Academic literature on the topic 'Programmation mixte en nombre entiers'

Dans le secteur électrique et chez EDF, l'optimisation mathématique est utilisée pour modéliser et résoudre des problèmes de gestion de la production d'électricité.Citons quelques applications : la modélisation des problèmes d'équilibre des marchés, la gestion des risques d'épuisement des barrages, la programmation des arrêts de tranches nucléaires.Plus particulièrement l'hydroélectricté est une énergie renouvelable, peu chère, flexible mais limitée.Exploiter l'hydraulique constitue donc un enjeu important.Nous nous intéressons à des problèmes d'optimisation de Programmation Non Linéaire en Nombres Entiers (PNLNE) dont les variables de décision sont continues ou discrètes et dont les fonctions exprimant l'objectif et les contraintes sont linéaires ou non.Les non-linéarités et la combinatoire induite par les variables entières rendent les PNLNE difficiles à résoudre.En effet les méthodes existantes n'arrivent pas toujours à résoudre les grands PNLNE à l'optimalité avec des temps de calcul limités.En amont des performances de résolution, la faisabilité est une question préliminaire à aborder puisqu'il faut s'assurer que les PNLNE à résoudre admettent des solutions.Lorsqu'il y a des infaisabilités dans des modèles complexes, il est très utile mais très difficile de les analyser.Par ailleurs la résolution de PNLNE est plus difficile si l'on requiert une certification de la précision exacte des résultats.En effet les méthodes résolutions sont en général mises en oeuvre en arithmétique flottante, ce qui peut donner lieu à une précision approchée.Nous abordons deux problèmes d'optimisation liés à la planification de la production hydraulique, Hydro Unit-Commitment (HUC) en Anglais.Etant données des ressources d'eau finies dans les barrages l'objet du HUC est de prescrire des programmes de production les plus rentables qui soient compatibles avec les spécifications techniques des usines hydrauliques.Le volume, le débit et la puissance sont représentés par des variables continues tandis que l'activation des turbines est communément formulée avec des variables binaires.Les non-linéarités proviennent en général des fonctions qui expriment la puissance générée en fonction du volume et du débit.Nous distinguons deux problèmes : un PLNE avec des caractéristiques linéaires et discrètes et un PNL avec des caractéristiques non linéaires et continues.Dans le 2ème chapitre, nous traitons de la faisabilité d'un HUC réel en PLNE.Comparé à un HUC standard le modèle inclut deux spécifications supplémentaires : des points de fonctionnements discrets sur la courbe puissance-débit ainsi que des niveaux cibles pour le volume des réservoirs.Les complications liées aux données réelles et au calcul numérique, associées aux spécifications du modèle rendent notre problème difficile à résoudre et souvent infaisable.Nous procédons par étape pour identifier et traiter les sources d'infaisabilité, à savoir les erreurs numériques et les infaisabilités de modélisation, pour rendre le problème faisable.Des résultats numériques étayent l'efficacité de notre méthode sur un ensemble de test de 66 instances réelles qui contient de nombreuses infaisabilités.Le 3ème chapitre porte sur l'adaptation de l'algorithme Multiplicative Weights Update (MWU) à la PNLNE.Cette adaptation est fondée sur une reformulation paramétrée spécifique dénommée pointwise.Nous définissons des propriétés souhaitables pour obtenir de bonnes reformulations pointwise et nous fournissons des règles pour adapter l'algorithme étape par étape.Nous démontrons que notre matheuristique du MWU conserve une garantie d'approximation relative contrairement à la plupart des heuristiques.Le MWU est comparée à la méthode Multi-Start pour résoudre un HUC en PNL et les résultats numériques penchent en faveur du MWU<br>In the electricity industry, and more specifically at the French utility company EDF, mathematical optimization is used to model and solve problems related to electricity production management.To name a few applications: planning for capacity investments, managing depletion risks of hydro-reservoirs, scheduling outages and refueling for nuclear plants.More specifically, hydroelectricity is a renewable, cheap, flexible but limited source of energy.Harnessing hydroelectricity is thus critical for electricity production management.We are interested in Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) optimization problems.They are optimization problems whose decision variables can be continuous or discrete and the functions to express the objective and constraints can be linear or non-linear.The non-linearities and the combinatorial aspect induced by the integer variables make these problems particularly difficult to solve.Indeed existing methods cannot always solve large MINLP problems to the optimum within limited computational timeframes.Prior to solution performance, feasibility is preliminary challenge to tackle since we want to ensure the MINLP problems to solve admit