ULHN - UNIVERSITÉ LE HAVRE NORMANDIE

Accueil > Actualités > Recherche > Journée Optimisation 2021

Journée Optimisation 2021

mercredi 7 juillet 2021 à 14:00

Colloques, congrès, journées d’étude et séminaires

Manifestation scientifique ouverte au grand public

Manifestations scientifiques

Salle 127-128 au PIL (Pôle Ingénieur Logistique)

La Journée Optimisation 2021 qui aura lieu en juillet sera organisée par le Laboratoire de Mathématiques Appliquées du Havre (LMAH) avec l’association du Laboratoire de Mathématiques Nicolas Oresme (LMNO). Cette journée d’étude traitera de l’optimisation et ses applications en logistique.

Plusieurs conférences auront lieu dans le cadre de cette journée d’étude :

  • Conférence 1 de 14h à 15h

Titre : Optimisation en ligne des nouveaux services de mobilité
Par Mahdi ZARGAYOUNA, Chargé de recherche-HDR, Directeur Adjoint du laboratoire GRETTIA, Université Gustave EIFFEL.

Les nouveaux services de mobilité (covoiturage dynamique, transport à la demande, etc.) peuvent-il réduire la congestion du trafic routier ? Dans cette présentation, nous montrons que la réponse est oui si la densité des déplacements est élevée, ce qui est généralement le cas dans les réseaux à grande échelle mais pas dans les réseaux à petite et moyenne échelle où les possibilités de partage de trajets sont plutôt limitées. Pour atteindre ces conclusions, nous proposons un système d’optimisation avec horizon glissant, fondé sur un algorithme d’apprentissage non supervisé pour le clustering des requêtes, et en interaction avec un simulateur de trafic fondé sur MFD (Macroscopic Fundamental Diagram).

  • Conférence 2 de 15h à 16h

Titre : Le pont entre la méta-heuristique et la simulation : applications à la gestion du trafic aérien
Par le Professeur Daniel DELAHAY, Responsable de l’équipe OPTIM à l’Ecole Nationale d’Aviation Civile (ENAC).

Le pont entre l’optimisation et la simulation est de plus en plus efficace en raison de l’augmentation de la puissance de calcul du CPU (GPU). L’exposé commence par donner un bref aperçu des méthodes d’optimisation et se concentre sur l’évaluation de la fonction objective. L’avantage produit par la connexion de l’optimisation et de la simulation est présenté. Une telle approche de simulation d’optimisation peut également être améliorée au moyen de l’apprentissage automatique. Des applications aux opérations de gestion du trafic aérien sont ensuite présentées.

  • Conférence 3 de 16h à 17h

Titre : Autour de la robustesse et la post-optimisation pour les problèmes d’optimisation combinatoire
Par Monsieur Abdelkader SBIHI, Directeur de la Faculté à Brest Business School.

Nous considérons un problème d’optimisation combinatoire noté OC, où l’ensemble des solutions réalisables est une famille de sous-ensembles non vides d’un ensemble fini. Les objets sont munis de profits positifs spécifiés, et la fonction objective représente le profit total des éléments de la solution réalisable. Nous supposons que l’ensemble des solutions réalisables est fixe, mais les profits des éléments peuvent être perturbés ou sont donnés avec des erreurs non contrôlées. Toutes les réalisations possibles des profits forment l’ensemble des scénarios. Une solution réalisable qui, pour un ensemble donné de scénarios, garantit la valeur minimale du regret relatif dans le pire des cas parmi toutes les solutions réalisables, est appelée une solution robuste.
Dans la première partie de cette communication, nous présentons des formules générales qui permettent de calculer les intervalles de robustesse par rapport à une solution optimale obtenue pour certains profits initiaux. Dans cette étude, nous considérons aussi le pourcentage maximal de perturbation d’un seul profit, qui ne détruit pas la robustesse d’une solution donnée. Dans la deuxième partie, nous considérons un problème OC particulier qui est le sac-à-dos à scénarios multiples. Nous présentons une stratégie de décomposition du problème original en considérant une série de problèmes auxiliaires, chacun selon le scénario correspondant. Par la suite, nous étudions la sensibilité de la solution optimale aux variations des profits selon que le scénario soit optimal ou non. Nous établirons des résultats théoriques qui permettent de construire les intervalles robustes bornant ces variations (dites acceptables) et pour lesquels toute solution du problème original perturbé demeure valide.
Nous donnerons un algorithme d’analyse de sensibilité permettant de construire ces intervalles ainsi que quelques résultats numériques.

Mise en ligne : 27-05-2021 - Mise à jour : 16-06-2021

Informations pratiques

LMAH - Laboratoire de Mathématiques Appliquées du Havre - EA 3821

Tél. : 02 32 74 45 41
lmah@univ-lehavre.fr

Actualités

Facebook
Plan du site - Mentions légales – © 2014-2021 Université du Havre - 25 rue Philippe Lebon - BP 1123 - 76063 Le Havre Cedex France
téléphone : +33 (0)2 32 74 40 00 communication@univ-lehavre.fr