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Rossi, André (1976-....).

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Works: 16 works in 18 publications in 3 languages and 37 library holdings
Roles: Author, Opponent, Other, Thesis advisor
Publication Timeline
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Most widely held works by André Rossi
FORMACAO EM ESQUIZOANALISE pistas para uma formacao transinstitucional by André Rossi( )

3 editions published in 2021 in Portuguese and held by 15 WorldCat member libraries worldwide

Robust and stable optimization for parallel machine scheduling problems by Widad Naji( )

1 edition published in 2018 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Scheduling on unrelated parallel machines is a common problem in many systems (as semi-conductors manufacturing,multiprocessor computer applications, textile industry, etc.). In this thesis, we consider two variantsof this problem under uncertain processing time. In the first case, each job can be split into continuoussub-jobs and processed independently on the machines with allowed overlappinf. In the second case whichis termed preemption, we prohibit the overlapping. From a mathematical viewpoint, the splitting problem isa relaxed version of the preemptive problem. The objective is to minimize the makespan.The deterministic linear formulations provided by the literature allow to solve these problems in polynomialtimes under the hypothesis of certainty. But, when we consider uncertain processing times, thesealgorithms suffer from some limitations. Indeed, the solutions compouted based on a nominal instance,supposed to be certain, turn usually to be suboptimal when applied to the actual realization of processingtimes.We incorporate the uncertain processing times in these problems without making any assumption ontheir distribution. Hence, we use discrete scenarios to represent the uncetain processing times and we adopta proactive approach to provide robust solutions. We use special case policies that are commongly used inthe industry to compute robust solutions. We show that the solutions based on some of those policies arepotentially good in terms of robustness according to the worst-case makespan, especially the scenario smaxsolution under which all the processing times are set to their maximal values. However, the robustness costsof these solutions are not satisfying. Thus, we propose to compute optimal robust solutions. For this purpose,we use a mathematical trick that allows us to formulate and solve, in polynomila times, the robust versionsof the considered scheduling problems. Moreover, the computational results affirm that the robustness costof the optimal solution is not usually very high.Moreover, we evaluate the stability of the robust solutions under a new scenario induced by variations.In fact, the decision-maker is only responsible for the consequences of the decisions when the processingtime realizations are within the represented uncertainty set. Thus, we define stability of a robust solution asits ability to cover a new scenario with minor deviations regarding its structure and its performance.The global motivation of this thesis is then to provide a decision support to help decision maker computerobust solutions and choose among these robust solutions those with the most stable structure and the moststable performance
Hybrid Metaheuristics for Quadratic Knapsack Problems by Yuning Chen( )

1 edition published in 2016 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

This thesis considers four combinatorial optimization problems known under the name Quadratic Knapsack Problems: the quadratic (single) knapsack problem (QKP), the quadratic multiple knapsack problem (QMKP), the generalized quadratic multiple knapsack problem (GQMKP) and the new bi-objective quadratic multiple knapsack problem (BO-QMKP) introduced in this thesis. Among them, the QKP is the most basic model while the other three generalize upon it by introducing additional constraints or objective functions. These problems have a wide range of practical applications. Given that they belong to the NP-hard family, it is computationally difficult to solve them in the general case. For this reason, this thesis is devoted to developing effective hybrid metaheuristic approaches to tackle these four challenging problems. Specifically, we develop an iterated hyperplane exploration approach for the QKP, two hybrid metaheuristic algorithms (iterated responsive threshold search and evolutionary path relinking) for the QMKP, an effective memetic algorithm for the GQMKP and a hybrid two-stage approach for the BO-QMKP. These algorithms share some fundamental ingredients (e.g., move operators and greedy heuristics) which with small adaptations are generally applicable to other Quadratic Knapsack Problems. They also possess a number of problem-specific designs. All algorithms were experimentally demonstrated to be able to compete favourably with state-of-the-art methods
Decomposition-based approaches for the design of energy efficient wireless sensor networks by Fabian Andres Castano Giraldo( )

