Métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif : approches coopératives, prise en compte de l'incertitude et application en logistique

par Arnaud Liefooghe

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de El-Ghazali Talbi et de Laetitia Jourdan.

Soutenue le 08-12-2009

à Lille 1 .


  • Résumé

    De nombreux problèmes d'optimisation issus du monde réel. notamment dans le domaine de la logistique, doivent faire face à beaucoup de difficultés, En effet, ils sont souvent caractérisés par des espaces de recherche vastes et complexes, de multiples fonctions objectif contradictoires, et une foule d'incertitudes qui doivent être prises en compte, Les métaheuristiques sont des candidats naturels pour résoudre ces problèmes, ce qui les rend préférables aux méthodes d'optimisation classiques, Toutefois, le développent de métaheuristiques efficaces résulte en un processus d'ingénierie complexe, Le coeur de ce travail réside en la conception, l'implémentation et l'analyse expérimentale de métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif ainsi que leurs applications à des problèmes logistiques de tournées et d'ordonnancement. Tout d'abord, une vue unifiée de ces approches est présentée, puis intégrée dans une plateforme logicielle dédiée à leur implémentation, ParadisEO-MOEO, Ensuite, plusieurs approches de coopération, combinant des métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif, sont proposées, Enfin, la question de la prise en compte de l'incertitude est abordée dans le context de l'optimisation multiobjectif.

  • Titre traduit

    Metaheuristics for multiobjective optimisation : cooperative approaches, uncertainty handling and application in logistics


  • Résumé

    Many real-world optimization problems, especially in the field of logistics, have to face a lot of difficulties, Indeed, they are often characterized by large and complex search'spaces, multiple conflicting objective functions, and a host of uncertainties that have ta be taken into account. Metaheuristics are natural candidates ta solve those problems and make them preferable to classical optimization methods, However, the development of efficient metaheuristics results in a complex engineering process, The core subject of this work lies in the design, implementation and experimental analysis of metaheuristics for multiobjective optimization, together with theu applications to logis tic problems from routing and scheduling, Firstly, a unitïed view of such approaches is presented and then integrated into a software framework for their implementation, ParadisEO-MOEO, Next, sorne cooperative approaches combining metaheuristics for multiobjective optimization are proposed, At last, the issue of uncertainty handling is discussed in the context of multiobjective optimization.


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