Planification de coût optimal basée sur les CSP pondérés

For planning to come of age, plans must be judged by a measure of quality, such as the total cost of actions. This thesis describes an optimal-cost planner in the classical planning framework except that each action has a cost.We code the extraction of an optimal plan, from a planning graph with a fixed number k of levels, as a weighted constraint satisfaction problem (WCSP). The specific structure of the resulting WCSP means that a state-of-the-art exhaustive solver was able to find an optimal plan in planning graphs containing several thousand nodes.We present several methods for determining a tight bound on the number of planning-graph levels required to ensure finding a globally optimal plan. These include universal notions such as indispensable sets S of actions: every valid plan contains at least one action in S. Different types of indispensable sets can be rapidly detected by solving relaxed planning problems related to the original problem. On extensive trials on benchmark problems, the bound on the number of planning-graph levels was reduced by an average of 60% allowing us to solve many instances to optimality.Thorough experimental investigations demonstrated that using the planning graph in optimal planning is a practical possibility, although not competitive, in terms of computation time, with a recent state-of-the-art optimal planner.Un des challenges actuels de la planification est la résolution de problèmes pour lesquels on cherche à optimiser la qualité d'une solution telle que le coût d'un plan-solution. Dans cette thèse, nous développons une méthode originale pour la planification de coût optimal dans un cadre classique non temporel et avec des actions valuées.Pour cela, nous utilisons une structure de longueur fixée appelée graphe de planification. L'extraction d'une solution optimale, à partir de ce graphe, est codée comme un problème de satisfaction de contraintes pondérées (WCSP). La structure spécifique des WCSP obtenus permet aux solveurs actuels de trouver, pour une longueur donnée, une solution optimale dans un graphe de planification contenant plusieurs centaines de nœuds. Nous présentons ensuite plusieurs méthodes pour déterminer la longueur maximale des graphes de planification nécessaire pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. Ces méthodes incluent plusieurs notions universelles comme par exemple la notion d'ensembles d'actions indispensables pour lesquels toutes les solutions contiennent au moins une action de l'ensemble. Les résultats expérimentaux effectués montrent que l'utilisation de ces méthodes permet une diminution de 60% en moyenne de la longueur requise pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. La comparaison expérimentale avec d'autres planificateurs montre que l'utilisation du graphe de planification et des CSP pondérés pour la planification optimale est possible en pratique même si elle n'est pas compétitive, en terme de temps de calcul, avec les planificateurs optimaux récents

Reconstruction et segmentation d'image 3D de tomographie électronique par approche "problème inverse"

Dans le domaine du raffinage, les mesures morphologiques de particules sont devenues indispensables pour caractériser les supports de catalyseurs. À travers ces paramètres, on peut remonter aux spécificités physico-chimiques des matériaux étudiés. Une des techniques d'acquisition utilisées est la tomographie électronique (ou nanotomographie). Des volumes 3D sont reconstruits à partir de séries de projections sous différents angles obtenues par microscopie électronique en transmission (MET). Cette technique permet d'acquérir une réelle information tridimensionnelle à l'échelle du nanomètre. Les projections sont obtenues en utilisant les possibilités d'inclinaison du porte objet d'un MET. À cause des limitations mécaniques de ce porte objet (proximité avec les lentilles magnétiques et déplacement nanométrique), on ne peut acquérir qu'un nombre assez restreint de projections, celles-ci étant limitées à un intervalle angulaire fixe. D'autre part, l'inclinaison du porte objet est accompagnée d'un déplacement mécanique nanométrique non parfaitement contrôlé. Ces déplacements doivent être corrigés après l'acquisition par un alignement des projections suivant le même axe 3D de rotation. Cette étape est un pré-requis à la reconstruction tomographique. Nous suggérons d'utiliser une méthode de reconstruction tomographique par une approche de type "problème inverse". Cette méthode permet d'aligner des projections et de corriger les lacunes de l'acquisition de l'objet observé en introduisant de façon pertinente des informations a priori. Ces informations sont donc basées à la fois sur la physique de l'acquisition (nature physique des images MET, géométrie et limitation spécifique de l'acquisition des projections, etc...) et sur la nature des objets à reconstruire (nombre et répartition des phases, critères morphologiques de type de connexité, etc...). L'algorithme proposé permet de réaliser la reconstruction nanotomographique avec une grande précision et un temps de calculs réduit considérablement par rapport à la technique classique. Nous avons testé avec succès notre méthode pour les projections réelles de différents supports de catalyseurIn oil refining industry, morphological measurements of particles have become an essential part in the characterization of catalyst supports. Through these parameters, one can infer the specific physicochemical properties of the studied materials. One of the main acquisition techniques is electron tomography (or nanotomography). 3D volumes are reconstructed from sets of projections from different angles made by a transmission electron microscope (TEM). This technique provides a real three-dimensional information at the nanometric scale. Projections are obtained by tilting the specimen port in the microscope. The tilt mechanism has two drawbacks: a rather limited angular range and mechanical shifts, which are difficult to deal with, knowing that these shifts must be corrected after the acquisition by an alignment of projections. This alignment step is a prerequisite for the tomographic reconstruction. Our work deals with a wholly "inverse problem" approach for aligning projections and reducing artifacts due to missing projections by introducing in a relevant way certain a priori informations. These informations are jointly based on the physics of acquisition (physical nature of the TEM images, geometry and specific limitation on the acquisition of projections...) and on the nature of objects to be reconstructed (number and distribution of phases, morphological criteria such as connectivity ...). This approach is described in an algorithmic way. The implementation of this algorithm shows higher precision reconstruction and smaller computation time compared to earlier techniques. We successfully tested our method for real projections of different catalyst supportsST ETIENNE-Bib. électronique (422189901) / SudocSudocFranceF

