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

Sustainable Cooperative Coevolution with a Multi-Armed Bandit

This paper proposes a self-adaptation mechanism to manage the resources allocated to the different species comprising a cooperative coevolutionary algorithm. The proposed approach relies on a dynamic extension to the well-known multi-armed bandit framework. At each iteration, the dynamic multi-armed bandit makes a decision on which species to evolve for a generation, using the history of progress made by the different species to guide the decisions. We show experimentally, on a benchmark and a real-world problem, that evolving the different populations at different paces allows not only to identify solutions more rapidly, but also improves the capacity of cooperative coevolution to solve more complex problems.Comment: Accepted at GECCO 201

Placement interactif de capteurs mobiles dans des environnements tridimensionnels non convexes

La présente thèse propose un système complet de placement de capteurs mobiles dans un environnement pleinement tridimensionnel et préalablement inconnu. Les capteurs mobiles sont des capteurs placés sur des unités robotiques autonomes, soit des véhicules possédant une unité de calcul et pouvant se déplacer dans l’environnement. Le placement de capteur est fondé sur une vue désirée par un utilisateur du système nommé vue virtuelle. La vue virtuelle est contrôlée à distance en changeant les paramètres intrinsèques et extrinsèques du capteur virtuel, soit sa position, sa résolution, son champ de vue, etc. Le capteur virtuel n’est alors soumis à aucune contrainte physique, par exemple il peut être placé à n’importe quelle hauteur dans l’environnement et avoir un champ de vue et une résolution arbitrairement grande. Les capteurs mobiles (réels) ont pour tâche de récupérer toute l’information contenue dans le point de vue virtuel. Ce n’est qu’en combinant leur capacité sensorielle que les capteurs mobiles pourront capter l’information demandée par l’utilisateur. Tout d’abord, cette thèse s’attaque au problème de placement de capteurs en définissant une fonction de visibilité servant à évaluer le positionnement d’un groupe de capteurs dans l’environnement. La fonction de visibilité développée est applicable aux environnements tridimensionnels et se base sur le principe de ligne de vue directe entre un capteur et la cible. De plus, la fonction prend en compte la densité d’échantillonnage des capteurs afin de reproduire la densité désirée indiquée par le capteur virtuel. Ensuite, ce travail propose l’utilisation d’un modèle de l’environnement pleinement tridimensionnel et pouvant être construit de manière incrémentale, rendant son utilisation possible dans un environnement tridimensionnel non convexe préalablement inconnu. Puis, un algorithme d’optimisation coopératif est présenté afin de trouver simultanément le nombre de capteurs et leur positionnement respectif afin d’acquérir l’information contenue dans la vue virtuelle. Finalement, la thèse démontre expérimentalement dans diverses conditions que le système proposé est supérieur à l’état de l’art pour le placement de capteurs dans le but d’observer une scène bidimensionnelle. Il est aussi établi expérimentalement en simulation et en réalité que les performances se transposent à l’observation d’environnements tridimensionnels non convexes préalablement inconnus.This Thesis proposes a novel mobile sensor placement system working in initially unknown three dimensional environment. The mobile sensors are fix sensors placed on autonomous robots, which are ground and aerial vehicles equipped with computing units. The sensor placement is based on a user-defined view, named the virtual view. This view is manipulated through a virtual sensor intrinsic and extrinsic parameters, such as its position, orientation, field of view, resolution, etc. The virtual sensor is not subject to any physical constraint, for example it can be place where no sensor could be or it possess an arbitrary large field of view and resolution. The mobile (real) sensors have to acquire the entire information contained in this virtual view. It is only by combining the sensory capacity of an unknown number of sensors that they can acquire the necessary information. First, this Thesis addresses the sensor placement problem by defining a visibility function to qualify a group of sensor configurations in the environment. This function is applicable to three dimensional environments and is based on direct line of sight principle, where we compute the sensor sampling density in its visibility region. Then, this Thesis proposes the use of an incrementally built model of the environment containing all the information needed by the objective function. Next, a cooperative optimization algorithm is put forward to simultaneously find the number of sensors and their respective position required to capture all the information in the virtual view. Finally, the proposed system is experimentally shown to use less sensor to acquire the scene of interest at a higher resolution than state of the art methods in initially known two dimensional environments. It is also shown in simulation and practice that the performance of the system can be transposed to initially unknown non-convex three dimensional environments

Optimizing Low-Discrepancy Sequences with an Evolutionary Algorithm

International audienceMany elds rely on some stochastic sampling of a given com- plex space. Low-discrepancy sequences are methods aim- ing at producing samples with better space-lling properties than uniformly distributed random numbers, hence allow- ing a more ecient sampling of that space. State-of-the-art methods like nearly orthogonal Latin hypercubes and scram- bled Halton sequences are congured by permutations of in- ternal parameters, where permutations are commonly done randomly. This paper proposes the use of evolutionary al- gorithms to evolve these permutations, in order to optimize a discrepancy measure. Results show that an evolution- ary method is able to generate low-discrepancy sequences of signicantly better space-lling properties compared to sequences congured with purely random permutations

EVOLUTIONARY OPTIMIZATION OF LOW-DISCREPANCY SEQUENCES

Abstract. Low-discrepancy sequences provide a way to generate quasi-random numbers of high dimensionality with a very high level of uniformity. The nearly orthogonal Latin hypercube and the generalized Halton sequence are two popular methods when it comes to generate low-discrepancy sequences. In this article, we propose to use evolutionary algorithms in order to find optimized solutions to the combinatorial problem of configuring generators of these sequences. Experimental results show that the optimized sequence generators behave at least as well as generators from the literature for the Halton sequence and significantly better for the nearly orthogonal Latin hypercube. 1

Optimizing Low-Discrepancy Sequences with an Evolutionary Algorithm

International audienceMany elds rely on some stochastic sampling of a given com- plex space. Low-discrepancy sequences are methods aim- ing at producing samples with better space-lling properties than uniformly distributed random numbers, hence allow- ing a more ecient sampling of that space. State-of-the-art methods like nearly orthogonal Latin hypercubes and scram- bled Halton sequences are congured by permutations of in- ternal parameters, where permutations are commonly done randomly. This paper proposes the use of evolutionary al- gorithms to evolve these permutations, in order to optimize a discrepancy measure. Results show that an evolution- ary method is able to generate low-discrepancy sequences of signicantly better space-lling properties compared to sequences congured with purely random permutations