Algorithmes pour des problèmes d'optimisation avec des ressources fractionnaires
Auteur / Autrice : | Marco Casazza |
Direction : | Roberto Wolfler-Calvo, Alberto Ceselli |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 26/02/2016 |
Etablissement(s) : | Sorbonne Paris Cité en cotutelle avec Università degli studi (Milan, Italie) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement de préparation : Université Sorbonne Paris Nord (Bobigny, Villetaneuse, Seine-Saint-Denis ; 1970-....) |
Laboratoire : Laboratoire informatique de Paris-Nord (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis ; 2001-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Claudio Ferretti |
Examinateurs / Examinatrices : Lucas Létocart, Manuel Iori | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Andrea Lodi, Dominique Feillet, Stefan Irnich |
Mots clés
Mots clés libres
Résumé
Dans cette thèse nous considérons une classe de problèmes d’optimisation ayant une particularité : des décisions à la fois discrètes et continues doivent être prises simultanément. Ces problèmes se posent dans de nombreuses applications pratiques, comme par exemple dans les réseaux de télécommunications à large bande passante et dans les problèmes de transport écologique, où les ressources disponibles peuvent être très légèrement consommées ou réparties. Ces problèmes se sont avérés être plus difficiles à résoudre que leurs homologues purement discrets. Des méthodes efficaces pour la résolution de ces problèmes sont proposées dans cette thèse. Notre approche est de prendre en compte des variantes de problèmes classiques d’optimisation combinatoire appartenant à trois domaines : packing, routage et routage/ packing intégré. Les résultats obtenus suggèrent l’existence de méthodes efficaces, réduisant l’effort de calcul nécessaire pour résoudre ce type de problème. La plupart du temps, ces méthodes sont basées sur l’exploitation de la structure des solutions optimales pour réduire l’espace de recherche.