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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Programmation stochastique multi-étapes prudente'

Author: Grafiati

Published: 25 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Programmation stochastique multi-étapes prudente"

1

Quezada, Valenzuela Franco. "Cutting planes generation and decomposition-based approaches for solving multi-stage stochastic lot-sizing problems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS574.

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Abstract:

L’objectif est de développer des modèles mathématiques et des algorithmes qui pourraient permettre de planifier efficacement les activités de production pour des systèmes de production de remanufacturation complexes, en présence d'incertitude. Nous considérons un système de remanufacturation comprenant trois échelons de traitement : le désassemblage, la remise en état et le réassemblage. Nous étudions le problème de la planification dans ce système sur un horizon de planification fini et discret, en présence d'incertitudes quant à la quantité et à la qualité des produits retournés, à la demand

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2

Tran, Duy-Nghi. "Programmation dynamique tropicale en optimisation stochastique multi-étapes." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC1040.

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Abstract:

Dans cette thèse on s'intéresse à la résolution par programmation dynamique de problèmes d'Optimisation Stochastique Multi-étapes (OSM).En première partie, on s'est intéressé à l'approximation des fonctions valeurs d'un problème OSM par des combinaisons dîtes min-plus ou max-plus linéaires de fonctions basiques. Cette approche s'interprète comme l'analogue en algèbre tropicale de modèles paramétriques en programmation dynamique approximatives, notamment étudiés par Bertsekas et Powell.Dans le cadre simplifié des problèmes d'optimisation multi-étapes déterministes, nous introduisons un algorith

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Kolomvos, Georgios. "Résolution de grands problèmes stochastiques multi-étapes : application à un problème de dimensionnement de capacités et de gestion de flux et de stocks." Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 2007. http://www.theses.fr/2007ECAP1044.

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Abstract:

Dans un monde déterministe, toute donnée d'un problème d'optimisation est censée être connue avec certitude. Dans le monde réel, on est souvent confronté à des cas où certains paramètres sont incertains. La démarche consistant à considérer un seul jeu de paramètres est vite mise en cause. On considère travailler sur plusieurs périodes de temps et sur un espace d'incertitude discrétisé, en introduisant ainsi les notions des arbres de scénarios et des modèles multi-étapes. Les dimensions de ces problèmes augmentent de façon exponentielle avec le nombre de périodes d'étude, rendant les méthodes d

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4

Kolomvos, Georges. "Résolution de grands problèmes stochastiques multi-étapes : Application à un problème de dimensionnement de capacités et de gestion de flux et de stocks." Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00275775.

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Abstract:

Dans un monde déterministe, toute donnée d'un problème d'optimisation est censée être connue avec certitude. Dans le monde réel, on est souvent confronté à des cas où certains paramètres sont incertains. La démarche consistant à considérer un seul jeu de paramètres, supposant que ceci représente suffisamment bien la réalité, est vite mise en cause. On considère travailler sur plusieurs périodes temporelles et sur un espace d'incertitude discrétisé, en introduisant ainsi les notions d'arbres de scénarios et des modèles multi-étapes. Les dimensions de ces problèmes augmentent de façon exponentie

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5

Zehtabian, Shohre. "Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming." Thèse, 2016. http://hdl.handle.net/1866/16182.

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Abstract:

Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de certaines données du problème est modélisée par vecteurs aléatoires avec des supports finis spécifiques aux étapes. Chacune de ces réalisations représente un scénario. En utilisant des scénarios, il est possible d’étudier des versions plus simples (sous-problèmes) du problème original. Comme technique de décomposition par scénario, l’algorithme de recouvrement progressif est une des méthodes les plus populaires po

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