Optimisation robuste d'une migration de matériel dans un réseau de décroissance de clients

par Aurélie Le Maître

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Alain Billionnet.

Soutenue en 2008

à Paris, CNAM .


  • Résumé

    France Telecom is planning a change of facilities in its fixed phone network in a five years period. Because of competition and new offers, clients linked to the network sites are decreasing during the period. This enables to use again an equipment if it had been set up for a client who left afterwards. So the optimization problem consists in deciding for each year, which sites are migrated, how many equipments are bought or reused, in order to minimize the total cost. We present first a formulation by integer linear programming and we build an algorithm to solve optimally a polynomial subproblem. The exact resolution with a solver is efficient even with big instances and we propose various heuristics of relative good quality who provide a quicker answer. We then focused on a robust approach, in order to protect against uncertainty in datas coming from forecast studies. We studied a first method based on a representation by a finite number of scenarios and we obtained good results up to 5 scenarios. We also tried another method who relays on the definition of an uncertainly set around every uncertain data, but we had difficulties in appliying it to our specific problem

  • Titre traduit

    Equipments replacement robust optimization in a decreaseing network


  • Résumé

    France Télécom souhaite planifier une migration d'équipements en place dans son réseau fixe sur un horizon fixé de cinq ans. Du fait de l'apparition de nouveaux services et d'offres concurrentes, le nombre de clients concernés est en décroissance sur la période considérée. Ainsi, des équipements installés pour des clients qui décident de résilier leur abonnement pourront être désinstallés et réutilisés ultérieurement pour d'autres clients, cette manipulation présentant un intérêt économique. Le but du problème est de déterminer la date de migration de chaque site de façon à minimiser le coût global, mais également le nombre de nouveaux équipements achetés ou récupérés chaque année. Nous proposons une modélisation de ce problème déterministe d'optimisation par la programmation linéaire en variables entières, puis nous construisons un algorithme qui optimise la récupération des e��quipements en fonction des dates de migration des sites. La résolution exacte par un solveur fonctionne bien et nous proposons des heuristiques permettant de fournir très rapidement une bonne solution aux problèmes de grande taille. Nous avons ensuite étudié deux approches robustes, afin de se prémunir contre l'incertitude des données de prévisions de trafic. La première méthode est basée sur une représentation de l'incertitude par un ensemble fini de scénarios réalisables et fournit de bons résultats jusqu'à 5 scénarios. Pour la seconde méthode, fondée sur la définition d'intervalles d'incertitude pour chaque donnée incertaine, nous avons rencontré des difficultés d'adaptation à la spécificité de notre problème.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (148 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 145-147

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