validated before making use of them. Then, we analyse the field of automatic differentiation as a potential mean of simplification for the users. FreeFem++ is an integrated development environment dedicated to numerically solving partial differential equations. Its high level language allows the user for a comfortable experience while using its mesh generation capabilities, linear system solvers, as well as finite elements capabilities. We describe the newly available optimization features, with a certain emphasis on the open source software IPOPT, which implements a state of the art interior points method for large scale optimization. These optimization tools are then used in a set of quite successful applications, among which minimal surfaces, Bose-Einstein condensate simulation, and an inverse positioning problem in the context of computational fluid dynamics. Finally, after an introduction to the techniques of algorithmic differentiation, we also present an unstable prototype version of FreeFem++ including automatic differentiation features.PARIS-JUSSIEU-Bib.électronique (751059901) / SudocSudocFranceF

Nouvelle approche hybride d'optimisation multiobjective basée sur la méthode des surfaces de réponse et le système de colonies de fourmis

L'environnement industriel est devenu très compétitif et exige des délais de fabrication de plus en plus courts, des coûts réduits, ainsi que des produits de bonne qualité. Ces besoins conduisent à des problèmes d'ingénierie complexes, caractérisés par de nombreux objectifs ainsi que des contraintes plus complexes. De par le grand nombre de variables mises en jeu et la nécessité d'utiliser des logiciels pour les calculs des contraintes, ce processus d'optimisation est coûteux en temps de calcul et en expérimentation. Une des possibilités de réduction des coûts vient de l'introduction de la méthode des surfaces de réponse dans le processus d'optimisation. L'objectif principal de notre recherche est le développement d'un nouvel outil efficace d'optimisation et d'analyse. Nous avons développé une méthodologie souple et robuste, capable de résoudre des problèmes complexes. Le terme « optimisation » est très répandu, mais beaucoup de ceux qui l'emploient ne disposent pas d'outils spécifiques à cette fin. Ainsi, l'ingénieur cherche-t-il toujours la performance maximale, sans renoncer aux contraintes de coût minimum du projet. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle approche multiobjective combinant un outil de simulation à la modélisation avec la méthode des surfaces de réponse et aux algorithmes des colonies de fourmis (ACO). Le modèle d'optimisation développée est appliqué à l'optimisation d'un procédé de dessalement de l'eau de mer et à l'optimisation d'un procédé d'usinage cinq axes. Ces applications ont conduit à de grandes améliorations des résultats, de l'ordre de 30% pour le problème d'usinage, comparativement à l'usuelle fonction de désirabilité. L'approche hybride développée constitue une technique puissante et flexible pour la recherche de solution optimale pour différents problèmes

Sélection et réglage de paramètres pour l'optimisation de logiciels d'ordonnancement industriel

L’utilisation d’un logiciel d’ordonnancement industriel fait intervenir une multitude de paramètres dont le réglage influence fortement la qualité des résultats. A l’heure actuelle, ce réglage est effectué de façon manuelle, après un travail souvent fastidieux au cours de l’installation initiale du logiciel’ De plus, une fois spécifiées, les valeurs de ces paramètres sont rarement remises en cause par les utilisateurs, du fait de leur manque d’expérience et du nombre important de paramètres à ajuster. L’idée que nous développons ici consiste à utiliser des métaheuristiques pour automatiser cette tâche. Deux problèmes seront abordés : la sélection des paramètres pertinents et leur réglage en fonction des exigences de l’utilisateur. Nous proposons de résoudre ces deux problèmes de façon simultanée, en introduisant des stratégies de sélection au sein des métaheuristiques. Cette approche est appliquée au logiciel d’ordonnancement Ortems® et validée sur plusieurs cas industriels. ABSTRACT : The use of scheduling software requires to set-up a number of parameters that have a direct influence on the schedule quality. Nowadays, this set-up is obtained manually after an extensive effort during initial software installation. Moreover, this set-up is rarely called into question by users, due to their lack of experience and to the high number of parameters involved. It is suggested in this thesis the use of metaheuristics to automate this task. Two problems are considered: selection of relevant parameters and their tuning according to user requirements. We suggest here an approach to solve these problems simultaneously, based on the combination of metaheuristics with some parameter selection strategies. An implementation framework has been developed and tested on an industrial scheduler, named Ortems®. The first results of the use of this framework on real industrial databases are described and commented

