Algorithmes évolutionnaires parallèles pour l'optimisation multi-objectif de réseaux de télécommunications mobiles

par Hervé Meunier

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de El-Ghazali Talbi.

Soutenue en 2002

à Lille 1 .


  • Résumé

    Ce travail de thèse porte sur l'optimisation de problèmes multi-objectifs de grande taille. Une classification des métaheuristiques pour la résolution de problèmes multi-objectifs proposée dans ce travail montre les limites des méthodes basées sur la transformation d'un problème multi-objectif en un problème mono-objectif. Nous pensons que les métaheuristiques à base de populations, tels les algorithmes évolutionnaires, sont bien adaptées pour la résolution de ces problèmes. En effet, l'optimisation multi-objectif a pour caractéristique principale de fournir un ensemble de solutions qui représente le front Pareto des solutions compromis. Nous avons adopté une approche progressive dans la présentation des concepts introduits dans l'algorithme, qui reflète l'évolution dans la conception de l'algorithme. Les mécanismes proposés ont été validés par la résolution d'un problème réel complexe issu des télécommunications : le problème du design de réseaux cellulaires. Nous avons introduit de nouveaux indicateurs de performance permettant d'évaluer la qualité de fronts Pareto : la contribution et l'entropie. Nous avons aussi noté que peu de travaux ont été réalisés autour des algorithmes parallèle pour l'optimisation multi-objectif. Trois modèles parallèles ont été proposés. Les approches basées sur le partitionnement de l'espace opérationnel et sur la distribution de la phase d'évaluation permettent d'accélérer les temps de recherche des algorithmes proposés et résoudre des problèmes de grande taille. L'approche parallèle insulaire basée sur la coopération de sous-populations par migration d'archives permet d'améliorer la qualité des fronts obtenus et une meilleure robustesse des algorithmes. La complémentarité de ces trois approches fait qu'une approche hiérarchique à trois niveaux, bénéficiant des avantages de chaque modèle, a été développée, et évaluée, ce qui a permis de proposer des solutions pour améliorer [. . . ].

  • Titre traduit

    Parallel evolutionary algorithms for the multi-objective optimization of radio wave cellular networks


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Informations

  • Détails : 1 vol. (IV-142 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 135-142

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université des sciences et technologies de Lille (Villeneuve d'Ascq, Nord). Service commun de la documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 50376-2002-93
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