Ordonnancement des systèmes de production flexibles soumis à différents types de contraintes de blocage

This thesis deals mainly with makespan minimization in Flow-Shop and hybrid Flow-Shop scheduling problems where mixed blocking constraints are considered. In Flow-Shop scheduling problem, a set of N jobs must be executed on a set of M machines. All jobs require the same operation order that must be executed according to the same manufacturing process. Each machine can only execute one job at any time. Pre-emptive operation is not authorized in presented work. In case of hybrid Flow-Shop, at any processing stage k, there exist one or more identical machines Mk. Objective function consists in determining best schedule in order to reduce makespan, i.e. time where all operations are completed.The most common scheduling problem is classical flowshop where buffer space capacity between machines is considered as unlimited. Other problems are characterized by the fact that the storage capacity is limited or null and which generates one blocking constraint. This constraint can be a classical blocking (RSb) or particular blocking (RCb or RCb*). In our works, we present a general case which can be derived from industry and modeled as Flow-Shop and hybrid Flow-Shop systems subject simultaneously to different blocking.To solve these problems, we studied in this thesis complexity of these systems and we proposed exact methods, approached methods and lower bounds.Ce sujet de thèse concerne de manière générale l'évaluation des performances et l'ordonnancement dans des systèmes de production flexibles et principalement les problèmes d'ordonnancement d'atelier de type Flow-Shop et Flow-Shop hybride. Le problème d'ordonnancement d'un Flow-Shop peut être défini ainsi : un ensemble de N jobs composés chacun de M opérations, doivent passer sur M machines dans le même ordre. Une machine peut exécuter une seule opération à la fois, chaque job ne peut avoir qu'une seule opération en cours de réalisation simultanément et la préemption n'est pas autorisée. Dans le cas des Flow-Shops hybrides, Mk machines identiques sont disponibles à chaque étage k en un ou plusieurs exemplaires. Pour cette étude, notre objectif est toujours de minimiser le temps total d'exécution aussi appelé makespan.Les problèmes d'ordonnancement les plus répandus sont de type Flow-Shop classique où les espaces de stockage entre les machines sont considérées comme infinies. D’autres problèmes sont caractérisés par des capacités de stockage limitées ou nulles qui engendre une seule contrainte de blocage. Cette contrainte peut être un blocage classique (de type RSb) ou particulier (de type RCb ou RCb*). Dans nos travaux de recherche, nous présentons un cas général qui peut être tiré de l'industrie et modélisé sous forme de systèmes de type Flow-Shop et Flow-Shop hybride soumis simultanément à plusieurs types de blocage. Pour résoudre ce genre de problèmes, nous avons étudié dans cette thèse la complexité de ces systèmes et nous avons proposé des méthodes exactes, des méthodes approchées ainsi que des bornes inférieures

Conception optimale des moteurs à réluctance variable à commutation électronique pour la traction des véhicules électriques légers

