Thèse soutenue

Modèles de résolution approchée et efficace pour les problèmes des réseaux de transport et de télécommunication

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Auteur / Autrice : Ibrahim Moussa
Direction : Mhand HifiToufik Saadi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 15/06/2015
Etablissement(s) : Amiens
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Eco-procédés, optimisation et aide à la décision (2012-....)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mhand Hifi, Toufik Saadi, Imed Kacem, Frédéric Saubion, Jin-Kao Hao, Aristotelis Giannakos
Rapporteurs / Rapporteuses : Imed Kacem, Frédéric Saubion

Résumé

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Cette thèse s’intéresse à la résolution de problèmes d’optimisation combinatoires NP-difficiles en utilisant des méthodes de résolution approchées. Deux domaines d’application sont ciblés ici, d’une part la problématique générale du réseau de transport avec une variante portant plus précisément sur la planification des tournées avec une équipe de véhicules, d’autre part le problème de gestion de sessions en mode multicast dans un réseau de télécommunication, abordé ici du point de vue plus général du partitionnement dans un graphe biparti. Ces deux applications sont évidemment d’intérêt, tant du point de vue fondamental pour les méthodes de résolution qui doivent toujours progresser face à de nouveaux challenges, que du point de vue des retombées industrielles potentielles. La résolution de tels problèmes comporte généralement deux phases : dans un premier temps il s’agit de définir un ou plusieurs modèles mathématiques, de les comparer éventuellement pour choisir le plus efficace en fonction des outils de résolution disponibles; dans un deuxième temps il est possible d’utiliser un paradigme de résolution générique, comme par exemple un solveur de programmation linéaire, ou bien de spécialiser un algorithme en y incluant des heuristiques et connaissances spécifiques, afin d’optimiser sa performance. C’est dans cette deuxième démarche que se situe cette thèse, démarche souvent nécessaire lorsque les problèmes abordés deviennent complexes et/ou de grande taille et que l’on souhaite concevoir des algorithmes plus efficaces