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1 15 novembre 2006 Paul PITIOT
Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire
par utilisation d'un mécanisme de retour d'expérience :
Application à la sélection de scénarios
Tuteurs : Laurent Geneste (LGP/ENIT - directeur de thèse) laurent.geneste@enit.fr
Thierry Coudert (LGP/ENIT) thierry.coudert@enit.fr
Claude Baron (LESIA/INSA Toulouse) claude.baron@insa-toulouse.fr
Allocation MENESR
2 16 novembre 2006 Paul PITIOT
1. Présentation de l’étude a) Principe b) Le projet CoDeM
2. Le retour d’expérience : une méthode de Gestion des Connaissances
a) Objectifb) Principe du retour d’expériencec) Modélisation des connaissances
3. Intégration REX / méthode de recherche
4. Conclusion
Plan de la présentation
3 16 novembre 2006 Paul PITIOT
a. Principe :
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
[Michalski 00], [Lereno 00], [Huyet 03]Projet CoDeM
[Rochet & Baron 05]
Méthode de recherche
Optimisation intelligente
Problème à résoudre
Modèle de connaissances
Réutilisation de K
avec généralisation
mais K inaccessibles
Réutilisation indirecte
de K spécifiques liées
à un aspect particulier du problème
Réutilisation aveugle
et indirecte de K
globales du problème
4 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Méthode de recherche utilisée : Algorithmes évolutionnaires
Méthode SPEA ( Strength Pareto Evolutionary Algoritm)
Méthode de la roulette biaisée
P i f ij 1
f j
Front de Pareto
u
v
Front Pareto
Obj
1
Obj 2
solutions
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
b. Le projet CoDeM
Couplage entre conception et conduite de projet
1 2 3 2
Chromosome de la solution
1 1 112Codage des alternatives Codage des options
1 2 1 2 3 4 5 6 7
5 16 novembre 2006 Paul PITIOT
a. Objectif :
Recherche des liens entre les différents espaces
Buts :
Limiter l’explosion combinatoire
Orienter la recherche vers les zones prometteuses
Deux sources de connaissances exploitables :→ Issues du retour d’expérience opérationnel→ Issues des évaluations de l’AE
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
Deux types de connaissance Connaissances conceptuelles Connaissances structurelles
Classification conceptuelle des
paramètres
6 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Une démarche indirecte de constitution de la connaissance
Représentation du processus
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
b. Principe du retour d’expérience
7 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Conséquence S(X) d’un événement X par rapport à l’objectif O : S(X)=P(non O/X)
Criticité C(X) de l’événement X : C(X)= P(X).S(X)= P(X et non O)
Facteur d’importance de X : IF(X)=P(X/non O)
Intérêt des D.I. : résolution problème dual
relations probabilistes entre les critères, les décisions, les objectifs et l’environnement
Les diagrammes d’influence : une extension des réseaux bayésiens
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
c. Modélisation des connaissances
8 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Généralisation/Spécialisation basées sur la contextualisation
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
a. Utilisation du modèle de connaissances
Capitalisation des expériences et des connaissances
Deux types de réutilisation
→ Composants et assemblages précédemment utilisés
→ Connaissances pures : intégration de nouveaux composants
Utilisation par la méthode de recherche Classification conceptuelle
Chromosome du projet
Connaissances structurelles
9 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Travaux :
Spécification de l’adaptation des connaissances par contextualisation
Réalisation d’un prototype informatique
Compilation de l’information
Mécanismes de vérification et d’amélioration des modèles
1. Présentation 2. Retour d’expérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion
Conclusion
10 16 novembre 2006 Paul PITIOT
Annexe
Projet conception d’un stylo bille :
Bi-Classification génotypes / objectifs / environnement
Classification conceptuelle
Exemple
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