Le domaine de la traction électrique a suscité un très grand intérêt dans les dernières années. La conception optimale de l'ensemble moteur électrique de traction onduleur doit prendre en compte une variété de critères et contraintes. Étant donnée la liaison entre la géométrie du moteur et la stratégie de commande de l'onduleur, l'optimisation de l'ensemble de traction doit prendre en considération, en même temps, les deux composants.L'objectif de la thèse est la conception d'un outil d'optimisation appliqué à un système de traction électrique légère qu'emploie un moteur à réluctance variable alimenté (MRVCE) par un onduleur triphasé en pont complet. Le MRVCE est modélisé en utilisant la technique par réseau de perméances. En même temps, la technique de commande électronique peut être facilement intégrée dans le modèle pour effectuer l'analyse dynamique du fonctionnement du moteur. L'outil d'optimisation réalisé utilise l'algorithme par essaim de particules, modifié pour résoudre des problèmes multi-objectif. Les objectifs sont liés à la qualité des caractéristiques de fonctionnement du moteur, en temps que les variables d'optimisation concernent la géométrie du moteur aussi que la technique de commande. Les performances de l'algorithme sont comparées avec ceux de l'algorithme génétique (NSGA-II) et d'une implémentation classique de l'algorithme par essaim de particules multi-objectif.Finalement, un prototype de moteur à réluctance variable est construit et le fonctionnement du MRVCE alimenté depuis l'onduleur triphasé en pont complet est implémenté et les outils de modélisation et d'optimisation sont validésThe interest for the electric traction applications has been growing in the last few years. The optimal design of the electric motor and of the inverter that powers it needs to consider a long list of restrictions and criteria. Because of the fact that the geometry of the motor and the switching strategy are closely linked, the optimization of the traction solution needs to consider both, at the same time.The objective of this thesis is the development of an optimization tool applied for the optimization of an electric traction solution that uses the switched reluctance motor (SRM) fed from a three phase full bridge inverter. The SRM is modeled using Permeance Network Analysis (PNA). The switching technique can be easily integrated in the model, which gives the possibility to run a dynamic analysis. The optimization tool created uses the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, modified for multi-objective problems. The algorithms performances are compared with those of the Genetic Algorithm, using the NSGA-II multi-objective technique and with a classic version of multiple objective particle swarm optimizer (MOPSO).Finally, a SRM prototype is constructed and the drive solution using a full-bridge three phase inverter is implemented. The modeling and optimization tools are thus experimentally validatedVILLENEUVE D'ASCQ-ECLI (590092307) / SudocSudocFranceF

Fusion de données multi-capteurs pour la construction incrémentale du modèle tridimensionnel texturé d'un environnement intérieur par un robot mobile

Ce travail traite la Modélisation 3D d'un environnement intérieur par un robot mobile. La principale contribution concerne la construction d'un modèle géométrique hétérogène combinant des amers plans texturés, des lignes 3D et des points d'intérêt. Pour cela, nous devons fusionner des données géométriques et photométriques. Ainsi, nous avons d'abord amélioré la stéréovision, en proposant une approche de la mise en correspondance stéréoscopique par coupure de graphe. Notre contribution réside dans la construction d'un graphe réduit qui a permis d'accélérer la méthode globale et d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes locales. Aussi, pour percevoir l'environnement, le robot est équipé d'un télémètre laser 3D et d'une caméra. Nous proposons une chaîne algorithmique permettant de construire une carte hétérogène, par l'algorithme de Cartographie et Localisation Simultanées (EKF-SLAM). Le placage de la texture sur les facettes planes a permis de solidifier l'association de données.This thesis examines the problem of 3D Modelling of indoor environment by a mobile robot. Our main contribution consists in constructing a heterogeneous geometrical model containing textured planar landmarks, 3D lines and interest points. For that, we must fuse geometrical and photometrical data. Hence, we began by improving the stereo vision algorithm, and proposed a new approach of stereo matching by graph cuts. The most significant contribution is the construction of a reduced graph that allows to accelerate the global method and to provide better results than the local methods. Also, to perceive the environment, the robot is equipped by a 3D laser scanner and by a camera. We proposed an algorithmic chain allowing to incrementally constructing a heterogeneous map, using the algorithm of Simultaneous Localization and Mapping based (EKF-SLAM). Mapping the texture on the planar landmarks makes more robust the phase of data association

