Academic literature on the topic 'Analyse multi-objectifs'

L'équipe SCEE de Supélec travaille dans le domaine de la radio logicielle et intelligente, encore appelée Radio Cognitive (CR - Cognitive Radio). Dans cette thèse, nous avons présenté une solution pour l'analyse de visage temps réel dans un équipement de radio cognitive. Dans ce cadre particulier, nous proposons des solutions d'analyse de visage, à savoir "l'estimation de la pose et des caractéristiques faciale d'un visage inconnu orienté ". Nous proposons deux systèmes d'alignement de visages. 1) Le premier exploite un AAM 2.5D et une seule caméra. La phase d'optimisation de cet AAM est hybride: elle mixe un algorithme génétique et une descente de gradient. Notre contribution tient dans l'opérateur de descente de gradient qui travaille de concert avec l'opérateur classique de mutation : de cette manière sa présence ne pénalise pas la vitesse d'exécution du système. 2) Le second met en œuvre un AAM 2.5D mais exploite plusieurs caméras. La recherche de la meilleure solution découle également d'une approche hybride qui mixe une optimisation multi-objectifs : le NSGA-II, avec une descente de gradient. Notre contribution tient dans la proposition d'une méthode efficace pour extraire des informations concernant la pertinence de chacune des vues, ces informations sont ensuite exploitées par la descente de gradient. Des comparaisons quantitatives et qualitatives avec d'autres approches mono et multi-objectifs montrent l'intérêt de notre méthode lorsqu'il s'agit d'évaluer la pose et les traits caractéristiques d'un visage inconnu.

Le contexte général dans lequel s'inscrivent ces travaux de thèse est celui de l'ajustement de lois de commande. Cette problématique récente est née de la confrontation des techniques modernes de synthèses de lois de commande sur des applications réalistes dans un contexte industriel, et regroupe les techniques permettant de réduire le fossé entre : la "quête de l'idéal" qui motive l'automaticien. C'est-à-dire la recherche de techniques permettant de fournir la loi de commande optimale directement à partir de l'énoncé du modèle et des spécifications. ; et la réalité industrielle où les contraintes pratiques et économiques, le savoir-faire et la culture d'entreprise conduisent toujours à favoriser la démarche qui vise à adapter aux nouveaux problèmes rencontrés la solution qui "marchait jusqu’à présent". Le dénominateur commun des techniques présentées dans ce mémoire est donc la disponibilité d’un correcteur pré-existant qui satisfait une partie du cahier des charges, mais qu’il faut adapter pour satisfaire des spécifications complémentaires ou prendre en compte une évolution du modèle et/ou du cahier des charges. Deux techniques sont exposées dans ce mémoire. La première utilise un outil de synthèse multi-objectifs : la Forme Standard de Passage, qui est définie comme une solution des problèmes inverses de commande optimale H₂ et H∞ ; c'est-à-dire un problème standard de commande dont l'unique solution optimale au sens des normes H₂ et H∞ coïncide avec le correcteur préexistant. La seconde se base sur l'identification bayésienne et permet de mettre à profit des considérations de robustesse paramétrique pour l’ajustement des lois de commande, principalement la direction de robustesse maximale dans l’espace paramétrique, constitué des paramètres dynamiques à ajuster en boucle fermée, augmenté des paramètres de réglage du correcteur. Ces deux techniques sont appliquées sur des exemples réalistes empruntés au domaine aéronautique ; domaine caractérisé par l'utilisation de modèles de grandes dimensions, des cahiers des charges très complets et qui a donc motivé ces recherches.

