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OPTI

Optimisation globale, optimisation multi-objectifs

L’équipe OPTI est actuellement rattachée à la direction et travaille au projet de l’équipe OGRE du nouveau laboratoire.

Responsable

L’équipe OPTI résulte de la réunion des équipes MEO et ROOM en septembre 2010.

Présentation

L’équipe OPTI a pour objectif de développer des connaissances visant la résolution efficace de problèmes d’optimisation complexes. Elle s’adresse à un champ de problématiques allant du traitement de problèmes NP-difficiles de grande taille, jusqu’à la certification des calculs, avec comme fil rouge le développement de méthodes, algorithmes et logiciels performants répondant aux problèmes d’optimisation sous-jacents.

Dans le sillage de la reconnaissance et des résultats obtenus par MEO et ROOM, l’équipe OPTI repose sur quatre axes de recherche constituant les pierres angulaires qu’elle souhaite conforter.

Thématiques de recherche

Optimisation globale. Cet axe concerne le calcul scientifique certifié basé sur l’analyse par intervalles et l’optimisation globale pour les problèmes numériques non linéaires et non convexes. L’approche choisie consiste à développer des méthodes de satisfaction de contraintes et d’analyse par intervalles et de les hybrider avec les outils classiques de l’optimisation. L’enjeu du prochain quadriennal est de démontrer que des outils de calcul certifié sont capables de résoudre des problèmes d’optimisation sous contraintes difficiles.

Optimisation multi-objectif. Emmenées par les problèmes combinatoires présentant plusieurs objectifs à optimiser, les recherches inscrites dans cet axe caractérisent principalement l’activité scientifique de ROOM. Forte de ses productions récentes sur les méthodes exactes et métaheuristiques dédiées à ce cadre de problèmes, l’équipe a initié des travaux sur les algorithmes approchés à garantie de performances, la caractérisation des instances numériques et la prise en compte de préférences. Ces ambitions sont positionnées dans les objectifs du projet ANR blanc Guepard (2009-2013), lesquels régissent nos travaux pour le quadriennal 2012-2015.

Logiciels. Le développement et la diffusion de logiciels efficaces seront des préoccupations centrales de l’équipe. Cette activité figure dans le cœur de métier de MEO et se mesure par exemple avec la librairie d’arithmétique des intervalles gaol et la librairie de résolution de contraintes numériques realpaver. Une ambition est de faire évoluer ces systèmes génériques pour réaliser des calculs en parallèle et attaquer des problèmes d’optimisation. Avec une vision plus spécifique, ROOM intègre dans le système recife un ensemble d’outils opérationnels pour l’étude de la capacité d’infrastructures ferroviaires. L’application qui est un système d’aide à la décision multicritère qui est appelé à évoluer notamment par l’intégration des productions proposées par l’équipe sur cette problématique.

Applications. Des expérimentations sont réalisées sur des problèmes réels pour valider les travaux de recherche mais aussi en extraire des problématiques nouvelles. Les domaines concernés relèvent d’opportunités qui se sont présentées et sur lesquels des investissements ont été consentis en vue d’obtenir la maîtrise requise. Il s’agit de systèmes souvent complexes comme le transport ferroviaire, les réseaux de communication, la production, les systèmes homme-machine, la conception, l’automatique, la robotique. Cet axe sera continué prioritairement sur cette variété de domaines sans s’interdire de nouvelles ouvertures, comme par exemple les systèmes hybrides en biologie.

L’équipe OPTI souhaite également s’ouvrir sur des travaux à la croisée des savoirs. Elle aspire attaquer des problèmes en variables mixtes (continues et discrètes) ainsi que développer des méthodes de résolutions hybrides (locales et globales, linéaires et non linéaires). Un objectif est de partager une culture commune d’ici 2012 et d’amorcer des travaux sur des points précisément identifiés.

Enfin, OPTI se donne une ambition nouvelle pour développer des travaux sur le calcul haute performance pour des problèmes d’optimisation. Notons que des résultats ont déjà été obtenus en algorithmique parallèle pour la résolution des problèmes numériques.

Dernière modification : vendredi 25 novembre 2016