1 15 novembre 2006Paul PITIOT Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par...

1 15 novembre 2006 Paul PITIOT

Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire

par utilisation d'un mécanisme de retour d'expérience :

Application à la sélection de scénarios

Tuteurs : Laurent Geneste (LGP/ENIT - directeur de thèse) [email protected]

Thierry Coudert (LGP/ENIT) [email protected]

Claude Baron (LESIA/INSA Toulouse) [email protected]

Allocation MENESR


1. Présentation de l’étude a) Principe b) Le projet CoDeM

2. Le retour d’expérience : une méthode de Gestion des Connaissances

a) Objectifb) Principe du retour d’expériencec) Modélisation des connaissances

3. Intégration REX / méthode de recherche

4. Conclusion

Plan de la présentation


a. Principe :

1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion

[Michalski 00], [Lereno 00], [Huyet 03]Projet CoDeM

[Rochet & Baron 05]

Méthode de recherche

Optimisation intelligente

Problème à résoudre

Modèle de connaissances

Réutilisation de K

avec généralisation

mais K inaccessibles

Réutilisation indirecte

de K spécifiques liées

à un aspect particulier du problème

Réutilisation aveugle

et indirecte de K

globales du problème


Méthode de recherche utilisée : Algorithmes évolutionnaires

Méthode SPEA ( Strength Pareto Evolutionary Algoritm)

Méthode de la roulette biaisée

P i f ij 1

f j

Front de Pareto

u

v

Front Pareto

Obj

1

Obj 2

solutions


b. Le projet CoDeM

Couplage entre conception et conduite de projet

1 2 3 2

Chromosome de la solution

1 1 112Codage des alternatives Codage des options

1 2 1 2 3 4 5 6 7


a. Objectif :

Recherche des liens entre les différents espaces

Buts :

Limiter l’explosion combinatoire

Orienter la recherche vers les zones prometteuses

Deux sources de connaissances exploitables :→ Issues du retour d’expérience opérationnel→ Issues des évaluations de l’AE


Deux types de connaissance Connaissances conceptuelles Connaissances structurelles

Classification conceptuelle des

paramètres


Une démarche indirecte de constitution de la connaissance

Représentation du processus


b. Principe du retour d’expérience


Conséquence S(X) d’un événement X par rapport à l’objectif O : S(X)=P(non O/X)

Criticité C(X) de l’événement X : C(X)= P(X).S(X)= P(X et non O)

Facteur d’importance de X : IF(X)=P(X/non O)

Intérêt des D.I. : résolution problème dual

relations probabilistes entre les critères, les décisions, les objectifs et l’environnement

Les diagrammes d’influence : une extension des réseaux bayésiens


c. Modélisation des connaissances


Généralisation/Spécialisation basées sur la contextualisation


a. Utilisation du modèle de connaissances

Capitalisation des expériences et des connaissances

Deux types de réutilisation

→ Composants et assemblages précédemment utilisés

→ Connaissances pures : intégration de nouveaux composants

Utilisation par la méthode de recherche Classification conceptuelle

Chromosome du projet

Connaissances structurelles


Travaux :

Spécification de l’adaptation des connaissances par contextualisation

Réalisation d’un prototype informatique

Compilation de l’information

Mécanismes de vérification et d’amélioration des modèles


Conclusion


Annexe

Projet conception d’un stylo bille :

Bi-Classification génotypes / objectifs / environnement

Classification conceptuelle

Exemple

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