Planification de mission pour un système de lancement aéroporté autonome

Cette thèse de doctorat s inscrit dans le cadre des activités de recherche sur les systèmes de lancement aéroporté autonome. L originalité du travail est basée sur la planification de mission effectuée par un algorithme de type A*(A-étoile). Cet algorithme a été amélioré pour répondre aux besoins de la mission de largage d un lanceur. Il effectue la planification du chemin le plus court dans un espace tridimensionnel. Le meilleur chemin est choisi à partir de plusieurs points de passage générés dans la région de mission. Une région peut être une phase du vol ou une partie du profil de vol. Le chemin le plus court est identifié par rapport à la présence de différents obstacles dans l espace de recherche et son objectif consiste à atteindre un point désiré. Les obstacles ont différentes dimensions et orientations dans l espace. L étude de leur comportement est associée aux incertitudes en provenance de l environnement. Ils peuvent représenter des régions interdites au vol ou des conditions atmosphériques défavorables. L évolution de ces derniers n est pas prévisible à l avance, ce qui impose l addition d une fonctionnalité dans l algorithme. Il est possible de replanifier le chemin à partir d un point de passage appartenant à un chemin généré en fonction de la position détectée récemment de l obstacle en déplacement pour arriver dans la configuration finale désirée. Cette détection est possible grâce aux capteurs positionnés sur le premier étage de ce système de lancement représenté par un avion-porteur. Les points de passage que le véhicule aérien doit suivre pour atteindre les objectifs importants ne sont pas choisis d une manière aléatoire. Leur génération dans l espace de recherche du chemin est définie en rapport aux limitations dynamiques de l avion. Les modèles cinématique et dynamique du véhicule aérien qui décrivent son évolution sont aussi développés dans cette thèse. Ces modèles sont étudiés dans un système de coordonnées aérodynamiques. Le référentiel traite la présence du vent qui influe sur le comportement du véhicule. Cela nous permet de considérer d une manière prédictive plusieurs incertitudes en provenance de l environnement ou internes pour le véhicule. Les perturbations internes sont provoquées par le largage du lanceur. Le régime transitoire est relié à la perte de masse qui pour certaines missions peut atteindre le tiers de la masse totale du système de lancement. L algorithme de planification traite une autre prévision la possibilité que le largage ne soit pas réalisé. Cela peut arriver dans le cas où une tempête s est installée dans la région de lancement ou il y a plusieurs obstacles dont l évitement risque de consommer trop de carburant et d empêcher le retour sur le site d atterrissage. Les connexions entre les différents points de passage peuvent être souvent brutes et difficiles à réaliser par le véhicule aérien. Pour résoudre cette problématique dans le deuxième module développé sur la génération de trajectoire réalisable, nous utilisons l approche des polynômes de troisième ordre. Ces polynômes par rapport aux autres techniques diminuent le temps du calcul pour générer une trajectoire réalisable entre deux points de passage consécutifs. Le chemin réalisable est facile à suivre par le système. Pour le suivi de la trajectoire, nous avons introduit dans un troisième module la commande par mode glissant. Le principe de cette commande consiste le choix de la surface de commutation entre la trajectoire actuelle suivie par le véhicule et la trajectoire désirée déterminée par l algorithme de planification A-étoile et générée par les polynômes cartésiens de troisième ordre.This Ph.D. thesis deals with the systems of autonomous airborne launch vehicles. The originality of this work is based on the mission planning released by a graph-based A* (A-star) pathfinding algorithm. This algorithm was improved to respond to the specifications of this launching mission. It carries out the planning of the shortest path in a three-dimensional space. The optimal path is selected from the interconnections of several waypoints generated in the mission area. An area can be a specific mission phase or a part of the flight plan. The shortest path is identified according to the presence of various obstacles during the path search and its objective is to reach a desired point in the region. The obstacles have various dimensions and orientations in space. The study of their behavior is associated with disturbances coming from the environment. They could be forbidden flight regions or unfavorable atmospheric conditions. The evolution of the latter cannot be always predicted in advance, which still imposes an improvement that can be added in the operation of the algorithm. The path replanning is also possible. Starting from a safe waypoint from an already generated path according to a recently detected obstacle, a new path can be planned from this point considering the new obstacle coordinates to arrive at the desired final configuration. This detection will be taken into account by the sensors situated on the airborne launcher called a carrier to define the final necessary computing time. The waypoints which the airborne vehicle must follow to achieve the important mission goals are not selected in a random manner. Their generation in the search space is defined according to the dynamic limitations of the vehicle. The kinematic and dynamic models of the carrier are also developed in this thesis. These models are studied in an aerodynamic reference frame. This frame treats the presence of the wind which influences the vehicle evolution in space. That enables to consider in a predictive manner several uncertainties coming from the environment or internal for the vehicle. The internal disturbances are caused by the launching mode relied to a significant loss of mass which for certain missions can reach a half of the total mass of the launching system. The planning algorithm treats in a predictive manner the possibility that the launching is not executed. That can happen if in the launching region a storm is settled or there are several obstacles that avoidance is likely to consume the fuel of the carrier and to prevent the successful return on the landing site. The interconnections between the various waypoints can be often rough and difficult to execute by the airborne launcher. To solve these problems a second module has to be developed to generate a feasible trajectory using the polynomials of third order.. Compared to other techniques this one decreases the calculation time of the trajectory between two consecutive waypoints. The feasible path is easy to follow by the airborne launcher. For the trajectory tracking we introduced into a third module the sliding mode control. The functionality of this control is in the choice of switching surfaces between the current trajectory tracking by the vehicle and the desired trajectory defined by the A* algorithm waypoints and generated by the third order polynomials.EVRY-Bib. électronique (912289901) / SudocSudocFranceF