feasible solutions.When infeasibilities occur in complex models, it is useful but not trivial to analyze their causes.Also, certifying the exactness of the results compounds the difficulty of solving MINLP problems as solution methods are generally implemented in floating-point arithmetic, which may lead to approximate precision.In this thesis, we work on two optimization problems - a Mixed-Integer Linear Program (MILP) and a Non-Linear Program (NLP) - related to Short-Term Hydropower production Scheduling (STHS).Given finite resources of water in reservoirs, the purpose of STHS is to prescribe production schedules with largest payoffs that are compatible with technical specifications of the hydroelectric plants.While water volumes, water flows, and electric powers can be represented with continuous variables, commitment statuses of turbine units usually have to be formulated with binary variables.Non-linearities commonly originate from the Input/Output functions that model generated power according to water volume and water flow.We decide to focus on two distinguished problems: a MILP with linear discrete features and a NLP with non-linear continuous features.In the second chapter, we deal with feasibility issues of a real-world MILP STHS.Compared with a standard STHS problem, the model features two additional specifications:discrete operational points of the power-flow curve and mid-horizon and final strict targets for reservoir levels.Issues affecting real-world data and numerical computing, together with specific model features, make our problem harder to solve and often infeasible.Given real-world instances, we reformulate the model to make the problem feasible.We follow a step-by-step approach to exhibit and cope with one source of infeasility at a time, namely numerical errors and model infeasibilities.Computational results show the effectiveness of the approach on an original test set of 66 real-world instances that demonstrated a high occurrence of infeasibilities.The third chapter is about the transposition of the Multiplicative Weights Update algorithm to the (nonconvex) nonlinear and mixed integer nonlinear programming setting, based on a particular parametrized reformulation of the problem - denoted pointwise.We define desirable properties for deriving pointwise reformulation and provide generic guidelines to transpose the algorithm step-by-step.Unlike most metaheuristics, we show that our MWU metaheuristic still retains a relative approximation guarantee in the NLP and MINLP settings.We benchmark it computationally to solve a hard NLP STHS.We find it compares favorably to the well-known Multi-Start method, which, on the other hand, offers no approximation guarantee

Pour les opérateurs, les réseaux FTTH représentent à la fois la solution de référence pour répondre à la demande croissante de trafic fixe, et un investissement considérable dû à leur mise en place. Le but de ces travaux est d'assurer le déploiement de réseaux de qualité à moindre coût. Nous commençons à présenter les différents aspects de la planification de ces réseaux qui en font un problème complexe. La littérature concernée est abordée afin d'exhiber les nouveaux défis que nous relevons. Puis nous élaborons des stratégies permettant de trouver la meilleure solution dans différents contextes. Plusieurs politiques de maintenance ou d'utilisation du génie civil sont ainsi explorées. Les problèmes rencontrés sont analysés à la lumière de divers outils d'optimisation (programmation entière, inégalités valides, programmation dynamique, approximations, complexités, inapproximabilité...) que nous utilisons et développons selon nos besoins. Les solutions proposées ont été testées et validées sur des instances réelles, et ont pour but d'être utilisées par Orange<br>For operators, FTTH networks are the most widespread solution to the increasing traffic demand. Their layout requires a huge investment. The aim of this work is to ensure a cost effective deployment of quality networks. We start by presenting aspects of this network design problem which make it a complex problem. The related literature is reviewed to highlight the novel issues that we solve. Then, we elaborate strategies to find the best solution in different contexts. Several policies regarding maintenance or civil engineering use will be investigated. The problems encountered are tackled using several combinatorial optimization tools (integer programming, valid inequalities, dynamic programming, approximations, complexity theory, inapproximability…) which will be developed according to our needs. The proposed solutions were tested and validated on real-life instances, and are meant to be implemented in a network planning tool from Orange

