Thèse de Nicolas Dupin

Modélisation et résolution de grands problèmes stochastiques combinatoires : application à la gestion de production d'électricité

La Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) est couramment utilisée pour modéliser des problèmes d'optimisation du monde industriel, de par la facilité à modéliser des problèmes complexes d'optimisation et par l’existence d’une résolution générique par l'algorithme de Branch&Bound (B&B). La résolution B&B est souvent limitée pour des problèmes de taille réelle, les méthodes heuristiques sont alors utilisées pour trouver des solutions de bonne qualité sans avoir de preuve d'optimalité. Cette thèse étudie les limites de la résolution exacte et des heuristiques sur des problèmes industriels d'EDF, en vue de leur insertion dans le processus décisionnel opérationnel. L'application principale concerne la planification des arrêts de maintenance et de rechargement des centrales nucléaires, sujet du Challenge ROADEF 2010. Nous avons aussi traité un problème de production journalière d'un parc thermique à flammes. La méthodologie suivie est analogue pour les deux cas. On modélise tout d'abord le problème avec une formulation compacte PLNE, pour en analyser les limites de la résolution frontale, avant d’envisager des méthodes de décomposition. On dérive ensuite les méthodes exactes en matheuristiques pour résoudre des instances de taille réelle. Dans cette optique, l'hybridation de Variable Neighborhood Search (VNS) avec des voisinages définis par PLNE a donné des résultats très probants sur les deux problèmes en termes de qualités de solutions. Le fait d'avoir travaillé avec des méthodes exactes a permis également de chiffrer l'impact d'hypothèses de résolutions, de répondre à des considérations opérationnelles, mais également d'obtenir des bornes inférieures.

Jury

Thèse de l'équipe soutenue le 5 octobre 2015

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