Une approche Bayésienne pour l'optimisation multi-objectif sous contraintes

Résumé : Ces travaux de thèse portent sur l'optimisation multi-objectif de fonctions à valeurs réelles sous contraintes d'inégalités. En particulier, nous nous intéressons à des problèmes pour lesquels les fonctions objectifs et contraintes sont évaluées au moyen d'un programme informatique nécessitant potentiellement plusieurs heures de calcul pour retourner un résultat. Dans ce cadre, il est souhaitable de résoudre le problème d'optimisation en utilisant le moins possible d'appels au code de calcul. Afin de résoudre ce problème, nous proposons dans cette thèse un algorithme d'optimisation Bayésienne baptiséBMOO. Cet algorithme est fondé sur un nouveau critère d'amélioration espérée construit afin d'être applicable à des problèmes fortement contraints et/ou avecde nombreux objectifs. Ce critère s'appuie sur une fonction de perte mesurant le volume de l'espace dominé par les observations courantes, ce dernier étant défini au moyen d'une règle de domination étendue permettant de comparer des solutions potentielles à la fois selon les valeurs des objectifs et des contraintes qui leurs sont associées. Le critère ainsi défini généralise plusieurs critères classiques d'amélioration espérée issus de la littérature. Il prend la forme d'une intégrale définie sur l'espace des objectifs et des contraintes pour laquelle aucune forme fermée n'est connue dans leas général. De plus, il doit être optimisé à chaque itération de l'algorithme.Afin de résoudre ces difficultés, des algorithmes de Monte-Carlo séquentiel sont également proposés. L'efficacité de BMOO est illustrée à la fois sur des cas tests académiques et sur quatre problèmes d'optimisation représentant de réels problèmes de conception.
Type de document :
Thèse
Autre. Université Paris-Saclay, 2017. Français. 〈NNT : 2017SACLC045〉
Liste complète des métadonnées

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01629453
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : lundi 6 novembre 2017 - 14:45:08
Dernière modification le : mardi 2 octobre 2018 - 03:35:54

Fichier

75227_FELIOT_2017_archivage.pd...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01629453, version 1

Citation

Paul Feliot. Une approche Bayésienne pour l'optimisation multi-objectif sous contraintes. Autre. Université Paris-Saclay, 2017. Français. 〈NNT : 2017SACLC045〉. 〈tel-01629453〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

412

Téléchargements de fichiers

223