1 edition published in 2014 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

La gestion de l'énergie est une préoccupation majeure dans les réseaux de capteurs sans fil. Ces capteurs sont généralement alimentés par une batterie embarquant une quantité d'énergie finie. Par conséquent, le temps pendant lequel les capteurs peuvent surveiller une zone et communiquer par signaux radio peut être limitée lorsqu'il n'est pas possible de remplacer leur batterie. En outre, les réseaux de capteurs sont parfois déployés dans les zones difficiles d'accès ou dans des environnements hostiles dans lesquels le placement des capteurs peut être considéré comme aléatoire (c'est le cas par exemple lorsque les capteurs sont largués d'un avion ou d'un hélicoptère). Ainsi, l'emplacement des capteurs n'est pas connu a priori et les approches pour utiliser efficacement l'énergie sont nécessaires. Cette thèse explore l'utilisation de la génération colonnes pour optimiser l'utilisation de l'énergie dans les réseaux de capteurs sans fil. La génération de colonnes peut être vue comme un cadre général pour résoudre différents problèmes dans la conception et l'exploitation de ces réseaux. Plusieurs versions du problème et divers modèles sont proposés pour représenter leur fonctionnement,en utilisant notamment la génération de colonnes. Ces approches exploitent le caractère naturel de la génération de colonnes pour modéliser les différents aspects des réseaux de capteurs sans fil.Dans cette thèse, des contributions algorithmiques sont apportées afin de tirer le meilleur parti de la génération de colonnes au plan de l'efficacité computationnelle. Des stratégies hybrides combinant génération de colonnes et (méta)-heuristiques et donnant lieu à des méthodes exactes et approchées sont proposées et évaluées. Des tests numériques montrent l'efficacité des approches proposées et des bornes supérieures qui peuvent être employées pour évaluer l'efficacité des méthodes centralisées et distribuées. Enfin, des perspectives sont dégagées concernant les performances et la portabilité de la génération de colonnes pour aborder des problèmes plus réalistes et tenir compte des caractéristiques des réseaux de capteurs sans fil du futur
Ordonnancement en milieu incertain, mise en oeuvre d'une démarche robuste by André Rossi( )

1 edition published in 2003 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse est consacrée à l'étude de l'ordonnancement en contexte incertain. La première partie précise la notion de contexte incertain en optimisation et présente les outils les plus connus pour prendre en compte l'incertitude. Le problème d'ordonnancement en contexte incertain est présenté sous sa forme prédictive et sous sa forme réactive, sans prise en compte explicite du caractère incertain des données. La deuxième partie traite des méthodes de prise en compte explicites de l'incertain avec garantie de performance. Les notions de robustesse et de flexibilité sont définies et illustrées par des exemples. La troisième partie présente la modélisation d'un atelier de photolithographie, et replace le problème de sa configuration dans le cadre de l'ordonnancement. Ce problème est traité sous trois hypothèses concernant les incertitudes. La première hypothèse est traitée dans la troisième partie. La quatrième partie est consacrée à la configuration de l'atelier lorsque la charge ou le temps de traitement de la commande n'est pas affecté par les perturbations. Le rayon de stabilité est présenté pour augmenter la robustesse de cette configuration. Enfin, la cinquième partie traite du même problème sans hypothèse particulière concernant les perturbations que subit la commande de l'atelier
Stratégies d'exploration de paysages de fitness : application à la résolution approchée de problèmes d'optimisation combinatoire by Sara Tari( )

1 edition published in 2019 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

