Nouvelles méthodes de recherche coopérative pour les problèmes d'optimisation stochastique

 

Teodor Gabriel Crainic

Université du Québec à Montréal

 

Domaine : structures abstraites

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2012-2013

La planification et la gestion des systèmes complexes (production, transport, télécommunications, logistique, etc.) doit souvent être faite dans un contexte qui comporte une forte part d'incertitude. La programmation stochastique offre le cadre de modélisation permettant l'appréhension de l'incertitude dans des modèles d'optimisation basés sur la programmation mathématique, mais elle est peu utilisée dans de nombreux contextes pratiques à cause de la difficulté de résolution due à la très grande taille des modèles.

L'objectif de ce projet est de contribuer à corriger cette situation. Il vise l'obtention de méthodes et outils génériques basés sur les dernières avancées en termes d'algorithmes parallèles, qui soient utilisables pour aborder un large éventail de problèmes rencontrés dans la pratique. Pour relever les défis que nous avons évoqués et ainsi atteindre l'objectif que nous nous sommes fixés, nous utiliserons comme bancs d'essai les problèmes de planification de capacité et de synthèse de réseau, et les méthodes de programmation stochastique « L-shaped » et « Progressive Hedging » . Nous développerons et comparerons des algorithmes basés tant sur paradigme maître-esclave asynchrone, que sur les stratégies de recherche coopérative basées sur les concepts de centrale d'information et d'essaim.