Les systèmes adaptatifs basés sur les architectures FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) peuvent bénéficier grandement de la grande flexibilité offerte par la reconfiguration partielle dynamique (DPR). Grâce au DPR, les tâches matérielles composant un système adaptatif peuvent être allouées et re-allouées à la demande ou en fonction de l'environnement dynamique. Les flots de conceptions disponibles et les outils commerciaux ont évolué pour répondre aux exigences des architectures reconfigurables qui sont toutefois limitées dans leurs fonctionnalités. Ces outils ne permettent pas un placement et une relocation efficaces de tâches matérielles de tailles variables. L'objectif principal de ces travaux de thèse consiste à proposer des nouvelles méthodologies et de nouvelles approches pour faciliter au concepteur la phase de conception d'un système adaptatif reconfigurable opérationnelle, valide, optimisé et adapté aux changements dynamiques de l'environnement. La première contribution de cette thèse porte sur la problématique de la relocation des tâches matérielles de tailles différentes. Une méthodologie de conception est proposée pour répondre à un problème majeur des mécanismes de relogement : le stockage d'une unique bitstream de configuration pour réduire les besoins de la mémoire et pour accroître la réutilisable des modules matériels générés. Une technique de partitionnement de la région reconfigurable est appliquée dans la méthodologie de relogement proposée pour augmenter l'efficacité d'utilisation des ressources matérielles dans le cas des tâches reconfigurables de tailles variables. Cette méthodologie prend en compte aussi la communication entre différentes régions reconfigurables et la région statique. Pour valider la méthode, plusieurs études de cas sont implémentées. Cette validation montre une utilisation efficace des ressources matérielles ainsi une réduction importante du temps de reconfiguration. La deuxième partie de cette thèse présente et détaille une formulation mathématique afin d'automatiser le floorplanning des zones reconfigurables dans les FPGAs. Les algorithmes de recherche présentés dans cette thèse sont basés sur la technique d'optimisation PLMNE (programmation linéaire mixte en nombres entiers). Ces algorithmes permettent de définir automatiquement l'emplacement, la taille et la forme de la zone reconfigurable dynamique. Nous nous intéressons principalement dans cette recherche à la satisfaction des contraintes de placement des zones reconfigurables et celles liées à la relocation. De plus, nous considérons l’optimisation des ressources matérielles dans le FPGA en tenant compte des tâches de tailles variables. Finalement, une évaluation de l'approche proposée est présentée<br>Adaptive systems based on Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) architectures can benefit greatly from the high degree of flexibility offered by dynamic partial reconfiguration (DPR). Thanks to DPR, hardware tasks composing an adaptive system can be allocated and relocated on demand or depending on the dynamically changing environment. Existing design flows and commercial tools have evolved to meet the requirements of reconfigurables architectures, but that are limited in functionality. These tools do not allow an efficient placement and relocation of variable-sized hardware tasks. The main objective of this thesis is to propose a new methodology and a new approaches to facilitate to the designers the design phase of an adaptive and reconfigurable system and to make it operational, valid, optimized and adapted to dynamic changes in the environment. The first contribution of this thesis deals with the issues of relocation of variable-sized hardware tasks. A design methodology is proposed to address a major problem of relocation mechanisms: storing a single configuration bitstream to reduce memory requirements and increasing the reusability of generating hardware modules. A reconfigurable region partitioning technique is applied in this proposed relocation methodology to increase the efficiency of use of hardware resources in the case of reconfigurable tasks of variable sizes. This methodology also takes into account communication between different reconfigurable regions and the static region. To validate the design method, several cases studies are implemented. This validation shows an efficient use of hardware resources and a significant reduction in reconfiguration time. The second part of this thesis presents and details a mathematical formulations in order to automate the floorplanning of the reconfigurable regions in the FPGAs. The algorithms presented in this thesis are based on the optimization technique MILP (mixed integer linear programming). These algorithms allow to define automatically the location, the size and the shape of the dynamic reconfigurable region. We are mainly interested in this research to satisfy the constraints of placement of the reconfigurable zones and those related to the relocation. In addition, we consider the optimization of the hardware resources in the FPGA taking into account the tasks of variable sizes. Finally, an evaluation of the proposed approach is presented

