Intégration des techniques de recherche locale à la programmation linéaire en nombres entiers

par Emilie Danna

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Philippe Michelon.

Soutenue en 2004

à l'Avignon .


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  • Titre traduit

    Integrating local search techniques into mixed integer programming


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  • Résumé

    Cette thèse présente plusieurs algorithmes pour l'intégration des techniques de recherche locale à la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Premièrement, nous introduisons un schéma de coopération entre recherche locale et génération de colonnes qui généralise le concept d'heuristiques pour le branch-and-cut au branch-and-price et nous l'appliquons avec succès au problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps. Deuxièmement, nous présentons une nouvelle heuristique pour les problèmes linéaires quelconques en nombres entiers : Relaxation Induced Neighborhood Search (RINS). Cette heuristique produit des solutions entières de qualité pour des modèles qu'il était très difficile de résoudre auparavant. Elle est maintenant implantée dans le logiciel ILOG CPLEX 9. RINS exploite les trois concepts fondamentaux de la recherche locale (voisinage, intensification et diversification) en les transposant à la programmation linéaire en nombres entiers. Cette heuristique est générique : elle peut être appliquée à n'importe quel modèle de PLNE, sans aucune connaissance préalable de sa structure. RINS nous permet de formaliser la notion d'algorithme "conceptuellement hybride". Ce paradigme de développement consiste à utiliser une seule technique de résolution et à intégrer dans ce cadre les concepts d'autres techniques plutôt qu'à faire coopérer des composants logiciels. Les performances de RINS et notre analyse des difficultés des algorithmes hybrides existants laissent à penser que cette classe d'algorithmes est prometteuse. Troisièmement, nous nous intéressons plus en détail au problème d'ordonnancement d'atelier avec coûts d'avance et de retard sur lequel RINS est particulièrement efficace. Nous proposons plusieurs améliorations et extensions du modèle disjonctif pour ce problème et une heuristique (MCORE: big-M COefficient REduction) qui pourrait être généralisée à d'autres modèles de structure similaire. MCORE est également un algorithme "conceptuellement hybride"

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (145 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 133-145

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université d'Avignon et des Pays de Vaucluse. Bibliothèque universitaire.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T 17.04.197
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