Recherche locale performante pour la résolution de plusieurs problèmes combinatoires
Auteur / Autrice : | Mirsad Buljubasic |
Direction : | Michel Vasquez |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 20/11/2015 |
Etablissement(s) : | Montpellier |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de génie informatique et d'ingénierie de production |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Michel Vasquez, Jin-Kao Hao, Mutsunori Yagiura, Miklós Molnár, Haris Gavranovic, Saïd Hanafi |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jin-Kao Hao, Mutsunori Yagiura |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Cette thèse porte sur la conception et l'implémentation d'algorithmes approchés pour l'optimisation en variables discrètes. Plus particulièrement, dans cette étude nous nous intéressons à la résolution de trois problèmes combinatoires difficiles : le « Bin-Packing », la « Réaffectation de machines » et la « Gestion des rames sur les sites ferroviaires ». Le premier est un problème d'optimisation classique et bien connu, tandis que les deux autres, issus du monde industriel, ont été proposés respectivement par Google et par la SNCF. Pour chaque problème, nous proposons une approche heuristique basée sur la recherche locale et nous comparons nos résultats avec les meilleurs résultats connus dans la littérature. En outre, en guise d'introduction aux méthodes de recherche locale mise en œuvre dans cette thèse, deux métaheuristiques, GRASP et Recherche Tabou, sont présentées à travers leur application au problème de la couverture minimale.