Cette thèse porte sur la commande robuste des systèmes. La robustesse caractérise l'invariance de propriétés de stabilité et de performance vis à vis des inévitables incertitudes affectant le modèle. Le problème de commande est d'améliorer et/ou de garantir les propriétés robustes. Les modèles considérés sont linéaires à temps invariant. Les incertitudes sont paramétriques réelles structurées et interviennent sous forme rationnelle. Les classes d'incertitudes polytopiques et dissipatives sont plus particulièrement prises en compte. Les propriétés étudiées sont principalement la stabilité robuste, le rejet des perturbations (coût garanti robuste) et le comportement transitoire (localisation des pôles). Pour ces propriétés nous proposons dans un premier temps des méthodes d'analyse puis des méthodes de synthèse de correcteurs. Les outils théoriques utilisés sont issus de la théorie de Lyapunov et de la séparation topologique. De manière à garantir les performances avec le moins de pessimisme possible, nous proposons de faire appel à des fonctions de Lyapunov dépendant des paramètres. Comme on attache une importance à la mise en oeuvre numérique, des méthodes issues du cadre de la stabilité quadratique, plus pessimistes mais moins demandeuses en capacité de calcul sont également proposées. La formulation volontairement unifiée des différents problèmes met en évidence les sources de pessimisme. Toutes les méthodes proposées sont formulées en termes d'Inégalités Matricielles Linéaires (LMI) dont la mise en oeuvre numérique est désormais classique. Les résultats de recherche sont illustrés sur des exemples.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire s'inscrit dans le champ de l'aide à la décision multicritère. Ce champ aborde la décision dans un contexte où un groupe d'alternatives est évalué à travers un ensemble de critères (souvent contradictoires) afin d'estimer le potentiel de chacune à atteindre les objectifs fixés par un certain nombre de décideurs. La contribution de cette thèse concerne la structuration des problèmes d'aide à la décision par une approche bipolaire flexible qui permet d'évaluer les alternatives en distinguant leurs aspects positifs et négatifs vis-à-vis des objectifs à atteindre. Dans un premier temps, des modèles de structuration bipolaire sont proposés pour évaluer les problèmes de décision au niveau individuel. Les relations de synergie et les interactions potentielles entre les caractéristiques de la décision (attributs, alternatives, objectifs) sont modélisées dans un contexte bipolaire et intégrées à des approches de résolution tenant compte de l'environnement certain ou incertain dans lequel l'évaluation se déroule. Dans un deuxième temps, les décisions de groupe sont traitées en considérant l'impact du facteur humain (à travers les notions de peur, individualisme, influence, prudence, etc. ) sur la capacité décisionnelle aux niveaux individuel et collectif. Des modèles d'évaluation et des techniques d'atteinte de consensus sont proposées pour deux catégories de problèmes relativement indépendants ; les problèmes de choix social et les jeux stratégiques<br>The research presented in this thesis concerns the multi-criteria decision support field. This field aims at helping decision makers (DM) to face decisions involving several conflicting objectives. To deals with this, decision is addressed in a context where a group of alternatives is evaluated through a set of criteria (often contradictory) to estimate the potential of each to achieve the goals. The main concern of this research is to propose flexible structuring decision problem support for evaluating alternatives distinguishing between positive and negative aspects they present with regard to objectives achievement. Bipolar structure models are proposed first to evaluate the decision problems at the individual level. The synergistic relationships and potential interactions between the decision characteristics (attributes, alternative objectives) are modeled in a bipolar context and integrated into resolution approaches taking account the certain or uncertain environment in which the evaluation takes place. In a second part, group decision problems are discussed taking into account the impact of human behaviour (influence, individualism, fear, caution, etc. ) on decisional capacity at individual and collective levels. Valuation models and a consensus process are proposed in two relatively independent problem categories: social choice problems, and, strategic game problems

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés aux contraintes résultants de l'intégration d'un module de diagnostic de pannes et d'un module de reconfiguration de lois de commandes. Contraintes pouvant conduire à une perte de performances, voir une instabilité, du système. La formalisation mathématique de cette problématique nous a amené à nous intéresser à une classe de systèmes hybrides stochastiques à sauts markoviens. La première partie du travail de thèse a été consacrée à la synthèse de lois de commande, par retour de sortie, stabilisant stochastiquement cette classe de systèmes à des bruits multiplicatifs. Les approches développées sont basées sur la théorie de Lyapunov et de Supermartingale. Les différentes conditions de synthèse sont données en termes d'inégalités matricielles non linéaires. Des algorithmes d'optimisation non convexe nt alors été proposés pour la résolution de ces différentes conditions. En deuxième partie de thèse, nous nous sommes intéressés au problème de commande multi-performances de cette classe de systèmes. Plus particulièrement, nous avons considéré des critères H_{infinity} et des critères H_{2}. Là aussi, nous avons proposé des conditions sous forme LMI, BMI et NLMI pour la résolution de ce problème. En dernière partie de thèse, nous nous sommes intéressés au cas des systèmes à temps discret. Nous avons là aussi considéré des problèmes de stabilisation stochastique et de commande multi-objectifs, pour lesquels des conditions sous forme LMI et NLMI ont été établies. Nous avons ensuite appliqué ces résultats à la problématique de commande de systèmes en réseaux sujets à des retards, des pertes de paquets et d'éventuels pannes.