Les systèmes adaptatifs basés sur les architectures FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) peuvent bénéficier grandement de la grande flexibilité offerte par la reconfiguration partielle dynamique (DPR). Grâce au DPR, les tâches matérielles composant un système adaptatif peuvent être allouées et re-allouées à la demande ou en fonction de l'environnement dynamique. Les flots de conceptions disponibles et les outils commerciaux ont évolué pour répondre aux exigences des architectures reconfigurables qui sont toutefois limitées dans leurs fonctionnalités. Ces outils ne permettent pas un placement et une relocation efficaces de tâches matérielles de tailles variables. L'objectif principal de ces travaux de thèse consiste à proposer des nouvelles méthodologies et de nouvelles approches pour faciliter au concepteur la phase de conception d'un système adaptatif reconfigurable opérationnelle, valide, optimisé et adapté aux changements dynamiques de l'environnement. La première contribution de cette thèse porte sur la problématique de la relocation des tâches matérielles de tailles différentes. Une méthodologie de conception est proposée pour répondre à un problème majeur des mécanismes de relogement : le stockage d'une unique bitstream de configuration pour réduire les besoins de la mémoire et pour accroître la réutilisable des modules matériels générés. Une technique de partitionnement de la région reconfigurable est appliquée dans la méthodologie de relogement proposée pour augmenter l'efficacité d'utilisation des ressources matérielles dans le cas des tâches reconfigurables de tailles variables. Cette méthodologie prend en compte aussi la communication entre différentes régions reconfigurables et la région statique. Pour valider la méthode, plusieurs études de cas sont implémentées. Cette validation montre une utilisation efficace des ressources matérielles ainsi une réduction importante du temps de reconfiguration. La deuxième partie de cette thèse présente et détaille une formulation mathématique afin d'automatiser le floorplanning des zones reconfigurables dans les FPGAs. Les algorithmes de recherche présentés dans cette thèse sont basés sur la technique d'optimisation PLMNE (programmation linéaire mixte en nombres entiers). Ces algorithmes permettent de définir automatiquement l'emplacement, la taille et la forme de la zone reconfigurable dynamique. Nous nous intéressons principalement dans cette recherche à la satisfaction des contraintes de placement des zones reconfigurables et celles liées à la relocation. De plus, nous considérons l’optimisation des ressources matérielles dans le FPGA en tenant compte des tâches de tailles variables. Finalement, une évaluation de l'approche proposée est présentée<br>Adaptive systems based on Field-Programmable Gate Arrays (FPGA) architectures can benefit greatly from the high degree of flexibility offered by dynamic partial reconfiguration (DPR). Thanks to DPR, hardware tasks composing an adaptive system can be allocated and relocated on demand or depending on the dynamically changing environment. Existing design flows and commercial tools have evolved to meet the requirements of reconfigurables architectures, but that are limited in functionality. These tools do not allow an efficient placement and relocation of variable-sized hardware tasks. The main objective of this thesis is to propose a new methodology and a new approaches to facilitate to the designers the design phase of an adaptive and reconfigurable system and to make it operational, valid, optimized and adapted to dynamic changes in the environment. The first contribution of this thesis deals with the issues of relocation of variable-sized hardware tasks. A design methodology is proposed to address a major problem of relocation mechanisms: storing a single configuration bitstream to reduce memory requirements and increasing the reusability of generating hardware modules. A reconfigurable region partitioning technique is applied in this proposed relocation methodology to increase the efficiency of use of hardware resources in the case of reconfigurable tasks of variable sizes. This methodology also takes into account communication between different reconfigurable regions and the static region. To validate the design method, several cases studies are implemented. This validation shows an efficient use of hardware resources and a significant reduction in reconfiguration time. The second part of this thesis presents and details a mathematical formulations in order to automate the floorplanning of the reconfigurable regions in the FPGAs. The algorithms presented in this thesis are based on the optimization technique MILP (mixed integer linear programming). These algorithms allow to define automatically the location, the size and the shape of the dynamic reconfigurable region. We are mainly interested in this research to satisfy the constraints of placement of the reconfigurable zones and those related to the relocation. In addition, we consider the optimization of the hardware resources in the FPGA taking into account the tasks of variable sizes. Finally, an evaluation of the proposed approach is presented