2019


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Mardi 2 Juillet
Heure: 12:30 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Aspects combinatoires du problème de l'UCP
Description: Pierre Fouilhoux Le problème classique appelé Unit Commitment Problem (UCP) est le problème central de planification de production d'électricité. Le problème combinatoire au coeur du problème de l'UCP est appéle le Min-up/min-down UCP (MUCP). Il consiste à déterminer un plan de production sur un horizon de temps discrétisé, pour un ensemble de centrales électriques. A chaque pas de temps, la production totale doit répondre à une demande connue. Chaque unité doit satisfaire des contraintes de temps minimum de fonctionnement et d'arrêt. Elle correspond également à des coûts de production et de mise en marche.
Nous étudions comment la complexité du MUCP évolue en fonction du nombre d'unités et de période. Nous montrons en particulier que ce probl&egrav e;me est NP-difficile au sens fort.
Nous présentons plusieurs aspects polyédraux d'une formulation PLNE pour le MUCP en nous intéressant à la combinatoire liant la production des unités entre les pas de temps.
Pour cette formulation, l'espace des solutions exploré par un algorithme de branchement contient de nombreuses solutions symétriques et sous-symétriques: deux solutions symétriques (resp. sous-symétriques) pouvant être obtenues l'une de l'autre par permutation de ses composantes (resp. d'une partie de ses composantes). Nous proposons deux techniques bien distinctes pour briser ces symétries et accélérer la résolution. La première technique s'appuie sur l'étude du polyèdre des permutations et sur un algorithme, dit de fixing, utilisé à chaque noeud de l'algorithme de branchement. La deuxième technique repose sur des inégalités linéaires et des variables additionnelles.
Enfin, nous présentons plusieurs aspects prometteurs sur une nouvelle décomposition de Dantzig-Wolfe qui utilise plusieurs inégalités issues de notre étude polyèdrale.

Travaux réalisés avec Pascale Bendotti et Cécile Rottner.
Mercredi 3 Juillet
Heure: 14:00 - 15:00
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: The Robust Capacitated Facility Location Problem
Description: Marco Caserta We present robust formulations for the capacitated facility location problems under demand uncertainty, both for the single-source and the multi-source variants. Robustness is defined over different uncertainty sets, i.e., the box, ellipsoidal, and polyhedral uncertainty sets. For each of these variants, we define the robust counterpart and we compare the results obtained through an extensive computational study. We test the effect of using different support sets and analyze the performance of each robust variant using scenario curves and price of robustness, among other measures.
Jeudi 5 Septembre
Heure: 12:15 - 13:30
Lieu: Salle B107, bâtiment B, Université de Villetaneuse
Résumé: Redescription en analyse de données : exemples variés.
Description: François Rioult Le thème général de cette présentation est la redescription des données
dans un espace où elles peuvent être prises en charge par des techniques
éprouvées d'apprentissage automatique. Par exemple, pour prédire un
événement dans une séquence, on peut la recoder comme succession de
motifs fermés. D'autres exemples seront abordés, comme la transformation
d'un ensemble de règles en un graphe, de trajectoires de joueurs d'une
équipe en trajectoire d'un polygone, ou encore d'un spectre sonore en
image pour de la classification en deep learning.