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

Design d'expérimentation interactif : aide à la compréhension de systèmes complexes

Ce mémoire propose des outils de design d'expérimentations ayant pour but d'aider un analyste dans son investigation d'un système complexe. Les méthodes présentées se divisent en trois groupes, l'exploration, l'optimisation et l'approximation. Les trois ensembles répondent chacun à un besoin particulier lors de l'analyse de système complexe. L'exploration permet de disperser uniformément une collection d'expériences dans l'espace des paramètres du problème. L'optimisation, pour sa part, donne la possibilité de trouver les combinaisons de paramètres optimales du problème. L'approximation, quant à elle, octroie la possibilité d'estimer le résultat de combinaisons de facteurs dont la réponse est inconnue ou difficile à obtenir. Mises ensemble, ces méthodes forment le design d'expérimentation interactif. Elles permettent à un analyste d'obtenir, par le biais de méthodes éprouvées, une information détaillée sur le système étudié

Méthodes de conception intégrée "dimensionnement-gestion" par optimisation d'un micro-réseau avec stockage

L’augmentation de la consommation pour soutenir la croissance, le souci de réduction des gaz à effet de serre et les avancées technologiques ont favorisé le développement des sources d’énergie renouvelables depuis les années 90. L’implantation de ces générateurs décentralisés a progressivement modifié l’architecture du réseau en passant d’un modèle vertical à une situation davantage clusterisée. Ce réseau maillé voit ainsi apparaitre de nouveaux acteurs, à la fois producteurs et consommateurs (en anglais, les « prosumers»). Pour ce type de structures, la stratégie classique actuelle consiste à acheter l'ensemble de l'énergie consommée alors que la totalité de la production est vendue séparément à des tarifs intéressants. Avec les progrès réalisés sur les différentes technologies de stockage, de nouveaux degrés de liberté apparaissent et des opérations plus intelligentes deviennent possibles. L’objet de l’étude est un microréseau comprenant un générateur photovoltaïque et un consommateur tertiaire associés à un moyen de stockage. Deux technologies sont envisagées avec des volants d’inertie dans un premier temps et une batterie électrochimique (Li-ion) par la suite. Les domaines d’étude relatifs à ce type de système sont la gestion énergétique par planification, la commande temps réel et le dimensionnement. Les travaux de cette thèse se concentrent d’abord sur la problématique de gestion par optimisation des flux d’énergie. Différents algorithmes sont ainsi utilisés et comparés pour planifier le fonctionnement du microréseau. L’objectif est de diminuer la facture énergétique en tenant compte des données de consommation et production mais également des politiques tarifaires en vigueur et d’éventuelles contraintes de fonctionnement imposées par le fournisseur d’énergie. Dans un second temps la problématique de dimensionnement est abordée avec une démarche de conception optimale intégrant la boucle de gestion dès la phase de design. Nous montrons plus particulièrement comment l’adéquation entre les méthodes d’optimisation utilisées et le modèle du microréseau employé peut permettre la réduction significative des temps de calcul. Une configuration optimale du microréseau, valable sur des horizons temporels longs intégrant les alternances saisonnières, peut finalement se dégager. Les travaux se concluent sur une phase d’analyse avec des dimensionnements établis pour différents contextes tarifaires. Le but est de dégager des domaines permettant de valoriser et justifier l’installation d’un moyen de stockage qui s’avère indispensable pour soutenir le développement des sources d’énergies renouvelables et assurer la transition énergétique. ABSTRACT : To face the increasing demand of electrical power in compliance with the liberalization of the electricity market and the need of reducing CO2 emissions, many distributed energy resources have emerged and especially the generation systems that utilize renewable energy sources. In the nearfuture, the grid could be described as an aggregation of several microgrids both consumer and producer. For those "prosumers", a classical strategy consists in selling all the highly subsidized production at important prices while all consumed energy is purchased. Smarter operations now become possible with developments of energy storage technologies and evolving prices policies. The microgrid considered in the thesis is composed of an industrial load and a photovoltaic generator associated to an energy storage. Two technologies are considered with high speed flywheels on one hand and a Li-ion electrochemical battery on the other. The common study referring to such systems allude to the optimal scheduling, the real-time management and the sizing methodology. Firstly in the thesis, the optimal power flow dispatching is performed using various algorithms. Those operations aim at reducing the electrical bill taking account of consumption and production forecasts as well as the different fares and possible constraints imposed by the power supplier. Then the design strategy is investigated. The approach consists in simultaneously integrating the energy management and the sizing of the system. We particularly underline the complexity of the resulting optimization problem and how it can be solved using suitable optimization methods in compliance with relevant models of the microgrid. We specifically show the reduction of the computational time allowing the microgrid simulation over long time durations in the optimization process in order to take seasonal variations into account. In the last part a cost analysis is performed, and different design are computed depending on the prices policies. The goal is to determine a financial context that would encourage the deployment of storage systems that are necessary to favor the development of intermittent renewable energy sources

Un système data mining en ligne pour la maintenance ontologique d'une mémoire corporative DM

L'intégration de la connaissance dans la mémoire corporative (Ribière et Matta, 1998), (Dieng et al., 1998) fait face à l'hétérogénéité des données (Visser, Jones et al., 1997). L'utilisation de l'ontologie est une approche possible pour surmonter ce problème. Cependant, l'ontologie est une structure de donnée comme n'importe quelle structure informatique, elle est donc dynamique et évolue dans le temps à cause des conditions dynamiques résultant des changements du domaine conceptuel, les changements de conceptualisation, les changements de spécification, les changements descendants, etc. (Yildiz, 2006). Ces dernières années, plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de la maintenance des ontologies. Cependant, la précision et le rappel ne permettent pas de satisfaire les besoins des utilisateurs. De plus, ces approches ne prennent pas en compte toute l'information disponible pour prendre une décision réaliste. Pour résoudre le problème de l'évolution de la connaissance dans les ontologies, nous proposons une approche hybride qui utilise l'apprentissage machine et un processus d'alignement qui contrôle les relations syntaxiques entre les entrées dans l'ontologie. De plus, des règles structurelles et des heuristiques sont appliquées pour améliorer le degré de similitude entre les entités ontologiques. Ce processus hybride crée des règles de correspondance qui définissent comment transformer les entrées dans l'ontologie en définissant tous les types d'associations possibles entre les entités ontologiques. L'approche d'enrichissement de l'ontologie exploite les techniques de la fouille de données, les techniques du traitement automatique du langage naturel et la recherche d'information pour améliorer la performance d'apprentissage durant la tâche d'enrichissement du domaine conceptuel. L'évaluation des ontologies demeure un problème important et le choix d'une approche appropriée dépend des critères utilisés. Dans notre approche, nous adoptons la vérification de la cohérence décrite dans (Maziar Amirhosseini et al., 2011) et (Abderrazak et al., 2011).\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Traitement automatique du langage naturel, Apprentissage machine, Recherche d'information, Intégration, Ontologie, Mémoire corporative, Web sémantique