Département de mathématiques et de génie industriel
Optimisation
Modélisation et intelligence artificielle
Intérêts de recherche et affiliations
Plusieurs problèmes d'optimisation en ingénierie n'ont pas la structure nécessaire pour être abordés par les méthodes traditionnelles d'optimisation. En effet, les fonctions et les contraintes définissant le problème sont souvent données sous forme de boite noire (habituellement un programme informatique qui a des variables d'entrée et retourne les variables de sortie). L'utilisation de ces boîtes noires peut être coûteuse, imprécise et peut échouer pour des raisons internes à la boite, et ne permet pas le calcul de dérivées. Les recherches du professeur Audet se concentrent sur les méthodes de recherche par motifs (GPS et MADS).
Un second volet de ses recherches concerne des méthodes exactes d'optimisation globale pour des classes de problèmes dont la structure est bien définie et connue, mais non convexe, tels que la programmation biniveau, quadratique, bilinéaire ou en nombres entiers. La structure de ces problèmes est identifiée et exploitée en vue de développer des algorithmes efficaces pour ces problèmes. Le professeur Audet s'intéresse à la fois au développement algorithmique, à l'analyse de convergence ainsi qu'aux applications.
-
Optimisation
-
Recherche opérationnelle
-
Optimisation de boîte noire
-
Optimisation globale
-
Optimisation non-lisse
-
Optimisation non-linéaire
-
Design multidisciplinaire
- 2715 Optimisation
Publications
Biographie
Enseignement
MTH1101 Calcul I
MTH2210 Calcul scientifique
MTH6404 Programmation en nombres entiers
MTH6416 Optimisation avancée
MTH 6420 Optimisation continue
MTH6517 Formalisme et preuves en mathématiques
MTH8418 Optimisation sans dérivées
Encadrement à Polytechnique
EN COURS
-
Maîtrise recherche (1)
-
Côté-Massicotte, Julien. Affinement de modèles substituts en optimisation de boîtes noires et en optimisation sans dérivées.
-
TERMINÉ
-
Thèse de doctorat (13)
- Bouchet, P.-Y. (2023). Théorie de l'optimisation sans dérivées dans le cas discontinu [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Couderc, R. (2023). Peregrination Through Blackbox Optimization: Multimodality, Stochasticity and Risk Aversion [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Kojtych, S. (2022). Contributions à l'optimisation de systèmes mécaniques non réguliers : reconception d'aubes de compresseur [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Jacquet, S. (2019). Opportunisme et traitement des contraintes dans MADS [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Amaioua, N. (2018). Modèles quadratiques et décomposition parallèle pour l'optimisation sans dérivées [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Peyrega, M. (2016). Optimisation sans dérivées sous contraintes [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Séguin, S. (2016). Optimisation stochastique de la répartition spatio-temporelle d'un volume d'eau aux groupes turbo-alternateurs d'un système de production hydroélectrique [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Dang, C. K. (2012). Optimization of algorithms with the opal framework [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Aoudjit, H. (2010). Planification de la maintenance d'un parc de turbines-alternateurs par programmation mathématique [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Belhaiza, S. (2008). Modélisation, énumération et raffinement des équilibres en théorie des jeux [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Le Digabel, S. (2008). Extensions à l'algorithme de recherche directe mads pour l'optimisation non lisse [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Zghal, W. (2008). Recherche directe en programmation multiobjectif [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Perron, S. (2004). Applications jointes de l'optimisation combinatoire et globale [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
-
Mémoire de maîtrise (21)
- Lebeuf, X. (2023). Optimisation de boîtes noires multifidélités avec contraintes hiérarchisées [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Hallé-Hannan, E. (2022). Cadre mathématique pour l'optimisation de boîtes noires avec variables catégorielles et méta [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Saltet, R. (2021). Quantification de l'incertitude avec un ensemble de substituts pour l'optimisation de boîtes noires [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Aubin, V. (2020). Modélisation de ressources hydroélectriques dans un contexte d'intégration des énergies renouvelables variables [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Lameynardie, G. (2020). Sondes locales intensives lors de l'exécution de l'algorithme MADS dans un environnement parallèle [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Rahhali, I. (2020). Aide au choix d'une solution optimale sur un front Pareto à l'aide de méthodes de groupement [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Vanden Bulcke, R. (2020). Analyse de sensibilité pour la réduction de dimension en optimisation sans dérivée [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Bouchet, P.-Y. (2019). Optimisation de boîtes noires à précision variable [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Côté-Massicotte, J. (2018). Affinement de modèles substituts en optimisation de boîtes noires et en optimisation sans dérivées [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Poissant, C. (2018). Exploitation d'une structure monotone en recherche directe pour l'optimisation de boîtes grises [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Sarrazin-Mc Cann, L. A. (2018). Opportunisme et ordonnancement en optimisation sans dérivées [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Lemyre Garneau, M. (2015). Modelling of a Solar Thermal Power Plant for Benchmarking Blackbox Optimization Solvers [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Geagea, M. (2014). Déploiement et mise à jour de coupes de concavité [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Ihaddadene, A. (2014). Algorithme de recherche directe pour l'optimisation robuste de fonctions bruitées [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Brazeau, M. (2013). Affectation des infirmières aux salles de l'unité d'endoscopie digestive du Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Ben Yahia, I. (2012). Identification statistique de variables importantes pour l'optimisation de boîtes noires [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Cartier, D. (2012). Optimisation sous contraintes d'un modèle hydrologique pour une représentation de la physique des processus [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Marty, A. (2011). Optimisation du placement et de l'assignation de fréquences d'antennes dans un réseau de télécommunications [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Garnier, V. (2010). La gestion des groupes de variables en recherche directe [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Béchard, V. (2004). Optimisation d'un procédé de traitement des brasques [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Zghal, W. (2002). Algorithmes de coupes pour la programmation mathématique linéaire à deux niveaux [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Lebeuf, X. (2023). Optimisation de boîtes noires multifidélités avec contraintes hiérarchisées [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].