Optimisation robuste sans dérivées pour la conception par simulation en ingénierie

 

Michael Kokkolaras

Université McGill

 

Domaine : structures abstraites

Programme projet de recherche en équipe

Concours 2014-2015

L'évolution des outils informatiques pour la conception assistée par ordinateur a révolutionné le processus de conception et de développement en ingénierie. Plusieurs concepts peuvent maintenant être analysés et évalués rapidement dans un environnement entièrement virtuel, articulé autour de modèles numériques. Ceci a ouvert la voie à la réalisation d'études d'optimisation, qui requièrent un grand nombre d'analyses afin d'évaluer les fonctions qui représentent les objectifs et les contraintes, impossibles à réaliser physiquement.

Cependant, et malgré les progrès impressionnants des algorithmes d'optimisation numérique et la disponibilité de logiciels, il reste des obstacles fondamentaux empêchant la pleine adoption de pratiques d'optimisation automatique, comme la prise en compte de l'incertitude ainsi que l'absence de dérivées fiables. Le projet de recherche s'appuie sur les développements pratiques et théoriques récents des méthodes d'optimisation sans dérivées pour l'optimisation non lisse sous contraintes.

Nous proposons de développer des algorithmes d'optimisation numérique traitant l'incertitude au moyen de stratégies de recherche intelligentes visant à accroître la robustesse des solutions de conception obtenues, et ce sans la connaissance exacte de cette incertitude et sans hypothèse sur la différentiabilité des fonctions. La convergence sera analysée à l'aide des outils du calcul non lisse. Ce projet formera du personnel hautement qualifié à tous les niveaux académiques, et l'équipe multidisciplinaire est composée des professeurs Kokkolaras de McGill, et Audet et Le Digabel de Polytechnique.