Conception de méthodes d'optimisation dynamique continue basées sur l'analyse multirésolution et l'apprentissage

par Asmaa Ghoumari

Projet de thèse en Signal, Image, Automatique

Sous la direction de Patrick Siarry et de Amir Nakib.


  • Résumé

    Conception de méthodes d'optimisation dynamique continue basées sur l'analyse multi résolution et l'apprentissage Un problème d'optimisation dynamique est caractérisé par une fonction objectif qui change en fonction du temps. Le moyen le plus simple pour résoudre un problème dynamique est de redémarrer un algorithme d'optimisation statique (c'est-à-dire un algorithme conçu pour des problèmes dont la fonction objectif n'évolue pas au cours du temps) à chaque fois qu'un changement se produit dans la fonction objectif. Cela nécessite, toutefois, de pouvoir déterminer l'instant du changement et d'avoir suffisamment de temps entre chaque changement pour trouver une solution acceptable. Le but de ce sujet de thèse est de contribuer aux développements d'algorithmes pour la résolution de problèmes d'optimisation dynamique. Les algorithmes développés seront testés sur les benchmarks tels que celui de la conférence CEC' 08, puis appliqués pour résoudre des problèmes d'allocation de ressources ou de traitement de séquences d'images.

  • Titre traduit

    Dynamic optimization design methods based on continuous multiresolution analysis and machine learning


  • Résumé

    Dynamic optimization design methods based on continuous analysis multi -resolution and learning A dynamic optimization problem is characterized by an objective function that changes with time. The easiest way to solve a problem is to restart a static optimization algorithm (that is to say an algorithm designed to problems whose objective function does not change over time) every time that a change occurs in the objective function. This requires, however, to be able to determine the moment of change and to have enough time between each change to find an acceptable solution. The aim of this thesis is to contribute to the development of algorithms for solving dynamic optimization problems. The developed algorithms will be tested on benchmarks such as the CEC conference '08 and then applied to solve resource allocation problems or processing image sequences.