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Présentation

De nombreux problèmes d’optimisation propres à différents secteurs industriels et académiques (énergie, chimie, transport, etc…) nécessitent de concevoir des méthodes de plus en plus efficaces pour qu’on puisse les résoudre. Afin de répondre à ces besoins, je travaille sur les algorithmes d’optimisation tels que les algorithmes génétiques et les recherches taboues ainsi que les différentes manières de les rendre hybrides. L’hybridation consiste à combiner plusieurs méthodes d’optimisation en alternant entre l’intensification et la diversification. Elle a montré une certaine efficacité à résoudre les problèmes combinatoires. J’utilise les techniques de parallélisation pour traiter des problèmes de très grandes tailles. L’utilisation des algorithmes parallèles à travers des plateformes comme le GPU (Graphic Processing Unit) et les clusters, a montré une capacité à réduire le temps d’exécution et même à améliorer la qualité des solutions trouvées dans certains cas. J’essaye également d’analyser l’impact de l’échange de données en parallèle sur le comportement des métaheuristiques afin de repenser leur design en parallèle. Je m’intéresse à plusieurs domaines d’application comme les énergies renouvelables, la chimie, la logistique, les smart grids, la biologie et la sociologie. Je cherche aussi à observer l’évolution des différentes architectures parallèles (CPU, GPU, cluster, supercalculateur, FPGA, …) et leur contribution à améliorer l’efficacité des métaheuristiques hybrides.

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