Download Free Optimisation A Deux Niveaux Book in PDF and EPUB Free Download. You can read online Optimisation A Deux Niveaux and write the review.

Notre travail s'est principalement orienté sur une analyse théorique de problèmes d'optimisation à deux niveaux avec une étude d'approximations de problèmes de Stackelberg susceptible de servir de base à des méthodes non heuristiques liées au développement de techniques d'optimisation globale. Dans le chapitre on présente des généralités sur les problèmes d'optimisation à deux niveaux. On donne des exemples permettant de motiver les différentes formulations proposées dans la littérature. L'analyse de la complexité des problèmes d'optimisation à deux niveaux est effectué dans le cas linéaire. Pour cela, on énonce un résultat établi par j. F. Bard que l'on démontre sous des hypothèses plus faibles et de façon plus directe. Le chapitre se termine par la présentation de résultats d'existence. Dans le deuxième chapitre, on s'intéresse à l'étude de conditions nécessaires et suffisantes d'optimalité pour des problèmes d'optimisation à deux niveaux à formulation forte. Dans un premier temps, on commence par l'étude d'une classe de problèmes d'optimisation globale appelés problèmes anti-convexes. On montre ensuite que certains problèmes d'optimisation à deux niveaux peuvent être reformulés en problèmes de la classe ainsi considérée, ce qui nous permet d'en déduire des conditions nécessaires et suffisantes d'optimalité locale. Pour les conditions d'optimalité globale on ne considère que le cas linéaire et on montre que le problème d'optimisation à deux niveaux est équivalent à un problème de maximisation d'une fonction convexe sur un convexe compact. Dans le dernier chapitre, on s'intéresse à des problèmes d'optimisation à deux niveaux à formulation faible. Pour de tels problèmes, il est connu qu'en général les solutions n'existent pas même sous des hypothèses assez fortes, ce qui a conduit à l'introduction d'ensembles de solutions plus grands qui peuvent constituer de bons candidats pour la résolution du problème pose. On étudie ensuite deux procédures de régularisation combinées à une méthode introduite par Molodtsov. Nous présentons alors des résultats nouveaux sur l'approximation de sous-équilibres exacts. Nous donnons pour terminer des résultats de stabilité sous perturbations de données
Optimisation en sciences de l’ingénieur présente les principales méthodes exactes d’optimisation statique et dynamique. Parmi les méthodes décrites, figurent : la programmation linéaire avec plusieurs implémentations et la programmation non linéaire, particulièrement détaillée compte tenu de la grande variété d’algorithmes existants ; la programmation dynamique avec divers exemples d’application ; les réseaux de Hopfield ; l’optimisation en identification des systèmes ; l’optimisation des systèmes dynamiques avec notamment l’application à la commande des processus, l’optimisation des systèmes de grandes dimensions et des systèmes d’information. Didactique, cet ouvrage propose des références permettant au lecteur d’approfondir les diverses méthodes traitées. Lorsque les algorithmes étudiés le permettent, sans trop agrandir les présentations, des exemples d’implémentation sont proposés.
La fiabilité des systèmes complexes est un défi majeur pour les entreprises industrielles. Ces dernières doivent répondre aux exigences des donneurs d’ordre dont le non-respect entraînerait des pénalités compromettant les marchés futurs. L’un des enjeux majeurs de l’optimisation fiabiliste est d’établir une surveillance rigoureuse, capable de prédire et de détecter les modes de défaillances des systèmes étudiés. Cet ouvrage présente les avancées de la recherche et de l’industrie appliquées aux domaines de l’optimisation, de la fiabilité et de la prise en compte des incertitudes en mécanique. Ce couplage est à la base de la compétitivité des entreprises dans les secteurs de l’automobile, de l’aéronautique, du génie civil ou encore de la défense. Accompagné d’exemples détaillés, Incertitudes, optimisation et fiabilité des structures présente les nouveaux outils de conception les plus performants. Il s’adresse aux ingénieurs et aux enseignants-chercheurs.
Le contexte économique impose des systèmes toujours plus performants, minimisant coûts d’investissement et de possession. Si les méthodes d’analyse, de synthèse et de gestion présentées dans le premier volume Conception systémique pour la conversion d’énergie électrique 1 participent à l’optimisation des systèmes énergétiques, les techniques traitées dans cet ouvrage proposent d’aller encore plus loin dans la performance. La complexité de systèmes multidisciplinaires à fort degré de couplage augmentant, le processus de conception par optimisation consistant à coupler un modèle à un algorithme d’optimisation au sein d’un environnement logiciel devient dès lors indispensable. Ce volume rassemble les points-clés permettant de représenter efficacement et de façon compacte l’environnement système et les profils de mission, mais également les méthodes, modèles et outils dédiés à l’optimisation. Les approches multiniveaux de conception et l’optimisation technico-économique des réseaux électriques sont particulièrement détaillées.