De nombreux problèmes d'optimisation combinatoire sont difficiles à résoudre et mettent en échec les méthodes de résolution exactes. Parmi les algorithmes de résolution approchée, les métaheuristiques sont des algorithmes génériques largement étudiés dans la littérature. La capacité d'une métaheuristique donnée à trouver de bonnes solutions varie selon la nature des problèmes traités et selon les données qui les composent, et il est difficile d'étudier efficacement la dynamique de ces algorithmes pour des instances de grandes tailles. L'étude proposée porte sur les métaheuristiques de type recherche locale. Des mécanismes basiques sont étudiés afin d'améliorer la compréhension de leur comportement et d'évaluer leur capacité à trouver de bonnes solutions sur différents types de problèmes. Nous abstrayons plusieurs problèmes d'optimisation, munis d'une relation de voisinage entre solutions, sous forme de paysages de fitness afin d'analyser la dynamique des méthodes selon des caractéristiques générales de ces paysages. Nous étudions la navigation dans ces paysages, en se restreignant en premier lieu aux mouvements strictement améliorants. En particulier, nous proposons le critère d'expansion pour guider la recherche et évaluons sa pertinence pour guider les descentes vers de bonnes solutions. Différentes variantes approchant ce principe sont proposées et évaluées, offrant divers compromis entre efficacité et coût calculatoire permettant d'envisager de les intégrer dans des métaheuristiques plus complexes. Enfin nous étudions des recherches locales à voisinage partiel qui acceptent les mouvements détériorant et montrons que dans ce contexte des règles pivot simples peuvent suffire à obtenir de bons compromis entre intensification et diversification, et ainsi atteindre de très bonnes solutions sur divers paysages
Planification de la production à capacité finie dans un contexte à forte variabilité, application à l'industrie des semi-conducteurs by Emna Mhiri( )

1 edition published in 2016 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

L'industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une production de forte variabilité et de faible volume, des flux de production ré-entrants ainsi que d'un processus de fabrication complexe. Au sein de ce contexte industriel complexe, a été considéré un problème de planification à capacité finie. C'est le problème de projection des encours de production et des commandes clients à capacité finie. Il s'agit d'estimerles dates de début, les temps d'attente et les dates de fin de chacun des steps des différents lots ainsi que la charge accumulée sur les équipements. Cette projection doit tenir compte des contraintes de capacité et qualifications des équipements et des dates d'échéance de livraison des lots. La contrainte de qualification définit l'éligibilité d'un équipement à traiter un produit. Ainsi, l'objectif de cette étude consiste à établir un plan de production réalisable à moyen terme. Afin de réaliser cet objectif, des méthodes exactes et approchées sont proposées. Des résultats en termes de complexité, et d'algorithmes de résolution, ont permis une application industrielle, dans la mesure où un logiciel de planification de la production à capacité finie a été développé
Optimisation d'ensembles de capteurs pour le suivi et la recherche de cibles by Florian Delavernhe( )

1 edition published in 2020 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Dans cette thèse, nous abordons deux problèmes de suivi de cibles mobiles et un problème de recherche de cible à l'aide d'un réseau de capteurs. La première contribution est une extension des travaux précédents dans le domaine de la recherche d'un ordonnancement robuste permettant le suivi de cibles mobiles avec un réseau de capteurs sous incertitude temporelle. La nouvelle méthode proposée prend en compte le cas multicibles, le transfert des données et des considérations énergétiques. La seconde contribution est une méthode dynamique pour réagir aux déviations que l'ordonnancement robuste ne couvre pas. La troisième contribution de cette thèse relative au problème de recherche de cible, qui généralise un problème de planification de l'effort de recherche, en tenant compte de coûts de déplacement, ce qui donne lieu à un problème plus réaliste et plus général. La méthode de résolution proposée construit une solution à l'aide d'une approximation linéaire de la fonction objectif. Les contributions aux trois problèmes abordés dans cette thèse ont été testées sur de nombreuses instances
Problèmes de plus courts chemins dans les NOC et leurs extensions aux cas difficiles by Boureima Zerbo( Book )

