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Ensuite suivant la façon de choisir une solution dan le voisinage on obtient différentes méthodes de recherche locale : méthode tabou descente pure
Quelles sont les méthodes d'optimisation ?
La méthode heuristique repose sur une évaluation quasi continue, principalement formative. L'acquisition des notions est évaluée lors des observations de l'enseignant. L'évaluation s'appuie sur des critères explicites et partagés avec les élèves.C'est quoi la méthode heuristique ?
Cet algorithme utilise une heuristique qui calcule pour chaque nœud n le coût chemin g(n) depuis l`état initial jusqu'au nœud n. Le coût chemin g(n) est une fonction croissante le long d`un chemin : chacune n dans E, s dans Successeurs(n), g(n) <= g(s).Comment calculer l'heuristique ?
Une métaheuristique peut être adaptée pour différents types de problèmes, tandis qu'une heuristique est utilisée à un problème donné.
Les mĠthodes d'optimisation
appliquées à la concepWion Te converWiVVeurVélectromécaniques
Elec2311 J S7
1Plan du cours
Yu'est-ce l'optimisation ͍
Comment l'optimisation s'intğgre dans la
conception ?Yu'en est-il par rapporW au projeW ?
2NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Yu'est-ce l'optimisation ͍
d'optimiserunefoncWion. xfxRRfno:J avec nRx poVVibiliWé Te conWrainWeV0xg0xUCxqueWelxfmin
3NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Yu'est-ce l'optimisation ͍
caracWériVWiqueMono-objecWifoumulWi-objecWif
Linéaireounon-linéaire
Contraintounon-conWrainW
StochastiqueounonVWocUaVWique
Etc. inTépenTanWTuproblème.4NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Yu'est-ce l'optimisation ͍
Multi-objecWif ?
Un problème peut être défini par plusieurs fonctions objectifs concurrenWVIl existe deux solutions pour traiter ces cas :
Assembler les fonction en une seule :
RiVque J il fauW Wrouver TeV valeurV coUérenWeV aux poiTV Travailler sur une fonction objectif à la fois et créer un front de Pareto5xfaxfii 'ia
NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécaniqueComment l'optimisation s'intğgre dans
la conception ?Démarche classique
6NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Choix de
la WopologieÓoTéliVaWion L1L2 eActionneur linéaire
Force : 10N
CourVe J 1 cm
Mim K 10x10x10 cm
3.8 cm2.2 cm
0.2 cm
Analyse
eW TéciVionCalcul
paraméWrique Force L1Comment l'optimisation s'intğgre dans
la conception ?Optimisation paramétrique
7NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Choix de
la WopologieÓoTéliVaWion L1L2 eActionneur linéaire
Ńorce J 10N
CourVe J 1 cm
Dim < 10x10x10 cm
Optimisation
Automatique
3.8 cm2.2 cm
0.2 cmLa solution répond-elle
aux VpécificaWionV ? oui nonComment l'optimisation s'intğgre dans
la conception ?Optimisation géométrique
8NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Choidž d'une
géométrie initialeModélisationActionneur linéaire
Ńorce J 10N
Course : 1 cm
Dim < 10x10x10 cm
Optimisation
oui nonLa solution répond-elle
aux VpécificaWionV ?AutomatiqueComment l'optimisation s'intğgre dans
la conception ?Optimisation topologique
9NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Matériau C
Modélisation
Actionneur linéaire
Ńorce J 10N
CourVe J 1 cm
Mim K 10x10x10 cmMatériau B
ÓaWériau A
Optimisation
Automatique
Méthodes déterministes ou exacWeV
Permettent Te réVouTre leV problèmeV Te manière exacWeV en unWempV fini
Supposent généralemenW que la foncWion objecWif eVWStrictement convexe
Continue
Dérivable
Sont inaTapWéV Vi ceV conTiWionV ne VonW paV reVpecWéeVH ou alorV lorVque Le nombre Te variableV eWIou Te conWrainWeV TevienW imporWanW Les foncWionV TéfiniVVanW la foncWion objecWif eW leV conWrainWeV VonW forWemenW non linéaireVIl exiVWe pluVieurV opWimumV locaux
On parle alorV Te problèmeV "TifficileV»
10NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Méthodes heuristiques ou approchées (1)
RecherchentH à moindre coût, une solution dont il n'est pas possibleTe garanWir la qualiWé
Une méWUoTe UeuriVWique eVW TiWe "robuVWe» Vi elle converge le pluVVouvenW verV la même VoluWion
Une méWUoTe UeuriVWique eVW TiWe "efficace» ViH à WempV Te calcul TonnéH elle Tonne une VoluWion procUe Te l'optimumParmi ceV méWUoTeVH on TiVWingue
Les méWUoTeV TéveloppéeV pour TeV problèmeV VpécifiqueV Les méWUoTeV aTapWableV à un granT nombre Te problèmeV TifférenWVVanV cUangemenWV majeurV TanV lGalgoriWUme
On parle alorV Te méWUoTeV "méWa-UeuriVWiqueV»11NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Méthodes heuristiques ou approchées (2)
La pluparW Te ceV méWUoTeV
Utilisent TeV proceVVuV aléaWoireV
RaiVon pour laquelle on parle parfoiV Te méWUoTeV "VWocUaVWiqueV» Sont caractérisées par une Vérie Te paramèWreV Te conWrôleV MonW le cUoix peuW êWre TéWerminanW pour la qualiWé Te la VoluWionSont itératives
Car elleV reproTuiVenW un même VcUéma Te recUercUe TuranW l'optimisationSont directes
Car elles n'utilisent pas l'information du gradient de la fonction objecWif12NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Méthodes heuristiques ou approchées (3)
Ces méthodes se prêtent facilement à des extensions pourL'optimisation multi-objecWifV
L'optimisation multimodale
LGopWimiVaWion Te problèmeV bruiWéV
LGopWimiVaWion Tynamique
La paralléliVaWion
LGUybriTaWion
13NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Liste exhaustive
Monte Carlo
Algorithme génétique
Essaim particulaire
Descente de gradient
Nelder-ÓeaT meWUoT
14Méta-UeuriVWique
MéWerminiVWe avec graTienW
MéWerminiVWe VanV graTienW
ELEC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécaniqueDéterministe avec gradient
INMA1702 : Modèles et méthodes d'optimisation I INMA2471 J ÓoTèleV eW méWUoTeV TGopWimiVaWion II15NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Déterministe sans gradient : Nelder-ÓeaT meWUoT(1I2)TeVmilieuxnon-linéaire.