Le renforcement du secteur de la transformation agroalimentaire est reconnu comme un élément moteur de développement des pays d’Afrique subsaharienne, face à une importante croissance démographique accompagnée d’un fort taux d’urbanisation. Si les entreprises agroalimentaires créent localement de la valeur ajoutée et dynamisent la production agricole, elles éprouvent des difficultés pour se doter d’équipements efficients et assurer leur fourniture énergétique.Les méthodes de conception et d’optimisation des procédés agroalimentaires sont encore peu développées, du fait de la complexité de ces systèmes (composition et propriétés de l’aliment, variabilité et évolution de sa qualité, ...) dont la modélisation n’est pas aisée car elle requiert des connaissances pluridisciplinaires.Ce travail se propose de mettre en œuvre une méthode intégrée, déjà éprouvée dans d’autres domaines industriels, la méthode « Observation-Interprétation-Agrégation (O.I.A.) », et de l’appliquer à un procédé couplant une unité de conversion biomasse énergie à un séchoir de produits céréaliers. L’apport de bioénergie pour le séchage, opération très pratiquée en Afrique de l’Ouest mais énergivore constitue un enjeu pour les entreprises. La conception de ce procédé prend en compte des objectifs variés comme la qualité du produit séché, la fabrication locale et l’efficacité énergétique des équipements et ce, pour en garantir une meilleure durabilité.Dans une première partie, les modèles de transfert de chaleur et de perte de pression associés à un turbulateur elliptique innovant sont créés. Cet élément s’insère dans les tubes d’un échangeur de chaleur et améliore nettement le transfert thermique. Dans un deuxième temps, les variables de conception et d’observation du procédé sont définies et justifiées. Les modèles de représentation des différentes opérations unitaires sont développés et assemblés dans un simulateur afin de prédire les performances du procédé. Dans une dernière partie, le simulateur est intégré dans un environnement d’optimisation multicritère apte à formaliser, interpréter puis agréger les préférences des utilisateurs finaux. Ce processus s’appuie sur un algorithme génétique. La pertinence des solutions de conception du procédé performantes produites révèle tout l’intérêt et la performance de la méthode O.I.A. Le concepteur dispose ainsi d’éléments objectifs pour faire des choix et aller vers la réalisation d’installations de séchage durables en Afrique de l’Ouest<br>The reinforcement of the food processing sector is recognized as a driving factor for the development of sub-Saharan African countries, faced with considerable major demographic growth accompanied by a high rate of urbanization. While the agribusiness companies generate added value locally and boost agricultural production, they find difficulties in obtaining efficient equipment and securing their energy supply.Agribusiness process design and optimization methods are still underdeveloped, due to the complexity of these systems (food composition and properties, variable and changing quality, etc.), modelling of which is not easy since it requires multidisciplinary knowledge.This work proposes to implement an integrated method, already proven in other industrial fields, the “Observation-Interpretation-Aggregation” method (OIA), and apply it to a process coupling a biomass energy conversion unit to a cereal products dryer. The bioenergy supply for drying, a very common practice in West Africa despite being energy-intensive, represents a challenge for the companies. The design of this process takes into account the various objectives such as quality of the dried product, local manufacture and the energy efficiency of the equipment, in order to guarantee better sustainability.First of all, the models for heat transfer and pressure loss associated with an innovative elliptic turbulator are created. This component is inserted into the tubes of a heat exchanger, and significantly improves heat transfer. Secondly, the process design and observation variables are defined and justified. The representation models of the various unit operations are developed and brought together in a simulator, in order to predict the process performances. Finally, the simulator is integrated into a multicriteria optimization environment able to formalize, interpret and then aggregate end user preferences. This procedure is based on a genetic algorithm. The relevance of the high-performance design solutions produced reveals the full benefit and performance of the OIA method. In this way, the designer obtains objective information on which to base their choices, and develop sustainable drying facilities for West Africa

