Thèse soutenue

Caractérisation des instances difficiles de problèmes d'optimisation NP-difficiles
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Auteur / Autrice : Valentin Weber
Direction : Nadia BraunerYann Kieffer
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 08/07/2013
Etablissement(s) : Grenoble
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble)
Jury : Président / Présidente : Clarisse Dhaenens
Examinateurs / Examinatrices : David Coudert, Mathieu Liedloff
Rapporteurs / Rapporteuses : Clarisse Dhaenens, Christian Artigues

Résumé

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L'étude expérimentale d'algorithmes est un sujet crucial dans la conception de nouveaux algorithmes, puisque le contexte d'évaluation influence inévitablement la mesure de la qualité des algorithmes. Le sujet particulier qui nous intéresse dans l'étude expérimentale est la pertinence des instances choisies pour servir de base de test à l'expérimentation. Nous formalisons ce critère par la notion de "difficulté d'instance" qui dépend des performances pratiques de méthodes de résolution. Le coeur de la thèse porte sur un outil pour évaluer empiriquement la difficulté d'instance. L'approche proposée présente une méthode de benchmarking d'instances sur des jeux de test d'algorithmes. Nous illustrons cette méthode expérimentale pour évaluer des classes d'instances à travers plusieurs exemples d'applications sur le problème du voyageur de commerce. Nous présentons ensuite une approche pour générer des instances difficiles. Elle repose sur des opérations qui modifient les instances, mais qui permettent de retrouver facilement une solution optimale, d'une instance à l'autre. Nous étudions théoriquement et expérimentalement son impact sur les performances de méthodes de résolution.