1 edition published in 2012 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Nous définissons et étudions un problème d'optimisation combinatoire et un programme linéaire en nombres entiers, qui modélise le routage multi-chemin dans un réseau sur puce à garantie de trafic. Basé sur le multiplexage temporel et l'émission cyclique des messages, le modèle permet d'éviter les collisions, les blocages statiques et dynamiques dans des réseaux à topologie irrégulière, tout en minimisant les temps de latence. Une extension de ce problème de routage multi-chemin, qui permet une reconfiguration dynamique du routage au moment de l'exécution est également présentée. Dans ce cas, des ensembles indépendants de chemins valides sont pré-calculés de telle sorte qu'ils peuvent être inter-changés en cours d'exécution sans impact sur le trafic courant, tout en réutilisant tous les intervalles de temps dont les ressources sont vacantes ou libérées.L'approche du graphe spatio-temporel étendu est retenue dans les processus de résolution. Tout d'abord, nous présentons un ensemble d'opérateurs de base de calcul de plus courts chemins. Se sont une heuristique de construction parallèle gloutonne, un opérateur de voisinage, et un algorithme de Dijkstra modifié dans un graphe spatio-temporel étendu qui calcul un chemin unique dans un NoC occupé en temps pseudo-polynomial. Ensuite, pour résoudre l'ensemble des problèmes, les opérateurs sont introduits et combinés dans trois méthodes de recherche locale itérée capable de générer rapidement des solutions admissibles, un algorithme évolutionnaire à base de population solutions conférant une grande diversité à la recherche de solutions et un algorithme mémétique, tirant partie des avantages des deux précédents. Les expériences sont réalisées sur un ensemble d'instances d'applications réelles, et d'instances d'applications artificielles générées aléatoirement à partir des cas réels, pour illustrer les performances et la robustesse des méthodes de recherche
Amélioration des métaheuristiques d'optimisation à l'aide de l'analyse de sensibilité by Peio Loubiere( )

1 edition published in 2016 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

L'optimisation difficile représente une classe de problèmes dont la résolution ne peut être obtenue par une méthode exacte en un temps polynomial.Trouver une solution en un temps raisonnable oblige à trouver un compromis quant à son exactitude.Les métaheuristiques sont une classe d'algorithmes permettant de résoudre de tels problèmes, de manière générique et efficiente (i.e. trouver une solution satisfaisante selon des critères définis: temps, erreur, etc.).Le premier chapitre de cette thèse est notamment consacré à la description de cette problématique et à l'étude détaillée de deux familles de métaheuristiques à population, les algorithmes évolutionnaires et les algorithmes d'intelligence en essaim.Afin de proposer une approche innovante dans le domaine des métaheuristiques, ce premier chapitre présente également la notion d'analyse de sensibilité.L'analyse de sensibilité permet d'évaluer l'influence des paramètres d'une fonction sur son résultat.Son étude caractérise globalement le comportement de la fonction à optimiser (linéarité, influence, corrélation, etc.) sur son espace de recherche.L'incorporation d'une méthode d'analyse de sensibilité au sein d'une métaheuristique permet d'orienter sa recherche le long des dimensions les plus prometteuses.Deux algorithmes réunissant ces notions sont proposés aux deuxième et troisième chapitres.Pour le premier algorithme, ABC-Morris, la méthode de Morris est introduite dans la métaheuristique de colonie d'abeilles artificielles (ABC).Cette inclusion est dédiée, les méthodes reposant sur deux équations similaires.Afin de généraliser l'approche, une nouvelle méthode, NN-LCC, est ensuite développée et son intégration générique est illustrée sur deux métaheuristiques, ABC avec taux de modification et évolution différentielle.L'efficacité des approches proposées est testée sur le jeu de données de la conférence CEC 2013. L'étude se réalise en deux parties: une analyse classique de la méthode vis-à-vis de plusieurs algorithmes de la littérature, puis vis-à-vis de l'algorithme d'origine en désactivant un ensemble de dimensions, provoquant une forte disparité des influences
Génération conjointe de commandes et d'interfaces de supervision pour systèmes sociotechniques reconfigurables by Alain Bignon( Book )

