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Sébastien Le Digabel
Dipl. Ing. (ISIMA, 1999), M.Sc. (Poly, 2002), Ph.D. (Poly, 2008)
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Professeur titulaire
Département de mathématiques et de génie industriel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4291 Téléc. : (514) 340-5665 Local : AA-5467
Domaines d'expertise
Recherche opérationnelle et science de la gestion Optimisation Optimisation et théories de commande optimale
Publons

Intérêts de recherche et affiliations

Intérêts de recherche
Ma recherche se focalise autour de la conception d'algorithmes pour l'optimisation de problèmes complexes habituellement rencontrés en ingénierie. Ces problèmes sont typiquement définis par des fonctions qu'on qualifie de boîtes-noires, dans le sens où aucune propriété de la fonction n'est accessible. Dans ce contexte, les méthodes d'optimisation usuelles basées sur les dérivées ne sont pas utilisables, d'où le choix de méthodes sans dérivées (derivative-free optimization), et en particulier l'utilisation de modèles et de fonctions substitut moins coûteux à évaluer.

Mes projets portent sur trois domaines :
  1. Développement des méthodes d'optimisation
  2. Application à des problèmes d'ingénierie
  3. Développement de logiciels d'optimisation

Mots clés : Optimisation de boîtes-noires, Méthodes sans dérivées, Applications industrielles, Logiciels d'optimisation.

Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
  • 1601 Recherche opérationnelle et science de la gestion
  • 2715 Optimisation
  • 2956 Optimisation et théories de commande optimale

Publications

En vedette
Article de revue
Audet, C., Kokkolaras, M., Le Digabel, S. & Talgorn, B. (2018). Order-based error for managing ensembles of surrogates in mesh adaptive direct search. Journal of Global Optimization, 70(3), 645-675. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10898-017-0574-1
Article de revue
Audet, C., Ianni, A., Le Digabel, S. & Tribes, C. (2014). Reducing the number of function evaluations in mesh adaptive direct search algorithms. SIAM Journal on Optimization, 24(2), 621-642. Tiré de https://doi.org/10.1137/120895056
Article de revue
Conn, A.R. & Le Digabel, S. (2013). Use of quadratic models with mesh-adaptive direct search for constrained black box optimization. Optimization Methods and Software, 28(1), 139-158. Tiré de https://doi.org/10.1080/10556788.2011.623162
Article de revue
Le Digabel, S. (2011). Algorithm 909: NOMAD: Nonlinear optimization with the MADS algorithm. ACM Transactions on Mathematical Software, 37(4). Tiré de https://doi.org/10.1145/1916461.1916468
Article de revue
Perron, S., Hansen, P., Le Digabel, S. & Mladenovic, N. (2010). Exact and heuristic solutions of the global supply chain problem with transfer pricing. European Journal of Operational Research, 202(3), 864-879. Tiré de https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.06.018
Article de revue
Audet, C., Dennis Jr., J.E. & Le Digabel, S. (2010). Globalization strategies for mesh adaptive direct search. Computational Optimization and Applications, 46(2), 193-215. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10589-009-9266-1
Article de revue
Abramson, M.A., Audet, C., Dennis Jr., J.E. & Le Digabel, S. (2009). Orthomads: A deterministic MADS instance with orthogonal direct ions. SIAM Journal on Optimization, 20(2), 948-966. Tiré de https://doi.org/10.1137/080716980
Article de revue
Audet, C., Bechard, V. & Le Digabel, S. (2008). Nonsmooth Optimization Through Mesh Adaptive Direct Search and Variable Neighborhood Search. Journal of Global Optimization, 41(2), 299-318. Tiré de https://doi.org/10.1007/s10898-007-9234-1
Article de revue
Audet, C., Dennis, J.E. & Le Digabel, S. (2008). Parallel space decomposition of the mesh adaptive direct search algorithm. SIAM Journal on Optimization, 19(3), 1150-1170. Tiré de https://doi.org/10.1137/070707518
Article de revue
Audet, C., Brimberg, J., Hansen, P., Le Digabel, S. & Mladenovic, N. (2004). Pooling Problem: Alternate Formulations and Solution Methods. Management Science, 50(6), 761-776. Tiré de https://doi.org/10.1287/mnsc.1030.0207
Voir toutes les publications (73)

Biographie

Sébastien Le Digabel est professeur titulaire au département de mathématiques de Polytechnique Montréal, et membre du laboratoire de recherche GERAD. Il a obtenu son doctorat en mathématiques appliquées à Polytechnique en 2008, puis a effectué des stages postdoctoraux au centre de recherche IBM TJ Watson et à l'Université de Chicago, en 2010 et 2011.

Ses intérêts de recherche sont l'analyse et le développement d'algorithmes pour l'optimisation de boîtes noires, ainsi que la conception de logiciels d'optimisation. L'optimisation de boîtes noires est un domaine de l'optimisation mathématique dans lequel les fonctions à optimiser sont le résultat de simulations numériques pour lesquelles on n'a pas de dérivées. Dans ce contexte, l'optimisation sans-dérivées peut être considérée, et en particulier l'algorithme Mesh Adaptive Direct Search (MADS), développé par Audet et Dennis, et pour lequel la thèse de Le Digabel a apporté des améliorations. Tout cette recherche sur MADS est incluse dans le logiciel NOMAD, disponible à www.gerad.ca/nomad.

La recherche de S. Le Digabel est supportée par le CRSNG, le FRQNT, InnovÉÉ, IVADO, Hydro-Québec, Rio Tinto, et Huawei-Canada.

Encadrement à Polytechnique

EN COURS

  • Doctorat (1)

    • Salomon, Ludovic. Optimisation multiobjectifs.

TERMINÉ

  • Thèse de doctorat (8)

  • Mémoire de maîtrise (7)

    • Hallé-Hannan, E. (2022). Cadre mathématique pour l'optimisation de boîtes noires avec variables catégorielles et méta (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/10286/
    • Lameynardie, G. (2020). Sondes locales intensives lors de l'exécution de l'algorithme MADS dans un environnement parallèle (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5442/
    • Vanden Bulcke, R. (2020). Analyse de sensibilité pour la réduction de dimension en optimisation sans dérivée (Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/5376/
    • Lemyre Garneau, M. (2015). Modelling of a Solar Thermal Power Plant for Benchmarking Blackbox Optimization Solvers (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1996/
    • Ihaddadene, A. (2014). Algorithme de recherche directe pour l'optimisation robuste de fonctions bruitées (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/1635
    • 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). Tiré de https://publications.polymtl.ca/972
    • Duclos, E. (2012). ACRE: un générateur automatique d'aspect pour tester des logiciels écrits en C++ (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/914

Nouvelle(s) concernant Sébastien Le Digabel

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