Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Seminar

Optimisation stochastique et fonctions de croyance

The 10 March 2015 at 15:00 Seminars room of the LGI2A, FSA, Béthune
Nathalie HELAL Ph.D. student LGI2A, Université d'Artois
The seminar is held in french.

L’optimisation stochastique traite le cas de l’optimisation avec des paramètres aléatoires. Généralement ces paramètres sont représentés par des variables aléatoires qui suivent une distribution donnée. La programmation stochastique est une approche globale qui regroupe plusieurs méthodes pour résoudre les problèmes d’optimisation stochastiques.

Parmi ces méthodes, la contrainte en probabilité (chance constrained programming) traite l’optimisation sous contraintes incertaines dans le but de résoudre ces problèmes selon des marges de sécurité prédéfinies afin de refléter la validité d’un système.

Lors de ce séminaire, nous présenterons cette approche pour des problèmes d’optimisations sous contraintes incertaines où l’incertitude est représentée par des distributions de probabilité. Cette méthode sera illustrée sur un exemple jouet et sur un problème classique en logistique : le problème de tournée de véhicules avec des contraintes de capacités et des demandes stochastiques (CVRPSD : Capacited Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands).

Ensuite, une première formulation, permettant d’étendre cette méthode avec non plus des probabilités mais des fonctions de croyance, sera proposée. Un exemple illustrera cette proposition.