1 edition published in 2012 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

The design of large systems suffers from communication problems inside design team and inconsistencies in design documentation. We have identified two concurrent but complementary approaches for design. The first is a bottom-up approach where the design is made by aggregation of standard components. The second is a top-down approach where the design is made by successive refining of a model. This works offers an integrated design flow for the joint generation of controls and users interfaces for reconfigurable sociotechnical systems. In accordance with our industrial feedback our approach is based on a business model called the synoptic, and on a library of standard elements. We also offer a model for configuration analysis. It can be used for offline analysis to validate the specification of the expert in charge of the design. It can also be used in an online analysis to find alternative configurations, in case of unexpected or conflicting orders. Finally, we describe the tool Anaxagore, that implements this approach and with which one can generate, in few minutes, a command and an interface for two simple input models. The results of the generation are consistent with the specifications
Cellular matrix for parallel k-means and local search to Euclidean grid matching by Hongjian Wang( )

1 edition published in 2015 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Dans cette thèse, nous proposons un modèle de calcul parallèle, appelé « matrice cellulaire », pour apporter des réponses aux problématiques de calcul parallèle appliqué à la résolution de problèmes d'appariement de graphes euclidiens. Ces problèmes d'optimisation NP-difficiles font intervenir des données réparties dans le plan et des structures élastiques représentées par des graphes qui doivent s'apparier aux données. Ils recouvrent des problèmes connus sous des appellations diverses telles que geometric k-means, elastic net, topographic mapping, elastic image matching. Ils permettent de modéliser par exemple le problème du voyageur de commerce euclidien, le problème du cycle médian, ainsi que des problèmes de mise en correspondance d'images. La contribution présentée est divisée en trois parties. Dans la première partie, nous présentons le modèle de matrice cellulaire qui partitionne les données et définit le niveau de granularité du calcul parallèle. Nous présentons une boucle générique de calcul parallèle qui modélise le principe des projections de graphes et de leur appariement. Dans la deuxième partie, nous appliquons le modèle de calcul parallèle aux algorithmes de k-means avec topologie dans le plan. Les algorithmes proposés sont appliqués au voyageur de commerce, à la génération de maillage structuré et à la segmentation d'image suivant le concept de superpixel. L'approche est nommée superpixel adaptive segmentation map (SPASM). Dans la troisième partie, nous proposons un algorithme de recherche locale parallèle, appelé distributed local search (DLS). La solution du problème résulte des opérations locales sur les structures et les données réparties dans le plan, incluant des évaluations, des recherches de voisinage, et des mouvements structurés. L'algorithme est appliqué à des problèmes d'appariement de graphe tels que le stéréo-matching et le problème de flot optique
Métaheuristiques pour l'optimisation en variables continues : application au développement d'un moteur de calcul pour la mesure de mouvements orthodontiques by Arnaud Flori( )

1 edition published in 2020 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis was prepared in cooperation with Dental Monitoring, a company that has developed a tool permitting the orthodontists to remotely monitor the evolution of the treatment of their patients. This tool uses photographs of the dentition of the patients, sent to the clinician by smartphone. Then, the goal is to match the characteristics of the dental images with the 2D projection of the 3D dental model of the patient. The process used is carried out in two steps: the extraction of the primitives (mainly, the apparent outline of the teeth), then the matching of the 2D projection of the model on each image. Dental Monitoring is currently addressing the matching problem using a simulated annealing algorithm.The purpose of the thesis was to develop a new optimization method, ensuring at the same time automation, accuracy and speed of the calculations. The problem to be solved being with continuous variables, we used the particle swarm optimization algorithm. However, this algorithm has two main weaknesses: on the one hand, its premature convergence, generally related to the particle velocity parameters, which are difficult to set, and on the other hand, its poor performance in local search. To overcome these two difficulties, we have developed an algorithmic variant called QUAPSO (QUAntum Particle Swarm Optimization). This algorithm is based on quantum features, in order to improve the convergence of the swarm, by constantly adapting the particle velocity parameters to the local landscape of the solution space. In addition, the local search of QUAPSO is enhanced thanks to a hybridization with a local search method, the kangaroo algorithm. Lastly, QUAPSO implements a new neighborhood topology, called "single file", which offers a better balance between exploration and exploitation of an area of the solution space.QUAPSO has been tested on a large set of benchmark functions, before being successfully applied to cases of the problem described above. A statistical analysis of the performances, as well as a study of the behaviour of the swarm and the algorithmic complexity, made it possible to highlight the features of this new method. Furthermore, various complementary works were carried out on the characterization of the calculation engine and on the study of the accuracy of the cost function
Optimization Algorithms for Clique Problems by Yi Zhou( )