Reconstruction statistique 3D à partir d’un faible nombre de projections : application : coronarographie RX rotationnelle

The problematic of this thesis concerns the statistical iterative 3D reconstruction of coronary tree from a very few number of coronary angiograms (5 images). During RX rotational angiographic exam, only projections corresponding to the same cardiac phase are selected in order to check the condition of space and time non-variability of the object to reconstruct (static reconstruction). The limited number of projections complicates the reconstruction, considered then as an illness inverse problem. The answer to a similar problem needs a regularization process. To do so, we choose baysian formalism considering the reconstruction as a random field maximizing the posterior probability (MAP), composed by quadratic likelihood terms (attached to data) and Gibbs prior (prior markovian based on a partial interpretation of the object to reconstruct). The MAP maximizing allowed us using a numerical optimization algorithm, to introduce a smoothing constraint and preserve the edges on the reconstruction while choosing wisely the potential functions associated to prior energy. In this paper, we have discussed in details the three components of efficient statistical reconstruction MAP, which are : 1- the construction of precise physical model of acquisition process; 2- the selection of an appropriate prior model; and 3- the definition of an efficient iterative optimization algorithm. This discussion lead us to propose two iterative algorithms MAP, MAP-MNR and MAP-ARTUR-GC, which we have tested and evaluated on realistic simulated data (Patient data from 64-slice CT).La problématique de cette thèse concerne la reconstruction statistique itérative 3D de l'arbre coronaire, à partir d'un nombre très réduit d'angiogrammes coronariens (5 images). Pendant un examen rotationnel d'angiographie RX, seules les projections correspondant à la même phase cardiaque sont sélectionnées afin de vérifier la condition de non variabilité spatio-temporelle de l'objet à reconstruire (reconstruction statique). Le nombre restreint de projections complique cette reconstruction, considérée alors comme un problème inverse mal posé. La résolution d'un tel problème nécessite une procédure de régularisation. Pour ce faire, nous avons opté pour le formalisme bayésien en considérant la reconstruction comme le champ aléatoire maximisant la probabilité a posteriori (MAP), composée d'un terme quadratique de vraisemblance (attache aux données) et un a priori de Gibbs (à priori markovien basé sur une interprétation partielle de l'objet à reconstruire). La maximisation MAP adoptant un algorithme d'optimisation numérique nous a permis d'introduire une contrainte de lissage avec préservation de contours des reconstructions en choisissant adéquatement les fonctions de potentiel associées à l'énergie à priori. Dans ce manuscrit, nous avons discuté en détail des trois principales composantes d'une reconstruction statistique MAP performante, à savoir (1) l'élaboration d'un modèle physique précis du processus d'acquisition, (2) l'adoption d'un modèle à priori approprié et (3) la définition d'un algorithme d'optimisation itératif efficace. Cette discussion nous a conduit à proposer deux algorithmes itératifs MAP, MAP-MNR et MAP-ARTUR-GC, que nous avons testés et évalués sur des données simulées réalistes (données patient issues d'une acquisition CT- 64 multi-barrettes)