2019 marked the 85th anniversary of Heinrich Freiherr von Stackelberg’s habilitation thesis “Marktform und Gleichgewicht,” which formed the roots of bilevel optimization. Research on the topic has grown tremendously since its introduction in the field of mathematical optimization. Besides the substantial advances that have been made from the perspective of game theory, many sub-fields of bilevel optimization have emerged concerning optimal control, multiobjective optimization, energy and electricity markets, management science, security and many more. Each chapter of this book covers a specific aspect of bilevel optimization that has grown significantly or holds great potential to grow, and was written by top experts in the corresponding area. In other words, unlike other works on the subject, this book consists of surveys of different topics on bilevel optimization. Hence, it can serve as a point of departure for students and researchers beginning their research journey or pursuing related projects. It also provides a unique opportunity for experienced researchers in the field to learn about the progress made so far and directions that warrant further investigation. All chapters have been peer-reviewed by experts on mathematical optimization.
Le choix du mode de déplacement (voiture privée, transport en commun, vélo, marche) est souvent contraint par son accessibilité, son coût ou la qualité du service proposé. Or, à ce jour, la voiture reste le moyen de transport privilégié. Dans le cadre de la mobilité durable, le rôle de l'information des voyageurs devient crucial. Il est nécessaire de promouvoir l'utilisation rationnelle et pertinente du meilleur mode de transport pour un déplacement donné. Cette information multimodale, qui met en avant l'offre de mobilité sur un territoire donné, fait souvent défaut ou est difficilement disponible. Des projets ont ainsi été initiés qui, à l'instar du CISIT en Nord Pas de Calais, tentent de concrétiser des idées novatrices alliant l'intelligence aux transports. Ingénierie du transport et des services de mobilité avancés présente un état de l'art de l'ensemble des techniques, approches et méthodes pour la spécification, la conception, l'optimisation et la mise en oeuvre des services de mobilité avancés.
Cette thèse aborde l'optimisation multicritère et l'optimisation à deux niveaux. L'investigation porte principalement sur les méthodes, les applications et les liens possibles entre les deux classes d'optimisation. Premièrement, nous développons une méthode de résolution des problèmes d'optimisation linéaire multicritère. Pour ce faire, nous introduisons une nouvelle caractérisation des faces efficaces et exploitons le résultat selon lequel l'ensemble des tableaux idéaux associés aux sommets extrêmes dégénérés est connexe. Ceci a permis de développer une approche de parcours de sommet extrême pour générer l'ensemble des solutions efficaces. Dans le même ordre d'idée, nous développons une méthode de résolution des problèmes linéaires à deux niveaux. L'approche est basée sur un résultat, que nous avons formalisé et démontré, qui stipule que la solution optimale du problème linéaire à deux niveaux est l'un des sommets extrêmes du domaine admissible. L'implémentation de l'approche a permis de démontrer qu'il existait dans la littérature des problèmes dont les solutions connues étaient fausses. Deuxièmement, en termes d'applications, nous construisons un modèle d'optimisation multicritère pouvant être exploité dans l'optique d'une planification optimale de la distribution de l'énergie électrique au Cameroun. Nous proposons aussi, à partir d'un modèle d'optimisation à deux niveaux, une technique dont la mise en œuvre par l'État pourrait permettre de protéger les industries locales de la concurrence des firmes internationales. Enfin, nous étudions l'interrelation entre l'optimisation multicritère et l'optimisation à deux niveaux. Tout d'abord, nous tirons des conditions de Pareto-optimalité des solutions du problème à deux niveaux. Ensuite, nous montrons qu'il est possible d'obtenir une solution optimale de certaines classes de problèmes d'optimisation à deux niveaux en résolvant deux problèmes particuliers d'optimisation multicritère. Puis, nous étudions le cas de problème à deux niveaux dans lequel chaque décideur possède plusieurs fonctions objectifs conflictuelles, en nous focalisant sur le cas linéaire. Après, nous construisons un problème artificiel d'optimisation linéaire multicritère dont l'ensemble des solutions efficaces est égal au domaine des solutions admissibles du problème du leader. Pour terminer, nous utilisons ce résultat pour proposer deux approches de résolution dépendant chacune des aspirations du leader.