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Equipe ROOM

Les travaux visent le développement de connaissances en vue d’élaborer des méthodes d’optimisation avancées, fondées sur l’optimisation discrète en recherche opérationnelle, qui soient capables de traiter dans des temps raisonnables des problèmes d’optimisation complexes.

Présentation de l’équipe

Le fil conducteur de l’équipe repose sur l’étude, la modélisation et la résolution de problèmes d’optimisation essentiellement discrets, multi-objectif et de grande taille. les procédures opérationnelles qui en résultent sont essentiellement liées à la structure du problème traité et reposent, entre autre, sur des méthodes énumératives efficaces, ou encore sur des méthodes d’optimisation hybrides (metaheuristiques multiobjective et/ou méthodes exactes).

Les problèmes d’optimisation visés sont les problèmes de référence et leur traitement dans des problématiques socio-économiques rencontrées dans des environnements tels que le transport ferroviaire (capacité d’infrastructures ferroviaires), le transport aérien (composition d’équipages à affecter à des vols), les réseaux de communication (politiques de routages d’information, déploiement de nouvelles infrastructures) et la santé (radiothérapie pour le traitement des cancers). La plupart des applications sont menées dans le cadre de collaborations en partenariat avec des entreprises, comme Alcatel, France Telecom, SNCF, DB, Auckland Hospital, Air New Zealand.

Axes de recherche

1. Fondamental : étude, caractérisation et élaboration de connaissances sur les problèmes d’optimisation discrets et combinatoires multi-objectif.

2. Méthodologique et algorithmique : nouvelles techniques et méthodes pour la résolution de problèmes d’optimisation discrets et combinatoires multi-objectif de grande taille. Développement d’algorithmes performants pour faciliter le traitement de problèmes NP-difficiles mono et multi-objectif en vue de les résoudre efficacement.

3. Validation et vérification in situ : application sur des problèmes d’optimisation multi-objectif tirés de situations réelles, avec comme objectif ultime d’être en mesure de résoudre des problèmes concrets issus de contextes réels dans des environnements complexes (systèmes de production, transport, communications, santé).

Dernière modification : mercredi 19 janvier 2011