Annonce

Les commentaires sont clos.

Soutenance de Thèse - Julien Lepagnot - jeudi 1er décembre - 14h

22 Novembre 2011


Catégorie : Soutenance de thèse


Soutenance de thèse de doctorat. Titre : "Conception de métaheuristiques pour l’optimisation dynamique. Application à l’analyse de séquences d’images IRM", Julien Lepagnot. Université Paris-Est Créteil, 1er décembre 2011.

 

Résumé de la thèse

Dans la pratique, beaucoup de problèmes d’optimisation sont dynamiques : leur fonction objectif (ou fonction de coût) évolue au cours du temps. L’approche principalement adoptée dans la littérature consiste à adapter des algorithmes d’optimisation statique à l’optimisation dynamique, en compensant leurs défauts intrinsèques. Plutôt que d’emprunter cette voie, déjà largement explorée, l’objectif principal de cette thèse est d’élaborer un algorithme entièrement pensé pour l’optimisation dynamique. La première partie de cette thèse est ainsi consacrée à la mise au point d’un algorithme, qui doit non seulement se démarquer des algorithmes concurrents par son originalité, mais également être plus performant. Dans ce contexte, il s’agit de développer une métaheuristique d’optimisation dynamique.

Deux algorithmes à base d’agents, MADO (MultiAgent algorithm for Dynamic Optimization) et MLSDO (Multiple Local Search algorithm for Dynamic Optimization), sont proposés et validés sur les deux principaux jeux de tests existant dans la littérature en optimisation dynamique : MPB (Moving Peaks Benchmark) et GDBG (Generalized Dynamic Benchmark Generator).

Les résultats obtenus sur ces jeux de tests montrent l’efficacité des stratégies mises en œuvre par ces algorithmes, en particulier :

  • MLSDO est classé premier sur sept algorithmes évalués sur GDBG,
  • MLSDO est classé deuxième sur seize algorithmes évalués sur MPB.

Ensuite, ces algorithmes sont appliqués à des problèmes pratiques en traitement de séquences d’images médicales (segmentation et recalage de séquences ciné-IRM cérébrales). A notre connaissance, ce travail est innovant, en ce sens que l’approche de l’optimisation dynamique n’avait jamais été explorée pour ces problèmes. Les gains de performance obtenus montrent l’intérêt d’utiliser les algorithmes d’optimisation dynamique proposés pour ce type d’applications.

Mots-clés : optimisation dynamique, metaheuristiques, multi-agent, traitement d’images, segmentation, recalage.

Composition du jury

  • Christian PRINS, Université de Technologie de Troyes, rapporteur
  • Su RUAN, Université de Rouen, rapporteur
  • Xavier GANDIBLEUX, Université de Nantes, examinateur
  • Damien TRENTESAUX, Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, examinateur
  • Amir NAKIB, Université Paris-Est Créteil, examinateur
  • Hamouche OULHADJ, Université Paris-Est Créteil, examinateur
  • Patrick SIARRY, Université Paris-Est Créteil, directeur de thèse

Date et lieu de soutenance

Jeudi 1er décembre 2011, 14h00

Université Paris-Est Créteil (UPEC)
Bâtiment P2, Salle P2-132
61 avenue du Général de Gaulle, 94010 Créteil