Dans le contexte du réchauffement climatique global, les institutions académiques et internationales comme GIEC et de nombreux pays ont proposé des objectifs de réduction des émissions de CO2. L'objectif de cette thèse est d'évaluer ces objectifs gouvernementaux en les comparants avec les objectifs globaux à l'aide de différentes méthodes d'allocations lesquelles correspondent à différents principes d'équité en matière d'émissions carbones.Afin d'évaluer les feuilles de route technologique permettant d'obtenir les réductions d'émission de CO2 nécessaires, un modèle qualifié de flexible est proposé à destination des décideurs. Notre modèle permet d'éviter les opérations informatiques complexes et peut être personnalisé en fonction de différents besoins. Les simulations sont réalisées jusqu'à l'horizon 2050 lequel est souvent considéré comme un pivot dans les habitudes de consommation d'énergies notamment. Dans cette thèse, des feuilles de route technologique pour les différents objectifs gouvernementaux en matières d'émissions de CO2 sont étudiées pour trois pays : la Chine, la France et les États-Unis. Le modèle couvre les principaux secteurs responsables des émissions de CO2 et étudie l'influence de différentes technologies sur le mix énergétique. Diverses méthodes et approches sont utilisées dans notre modélisation. L'identité IPAT est utilisée pour la décomposition des émissions dans les secteurs de l'énergie. Le modèle STIRPAT permet quant à lui d'évaluer l'évolution des émissions de CO2 dans les scénarios Business-as-Usual. Le modèle SVR est utilisé dans le cadre des projections de production d'électricité. Enfin, l'indice de Theil est employé pour mesurer les inégalités d'émissions de CO2 par tête. A la différence des modèles plus classiques en économie de l'énergie, notre modèle propose des feuilles de route technologiques selon différents critères, comme par exemple avec le développement « équilibré » de la technologie entre les secteurs, ou le critère de disponibilité des ressources énergétiques. Par ailleurs, l'équité carbone, avec la convergence des technologies dans les secteurs à long terme, peut être mise en œuvre dans notre modèle et joue, dans ce cas, comme une contrainte supplémentaire dans l'optimisation multi-objectifs.Nos résultats montrent que les objectifs gouvernementaux en France et aux États-Unis sont « très stricts » car, pour les atteindre, tous les secteurs doivent réaliser des efforts importants de réduction de CO2. En revanche, l'objectif gouvernemental de la Chine s'avère « plus facile » à réaliser car les progrès dans les technologies qui sont nécessaires sont moins exigeants.Plus précisément, si on prévoit que le mix énergétique reste inchangé en Chine et aux États-Unis, le CSC deviendra indispensable dans le secteur de l'énergie. Pour la France, 80% des voitures devront être remplacées par des véhicules électriques afin d'atteindre son objectif en matière de CO2.Toutefois, en considérant l'équité carbone entre secteurs, la combustion du charbon est censée être réduite de deux tiers en Chine et devra être pratiquement éliminée aux États-Unis. Par contre, le gaz peut être encouragé dans son utilisation dans le secteur de l'énergie en particulier aux États-Unis. Concernant le secteur du transport, plus de 60 % des véhicules doivent être remplacés par des véhicules électriques en Chine. Cette part serait d'environ 90 % en France et aux États-Unis.Enfin, la sensibilité des paramètres du modèle a été testée pour simulations, à chaque étape du travail, et pour toutes les roadmaps technologiques. Les résultats des tests de sensibilité montrent que la production d'électricité et l'intensité d'émissions sont les deux paramètres dont l'influence est la plus importante sur les émissions futures de CO2. Ainsi l'amélioration de l'efficacité de la combustion du charbon et de l'efficacité énergétique de l'électricité joueront un rôle central dans la réductions des émissions de CO2<br>In the context of global warming, academic institutes, international institutions such as the IPCC, and governments of numerous countries have proposed global objectives of reducing CO2 emissions and announced national targets. The purpose of this thesis is to assess the governmental targets in comparing with the global objectives of various allocation methods, which correspond to different carbon equity principles.In order to evaluate the technology roadmaps which are necessary to achieve these reductions of CO2 emissions, a flexible modeling framework is proposed for policy makers. Our sectoral model avoids the complex computing operations. It can be customized according to different requirements and situations. We simulate the model up to the horizon 2050, which is often seen as a turning point in energy use patterns worldwide – forced by the probable decline in hydrocarbons extraction.In the thesis, the technology roadmaps for the governmental targets on CO2 emissions are studied for three typical countries: China, France, and the United States. The model covers the sectors responsible for the greatest part of CO2 emissions: power, transport, residence and industry sector, in studying the impacts of the principle energy technologies, such as energy mix, Carbon Capture and Storage (CCS), electric vehicles and energy efficiency.Various methods