Bi-objective branch-and-cut algorithms applied to the binary knapsack problem : surrogate bound sets, dynamic branching strategies, generation and exploitation of cover inequalities.

Bi-objective branch-and-cut algorithms applied to the binary knapsack problem : surrogate bound sets, dynamic branching strategies, generation and exploitation of cover inequalities.

Dans ce travail, nous nous intéressons à la résolution de problèmes d optimisation combinatoire multi-objectif. Ces problèmes ont suscité un intérêt important au cours des dernières décennies. Afin de résoudre ces problèmes, particulièrement difficiles, de manière exacte et efficace, les algorithmes...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Cerqueus Audrey (Auteur), Gandibleux Xavier (Directeur de thèse, Membre du jury), Przybylski Anthony (Directeur de thèse, Membre du jury), Vanderpooten Daniel (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Klamroth Kathrin (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Fréville Arnaud (Rapporteur de la thèse, Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université Nantes-Angers-Le Mans - COMUE 2009-2015 (Autre partenaire associé à la thèse), Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Université de Nantes Faculté des sciences et des techniques (Autre partenaire associé à la thèse), École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques Nantes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Bi-objective branch-and-cut algorithms applied to the binary knapsack problem : surrogate bound sets, dynamic branching strategies, generation and exploitation of cover inequalities. / Audrey Cerqueus; sous la direction de Xavier Gandibleux et Frédéric Saubion ; co-directeur de thèse Anthony Przybylski
Publié : [Lieu de publication inconnu] : [éditeur inconnu] , 2015
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique et applications : Nantes : 2015
Sujets :
Optimisation combinatoire
Problème du sac à dos
Realaxation surrogate
Thèses et écrits académiques
Documents associés : Reproduction de: Bi-objective branch-and-cut algorithms applied to the binary knapsack problem
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230 |a Données textuelles 
314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale sciences et technologies de l'information et de mathématiques (STIM) (Nantes) 
314 |a Partenaire de recherche : Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (LINA) (Nantes) (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Daniel Vanderpooten (Président du jury) ; Kathrin Klamroth, Thomas Stuetzle, Arnaud Fréville (Rapporteurs) 
320 |a Bibliogr. p.175-184 
325 1 |a La thèse papier est la seule version officielle 
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330 |a Dans ce travail, nous nous intéressons à la résolution de problèmes d optimisation combinatoire multi-objectif. Ces problèmes ont suscité un intérêt important au cours des dernières décennies. Afin de résoudre ces problèmes, particulièrement difficiles, de manière exacte et efficace, les algorithmes sont le plus souvent spécifiques au problème traité. Dans cette thèse, nous revenons sur l approche dite de branch-and-bound et nous en proposons une extension pour obtenir un branch-and-cut, dans un contexte bi-objectif. Les problèmes de sac-à-dos sont utilisés comme support pour ces travaux. Trois axes principaux sont considérés : la définition de nouveaux ensembles bornants, l élaboration d une stratégie de branchement dynamique et la génération d inégalités valides. Les ensembles bornants définis sont basés sur la relaxation surrogate, utilisant un ensemble de multiplicateurs. Des algorithmes sont élaborés, à partir de l étude des différents multiplicateurs, afin de calculer efficacement les ensembles bornants surrogate. La stratégie de branchement dynamique émerge de la comparaison de différentes stratégies de branchement statiques, issues de la littérature. Elle fait appel à une méthode d apprentissage par renforcement. Enfin, des inégalités de couverture sont générées et introduites, tout au long de la résolution, dans le but de l accélérer. Ces différents apports sont validés expérimentalement et l algorithme de branch-and-cut obtenu présente des résultats encourageants. 
330 |a In this work, we are interested in solving multi-objective combinatorial optimization problems. These problems have received a large interest in the past decades. In order to solve exactly and efficiently these problems, which are particularly difficult, the designed algorithms are often specific to a given problem. In this thesis, we focus on the branch-and-bound method and propose an extension by a branch-and-cut method, in bi-objective context. Knapsack problems are the case study of this work. Three main axis are considered: the definition of new upper bound sets, the elaboration of a dynamic branching strategy and the generation of valid inequalities. The defined upper bound sets are based on the surrogate relaxation, using several multipliers. Based on the analysis of the different multipliers, algorithms are designed to compute efficiently these surrogate upper bound sets. The dynamic branching strategy arises from the comparison of different static branching strategies from the literature. It uses reinforcement learning methods. Finally, cover inequalities are generated and introduced, all along the solving process, in order to improve it. Those different contributions are experimentally validated and the obtained branch-and-cut algorithm presents encouraging results. 
337 |a Un logiciel capable de lire un fichier au format pdf 
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