De l'ordonnancement déterministe à l'ordonnancement distribué sous incertitudes

Ce travail présente l'étude de deux types de problèmes d'ordonnancement. Le premier concerne la résolution centralisée et exacte d'un problème à une machine, le second, la résolution distribuée et coopérative d'un problème job shop où chaque machine est assimilée à un acteur possédant sa propre autonomie décisionnelle. Pour ces deux problèmes, des conditions de dominance sont utilisées, dans le premier cas, dans le but de limiter la complexité algorithmique liée à la recherche de solutions admissibles ou optimales, dans le deuxième cas, pour accroître la capacité de chaque acteur à résister aux incertitudes liées aux fluctuations de son environnement. Dans un premier temps, un théorème proposé dans les années quatre-vingt est rappelé, qui, considérant le problème à une machine, permet de caractériser un ensemble de solutions dominantes. Sur la base de ce théorème, nous proposons ensuite de nouvelles conditions analytiques et numériques de dominance permettant de restreindre encore davantage l'ensemble des solutions dominantes. En exploitant ces résultats, des formulations mathématiques originales et efficaces sont présentées, sous forme de programmes linéaires en nombres entiers, pour la modélisation et la résolution du problème à une machine en s'intéressant tour à tour au critère de minimisation du plus grand retard algébrique, puis à celui de minimisation du nombre de travaux en retard. Dans un deuxième temps, nous étudions le problème d'ordonnancement job shop dans un environnement multi-acteur, chaque acteur gérant l'activité d'une machine. Tenant compte de l'autonomie de décision et des objectifs propres de chacun, l'ordonnancement est envisagé sous la forme d'une fonction distribuée où la solution globale résulte d'une coopération entre les différents acteurs, cette solution pouvant évoluer dans le temps au fur-et-à-mesure des prises de décision locales. Ainsi, chaque acteur construisant localement sa propre organisation et n'ayant qu'une connaissance partielle et incertaine de l'organisation des autres, nous proposons que les organisations locales soient construites de façon robuste. Pour cela nous montrons comment, à l'aide des résultats de dominance, maintenir au niveau de chaque acteur un ensemble dominant de solutions ayant une performance au pire bornée. Une nouvelle approche d'ordonnancement est ensuite proposée où les acteurs négocient deux à deux, de façon distribuée, de façon à converger progressivement vers des décisions assurant un compromis satisfaisant entre l'optimisation des objectifs locaux et des objectifs globaux.This work presents the study of two scheduling problems. The former concerns the exact and centralised resolution of a single machine problem, and the latter, the distributed and cooperative resolution of a job shop, each machine being viewed as an actor having its own decision autonomy. For both problems, dominance conditions are used, in the first case, in order to reduce the algorithmic complexity for seeking feasible or optimal solutions, and in the second case, to increase the ability of each actor to face uncertainties. In the first part, a theorem, stated in the early eighties, is recalled that allows to characterize a set of dominant solutions, considering a one-machine sequencing problem. On the basis of the theorem, new analytical and numerical dominance conditions are established that allow to tighten the set of dominant sequences. Then original and efficient mathematical formulations, in the form of integer linear programs, are proposed for modelling and solving single machine problems. Two kinds of criterion are considered : the minimization of the maximum lateness and the minimization of the number of tardy jobs. In the second part, the job shop scheduling problem is studied, using a multi-actor framework, assuming that each actor manages one machine. Taking into account the decisional autonomy and the own objectives of each actor, scheduling is seen as a distributed and dynamic function, where the global solution emerges from negotiations among the actors. We assume that each actor builds up its own local organisation in a robust way, having an imprecise and partial knowledge of the other actor's organisation. We particularly show how maintaining on each actor a set of dominant job sequences so that the worst performance can be bounded. Then a new scheduling approach is sketched where actors initiate point-to-point negotiation, in a distributed way, so as to progressively converge toward trade-off decisions that balance local and global objectives

Optimisation de trajectoires pour la résolution de conflits aériens en route

As air trafic keeps increasingthe resolution of En Route conflicts is becoming a serious concern especially in Europe.In this thesis the two aicraft conflict problem is first studied as an optimal command problem with state constraints this study enlights some interesting properties of the optimal trajectories. The structure of the admissible trajectories set makes the problem combinatorial. Numerical tests run with local optimization tools confirm that local optimization algorithms are not suited to solve such problems. The theoretical results are then used to build a model that can handle many aircraft and Air Trafic Control real constraints. As the optimization problem is global and combinatorial Genetic Algorithms are suited to it. Furthermore Genetic Algorithms and several local optima near the global optimum Genetic operators adapted to partially separable functions are introduced in order to improve the algorithms efficiency on conflicts problems involving up to aircraftL'augmentation du trafic aérien génère des problèmes d'optimisation très complexes pour le contrôle aérien. Le problème d'optimisation de trajectoires pour la résolution de conflits en route reste aujourd'hui ouvert. Dans cette thèse, l'approche initiale est d'étudier le problème de conflit a deux avions comme un problème de commande optimale avec contrainte sur l'état. Cette approche permet de dégager certaines propriétés des trajectoires optimales. L'étude théorique de la structure de l'ensemble des trajectoires admissibles fait apparaitre le caractère fortement combinatoire du problème. Des applications numériques effectuées avec un algorithme de type gradient permettent alors d'illustrer les résultats théoriques et de constater l'inefficacité des méthodes locales. Dans un deuxième temps, les résultats théoriques sont exploites afin de définir les premiers éléments de modélisation du problème réel permettant de tenir compte des contraintes opérationnelles liées au contexte du contrôle du trafic aérien. Le caractère global et fortement combinatoire du problème d'optimisation conduit a utiliser les algorithmes génétiques. Ceux-ci permettent d'approcher plusieurs solutions différentes proches de l'optimum. Un opérateur de croisement adapte aux fonctions partiellement séparables est introduit dans les algorithmes génétiques de manière a pouvoir résoudre des conflits pouvant impliquer jusqu'à une vingtaine d'avions en temps réel avec de faibles populations. Les résultats sont illustrés par plusieurs exemples