Data-driven large neighbourhood search for combinatorial optimization problems
Notice bibliographique
Résumé
Les problèmes d'Optimisation Combinatoire (OC) sont omniprésents dans les domaines où une allocation de ressources discrètes est requise. Ces problèmes ont des implications tangibles, car des solutions de haute qualité peuvent considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle, réduire les coûts et augmenter la rentabilité des organisations. Typiquement formulés comme des Programmes Mixtes en Nombres Entiers (PMNE), ces problèmes présentent un défi computationnel même pour les solveurs les plus avancés (état de l'art). Cette thèse étudie le développement d'heuristiques efficaces, en particulier pour les instances de grande taille où les méthodes traditionnelles peinent à trouver des solutions de haute qualité dans des délais raisonnables. L'Apprentissage Automatique (AA) représente une voie prometteuse pour améliorer les heuristiques à usage général en apprenant des stratégies à partir des données. Cette thèse contient trois articles qui examinent l'intégration des techniques d'AA dans le cadre de la Recherche à Grand Voisinage (RGV) en mettant l'accent sur l'efficacité computationnelle. Le premier article démontre comment les données collectées tôt dans l'arbre de recherche peuvent aider à prédire des solutions de haute qualité pour les PMNE avec des ensembles ordonnés spéciaux de type 1. Ce type de contrainte est typiquement utilisé pour modéliser des affectations dans les problèmes d'OC. Le deuxième article se concentre sur le problème de conception de réseau multi-produits avec coûts fixes et capacité limitée et sur l'intégration de méthodes d'apprentissage dans l'heuristique qui représente l'état de l'art. Le troisième article combine les connaissances acquises des deux premiers pour développer une RGV améliorée par AA pour des PMNE génériques. En proposant des approches efficientes et accessibles, cette thèse pose les bases pour l'intégration pratique de l'AA en OC. Les méthodes présentées visent à équilibrer l'efficacité computationnelle avec la qualité des solutions, et elles offrent des perspectives pragmatiques sur la façon dont les techniques basées sur les données peuvent améliorer les stratégies d'optimisation traditionnelles. Ce travail contribue à l'effort continu pour résoudre plus efficacement des problèmes d'optimisation complexes et concrets, ce qui peut conduire à des améliorations significatives dans diverses industries et applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».