and approaches are used in our modeling. IPAT identity - which assumes the environment Impact is the results of Population, Affluence and Technology - is employed in the power sector emission decomposition. Besides STIRPAT - for Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology - model is used for the projection of CO2 emissions in the Business-as-Usual scenario. Then SVR - for Support Vector Regression - is used to forecast electricity production. Finally, the Theil index is employed as the measurement of per capita CO2 emission inequality. Different from classic cost-effective energy system models, our model provides the technology pathways for different criteria, such as balanced development of energy technology across sectors, availability of energy resources, etc. Besides, the carbon equity is employed as one of the constraints in the multi-objective optimization, under the consideration of the convergence of technologies in sectors in the long-term.Our results show that the governmental targets in France and the United States prove very strict, as they require all sectors to make large efforts in reducing CO2 emissions. In contrast, the governmental target in China seems more easily achievable, as the necessary advances of technologies are less demanding. More precisely: if the energy mix is expected to be kept unchanged in China and in the United States of America, the CCS prove indispensable in the power sector. In France, 80% of automobiles are required to be changed into electric vehicles, in order to get the target of CO2 emissions.However, under the sectoral carbon equity consideration, coal combustion is projected to be reduced by two thirds in China, and it will have to be almost eliminated in the United States to achieve their CO2 reduction target. But gas is encouraged to be used in the power sector, especially in the United States. Regarding the transport sector, more than 60% of vehicles should be replaced to electric vehicles in China, and this share will be about up to 90% in France and the United States.Finally the sensitivity of parameters in the model is tested for a robust simulation, at each step of the work, and for all technology roadmaps. The results of the sensitivity tests show that electricity production and the emission intensity of production are the two parameters with the most important influence on CO2 emissions. Thus improving the efficiency of coal combustion and the energy efficiency of electricity will play an important role in the CO2 emission reductions

La popularité de l'imagerie TEP à l'yttrium 90 va grandissante. Cependant, la probabilité qu'une désintégration d'un noyau d'yttrium 90 mène à l'émission d'un positon n'est que de 3,2 × 10-5, et les images reconstruites sont par conséquent caractérisées par un niveau de bruit élevé, ainsi que par un biais positif dans les régions de faible activité. Pour corriger ces problèmes, les méthodes classiques consistent à utiliser des algorithmes pénalisés, ou autorisant des valeurs négatives dans l'image. Cependant, une étude comparant et combinant ces différentes méthodes dans le contexte spécifique de l'yttrium 90 manquait encore à l'appel au début de cette thèse. Cette dernière vise donc à combler ce manque. Malheureusement, les méthodes autorisant les valeurs négatives ne peuvent pas être utilisées directement dans le cadre d'une étude dosimétrique, et cette thèse commence donc par proposer une nouvelle méthode de posttraitement des images, visant à en supprimer les valeurs négatives en en conservant les valeurs moyennes le plus localement possible. Une analyse complète multi-objectifs de ces différentes méthodes est ensuite proposée. Cette thèse se termine en posant les prémices de ce qui pourra devenir un algorithme permettant de proposer un jeu d'hyperparamètres de reconstruction adéquats, à partir des seuls sinogrammes<br>Yttrium-90 PET imaging is becoming increasingly popular. However, the probability that decay of a yttrium-90 nucleus will lead to the emission of a positron is only 3.2 × 10-5, and the reconstructed images are therefore characterised by a high level of noise, as well as a positive bias in low activity regions. To correct these problems, classical methods use penalised algorithms or allow negative values in the image. However, a study comparing and combining these different methods in the specific context of yttrium-90 was still missing at the beginning of this thesis. This thesis, therefore, aims to fill this gap. Unfortunately, the methods allowing negative values cannot be used directly in a dosimetric study. Therefore, this thesis starts by proposing a new method of post-processing the images, aiming to remove the negative values while keeping the average values as locally as possible. A complete multi-objective analysis of these different methods is then proposed. This thesis ends by laying the foundations of what could become an algorithm providing a set of adequate reconstruction hyper parameters from sinograms alone