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DOLPHIN : Optimisation multi-critère parallèle coopérative (équipe-projet)
Présentation de l’équipe-projet
Equipe-projet commune avec le LIFL (CNRS et Université des Sciences et Technologies de Lille), localisée à Lille.
De nombreux secteurs de l'industrie sont concernés par des problèmes d'optimisation de grande dimension et complexes mettant en jeu des coûts financiers très importants et pour lesquels les décisions doivent être prises de façon optimale. Ainsi, face à des applications qui nécessitent la résolution de problèmes de taille sans cesse croissante et ce dans des délais de plus en plus courts, voire en temps réel, seule la mise en oeuvre conjointe des méthodes avancées issues de l'optimisation combinatoire en Recherche Opérationnelle, de la décision en Intelligence Artificielle et de l'utilisation du Parallélisme et de la distribution permettrait d'aboutir à des solutions satisfaisantes.
L'équipe-projet DOLPHIN a pour objectif la modélisation et la résolution parallèle de problèmes d'optimisation combinatoire (multi-objectifs) de grande taille. Des méthodes parallèles coopératives efficaces sont développées à partir de l'analyse de la structure du problème traité. Les problèmes ciblés appartiennent aussi bien à la classe des problèmes génériques (ordonnancement flow-shop, élaboration de tournées, etc.) que des problèmes industriels issus des télécommunications et de la génomique.
Axes de recherche
- Analyse de la structure d'un problème d'optimisation combinatoire, où plusieurs indicateurs sont utilisés pour analyser le paysage du problème. Ceci a permis la conception d'opérateurs, fonctions objectifs et de méthodes hybrides efficaces pour la résolution de problèmes mono-objectif et multi-objectif.
- Coopération de méthodes (métaheuristiques et/ou méthodes exactes), qui permet l'hybridation de méthodes aux comportements complémentaires.
- Méthodes d'optimisation parallèles, comme moyen d'accélérer les temps de recherche, de résoudre des problèmes de grande taille, d'améliorer la robustesse et la qualité des solutions obtenues.
Relations internationales et industrielles
- France Telecom R&D, télécommunications.
- IT-OMICS, Genfit, bioinformatique et génomique.
- Mobinets, télécommunications mobiles.
- EvoNet European Network, Univ. Malaga (Espagne), Illinois (USA), etc.
Logiciels
PARADISEO, GUIMOO, ARV
Responsable scientifique
El-Ghazali TALBI [page personnelle]
+33 3 59 57 78 88
talbi@lifl.fr
Secrétariat : +33 3 59 57 78 38
Adresse de l’équipe
Université Lille 1 - Bât. M3
Cité Scientifique
59655 Villeneuve d'Ascq Cedex France
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