1 edition published in 2017 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

This thesis considers four clique problems: the maximum vertex weight clique problem (MVWCP), the maximum s-plex problem (MsPlex), the maximum balanced biclique problem (MBBP) and the clique partitioning problem (CPP). The first three are generalization and relaxation of the classic maximum clique problem (MCP), while the last problem belongs to a clique grouping problem. These combinatorial problems have numerous practical applications. Given that they all belong to the NP-Hard family, it is computationally difficult to solve them in the general case. For this reason, this thesis is devoted to develop effective algorithms to tackle these challenging problems. Specifically, we propose two restart tabu search algorithms based on a generalized PUSH operator for MVWCP, a frequency driven local search algorithms for MsPlex, a graph reduction based tabu search as well as effective exact branch and bound algorithms for MBBP and lastly, a three phase local search algorithm for CPP. In addition to the design of efficient move operators for local search algorithms, we also integrate components like graph reduction or upper bound propagation in order to deal deal with very large real-life networks. The experimental tests on a wide range of instances show that our algorithms compete favorably with the main state-of-the-art algorithms
Partial preference models in discrete multi-objective optimization by Sami Kaddani( )

1 edition published in 2017 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

Multi-objective optimization problems often lead to large nondominated sets, as the size of the problem or the number of objectives increases. Generating the whole nondominated set requires significant computation time, while most of the corresponding solutions are irrelevant to the decision maker. Another approach consists in obtaining preference information, which reduces the computation time and produces one or a very limited number of solutions. This requires the elicitation of precise preference parameters most of the time, which is often difficult and partly arbitrary, and might discard solutions of interest. An intermediate approach consists in using partial preference models.In this thesis, we present several partial preference models. We especially focused on the generation of the nondominated set according to these preference relations. This approach shows competitive performances both on computation time and quality of the generated preferred sets
Equilibrage robuste de lignes de production : modèles de programmation linéaire en variables mixtes et règles de pré-traitement by Aleksandr Pirogov( )

1 edition published in 2019 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

This work deals with a robust optimisation of production lines at the design stage. The design of such lines can be interpreted as an optimisation problem that consists in finding a configuration optimising individual objectives and respecting technological and economic constraints. We conside rtwo types of production lines: assembly and transfer lines. The first one can be represented as a set of linearly ordered stations where the tasks are executed sequentially. The second one is composed of transfer machines, including several multispindle heads. All tasks within a single head are executed simultaneously, while tools on a machine work in a sequential mode. We describe different approaches for modelling the uncertainty of data in line balancing problems. Our objective is to identify the approaches that best fit the context of the design. In particular, the attention concentrates on the robust approach. We propose a new optimisation criterion based on the stability radius of a feasible solution. Then, robust formulations are presented for the design of the assembly and transfer lines under variations of task processing times. We also develop heuristic methods whose results are used to improve mathematical models. Finally, a new hybrid resolution method is elaborated to solve different variants of the stability radius maximisation
 
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André Rossi wetenschapper

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