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Gotteland, Jean-Baptiste

Overview
Works: 8 works in 12 publications in 2 languages and 47 library holdings
Roles: Author, Thesis advisor, Other
Publication Timeline
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Most widely held works by Jean-Baptiste Gotteland
Metaheuristics for air traffic management by Nicolas Durand( Book )

4 editions published between 2015 and 2016 in English and held by 22 WorldCat member libraries worldwide

Air Traffic Management involves many different services such as Airspace Management, Air Traffic Flow Management and Air Traffic Control. Many optimization problems arise from these topics and they generally involve different kinds of variables, constraints, uncertainties. Metaheuristics are often good candidates to solve these problems. The book models various complex Air Traffic Management problems such as airport taxiing, departure slot allocation, en route conflict resolution, airspace and route design. The authors detail the operational context and state of art for each problem. They introduce different approaches using metaheuristics to solve these problems and when possible, compare their performances to existing approaches
Metaheuristics set by Nicolas Durand( )

1 edition published in 2016 in English and held by 17 WorldCat member libraries worldwide

Visualizing complexities: the human limits of air traffic control by Nicolas Durand( )

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

Optimisation du trafic au sol sur les grands aéroports by Jean-Baptiste Gotteland( Book )

2 editions published in 2004 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Une partie de plus en plus significative des retards aériens est imputable à la circulation des avions au sol sur les grands aéroports. Afin d'étudier les possibilités d'amélioration du trafic au roulage, un outil de simulation est développé et appliqué à Roissy Charles De Gaulle et Orly. La gestion du trafic est modélisée sous forme d'un problème de minimisation sous contraintes, sur lequel plusieurs méthodes d'optimisation sont comparées : une méthode déterministe, une méthode stochastique par algorithmes génétiques et une méthode hybride. L'outil de simulation résultant permet de mesurer l'influence de différents facteurs, comme l'horizon de prédiction, les incertitudes sur les vitesses de roulage ou encore l'application de sens uniques. La méthode hybride se révèle la plus efficace dans tous les scénarii envisagés et possède l'avantage d'être facilement adaptable à de nouveaux objectifs, comme le respect des créneaux de décollage imposés par la régulation européenne du trafic
Optimisation des séquences de pistes et des mouvements au sol sur les grands aéroports by Raphaël Deau( )

1 edition published in 2010 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Ces dernières années, la phase de roulage au sol des avions a été mise en avant dans l'étude des retards aériens sur les grands aéroports. Cependant, le lien entre cette phase et l'optimisation des séquences d'avions sur les pistes reste encore peu étudié. L'objectif de réaliser des séquences optimales sur les pistes doit pourtant permettre de mieux gérer le trafic au sol, pour respecter les créneaux de décollage imposés tout en réduisant les retards des avions : dans cette thèse, un algorithme de calcul de séquences optimales est mis en place et intégré à la gestion du trafic au sol, modélisée comme un problème de résolution de conflits entre avions. Deux méthodes d'optimisation sont alors comparées : une méthode déterministe (utilisant un algorithme de type branch and bound) et une méthode stochastique (utilisant un algorithme génétique). Chacune des deux méthodes pouvant fonctionner avec et sans considération des séquences optimales sur les pistes. Les simulations effectuées montrent qu'une réduction significative des retards peut être espérée lorsque les séquences sont optimisées et anticipées. La méthode stochastique trouve de meilleures solutions, notamment en ce qui concerne la gestion des arrivées, mais la méthode déterministe reste intéressante, grâce à son temps de calcul bien plus rapide
Les hangars d'avions de Villacoublay (Seine) : Deux voutes en ciment armé de 55 mètres de portée by Jean-Baptiste Gotteland( Book )

1 edition published in 1925 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Optimisation du trafic au sol sur les grands aéroports by Jean-Baptiste Gotteland( )

1 edition published in 2005 in French and held by 1 WorldCat member library worldwide

Une partie de plus en plus significative des retards aériens est imputable à la circulation des avions au sol sur les grands aéroports. Afin d'étudier les possibilités d'amélioration du trafic au roulage, un outil de simulation est développé et appliqué à Roissy Charles De Gaulle et Orly. La gestion du trafic est modélisée sous forme d'un problème de minimisation sous contraintes, sur lequel plusieurs méthodes d'optimisation sont comparées : une méthode déterministe, une méthode stochastique par algorithmes génétiques et une méthode hybride. L'outil de simulation résultant permet de mesurer l'influence de différents facteurs, comme l'horizon de prédiction, les incertitudes sur les vitesses de roulage ou encore l'application de sens uniques. La méthode hybride se révèle la plus efficace dans tous les scénarii envisagés et possède l'avantage d'être facilement adaptable à de nouveaux objectifs, comme le respect des créneaux de décollage imposés par la régulation européenne du trafic
Hybridation d'algorithmes évolutionnaires et de méthodes d'intervalles pour l'optimisation de problèmes difficiles by Charlie Vanaret( )

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

Reliable global optimization is dedicated to finding a global minimum in the presence of rounding errors. The only approaches for achieving a numerical proof of optimality in global optimization are interval-based methods that interleave branching of the search-space and pruning of the subdomains that cannot contain an optimal solution. The exhaustive interval branch and bound methods have been widely studied since the 1960s and have benefitted from the development of refutation methods and filtering algorithms, stemming from the interval analysis and interval constraint programming communities. It is of the utmost importance: i) to compute sharp enclosures of the objective function and the constraints on a given subdomain; ii) to find a good approximation (an upper bound) of the global minimum. State-of-the-art solvers are generally integrative methods, that is they embed local optimization algorithms to compute a good upper bound of the global minimum over each subspace. In this document, we propose a cooperative framework in which interval methods cooperate with evolutionary algorithms. The latter are stochastic algorithms in which a population of individuals (candidate solutions) iteratively evolves in the search-space to reach satisfactory solutions. Evolutionary algorithms, endowed with operators that help individuals escape from local minima, are particularly suited for difficult problems on which traditional methods struggle to converge. Within our cooperative solver Charibde, the evolutionary algorithm and the intervalbased algorithm run in parallel and exchange bounds, solutions and search-space via message passing. A strategy combining a geometric exploration heuristic and a domain reduction operator prevents premature convergence toward local minima and prevents the evolutionary algorithm from exploring suboptimal or unfeasible subspaces. A comparison of Charibde with state-of-the-art solvers based on interval analysis (GlobSol, IBBA, Ibex) on a benchmark of difficult problems shows that Charibde converges faster by an order of magnitude. New optimality results are provided for five multimodal problems, for which few solutions were available in the literature. We present an aeronautical application in which conflict solving between aircraft is modeled by an universally quantified constrained optimization problem, and solved by specific interval contractors. Finally, we certify the optimality of the putative solution to the Lennard-Jones cluster problem for five atoms, an open problem in molecular dynamics
 
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Metaheuristics for air traffic management
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