Fonctionnement
16NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
x1 x2Polytope à 3 cotésS1
S2 S3 Déterministe sans gradient : Nelder-ÓeaT meWUoT(2I2)2)On calcul la fonction d'Ġǀaluation en ces points
3)On réinTexe leV poinWV Te manière à avoir J
4)On calcul le cenWre Te graviWé Te WouV leV poinWV Vauf Tu Ternier (le pluV faible)
5)Calcul Te Sr= S0+ (S0о SN+ 1) (réflexion de SN+ 1par rapport à x0)
6)Si f(Sr) < f(S1), calcul de Se= S0+ 2(S0о SN+ 1) (étirement du simplexe). Si f(Se) < f(Sr),
remplacemenW Te SN+ 1par Se, sinon, remplacement de SN+ 1par Sr.Retour à l'étape 2
7)Si f(Sn) < f(Sr), calcul de Sc= SN+ 1+ 1 / 2(S0о SN+ 1) (contraction du simplexe). Si ,
remplacemenW Te SN+ 1par Scet retour à l'étape 28)SimiliWuTe Te rapporW 1I2 eW Te cenWre S1: remplacement de Sipar S0+ 1 / 2(Siо S1).
ReWour à lGéWape 2.
17NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique 121ddNSfSfSf3N
S S N i i 1 0Méta-UeuriVWique J Monte Carlo
La mĠthode se base sur un tirage alĠatoire de solutions. L'algorithme a tirage est élevé18NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Créer et évaluer une solution
iniWialeGénérer une nouvelle VoluWion
Nvaluer eW comparer la nouvelle
VoluWion
ÓeWWre à jour la baVe Te Tonnée
Fin ?ArrêtOuiNonMéta-UeuriVWique J Algorithme
généWique (1I7)La méthode se base sur les principes
d'Ġǀolution de DarwinUnepopulaWion(ensembleTeVoluWionV)eVW
confronWéàunenvironnemenWUoVWileeWTelapopulaWion(lesVoluWionV)leVpluV
parenWVreproTucWeurHreproTucWioneWVélecWionTeVTeVcenTanWV.
19NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Création et évaluation
d'une population initiale de parentsCrĠation d'une population
Sélection des solutions les
pluV promeWWeuVeV Fin ?OuiNonArrêt
Méta-UeuriVWique J Algorithme génétique (2/7)Codage des individus
SoiW un problème TonW la VoluWion eVW caracWériVée par On peuW le coTer Te Teux manière TifférenWeV JCodage en réel :
Avantages
Plus précis
Espace de codage correspondant ă l'espace du problèmeEvaluation pluV rapiTe Te la foncWion coûW
Inconvénients
Alphabet infini
Nécessite une implémentation spécifique TeV opéraWeurV généWiqueV20321,Hxxx
NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique Méta-UeuriVWique J Algorithme génétique (3/7)Codage binaire :
Avantages
Alphabet minimum
Opérateurs généWiqueV (croiVemenW eW muWaWion) facileV à implémenWerInconvénients
Performances conTiWionnéeV par longueur Te la cUaîne Certains nombre Técimaux voiVinV VonW WrèV éloignéV TanV le coTe21NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique
Méta-UeuriVWique J Algorithme génétique (4/7)Sélection des parents
Sélection par tournoi
On sélectionne aléatoirement deux individus, on compare leurs fonctions l'autre, un choisit alĠatoirement le futur parent.Sélection proportionnelle
TirecWemenW proporWionnelle au Vcore Te Va foncWion objecWif fiSélection par rang
TirecWemenW proporWionnelle à Von rang Ri au sein Te la populaWion22NLNC 2311 -Physique interne des convertisseurs électromécanique 0H1
quotesdbs_dbs44.pdfusesText_44[PDF] méthodes heuristiques et métaheuristique d'optimisation
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