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1 15 novembre 2006Paul PITIOT Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par utilisation d'un mécanisme de retour d'expérience : Application.

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1 1 15 novembre 2006Paul PITIOT Amélioration des techniques d'optimisation combinatoire par utilisation d'un mécanisme de retour d'expérience : Application à la sélection de scénarios Tuteurs : Laurent Geneste (LGP/ENIT - directeur de thèse) Thierry Coudert (LGP/ENIT) Claude Baron (LESIA/INSA Toulouse) Allocation MENESR

2 2 16 novembre 2006Paul PITIOT 1.Présentation de létude a) Principe b) Le projet CoDeM 2.Le retour dexpérience : une méthode de Gestion des Connaissances a) Objectif b) Principe du retour dexpérience c) Modélisation des connaissances 3.Intégration REX / méthode de recherche 4.Conclusion Plan de la présentation

3 3 16 novembre 2006Paul PITIOT a. Principe : 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion [Michalski 00], [Lereno 00], [Huyet 03] Projet CoDeM [Rochet & Baron 05]

4 4 16 novembre 2006Paul PITIOT Méthode de recherche utilisée : Algorithmes évolutionnaires Méthode SPEA ( Strength Pareto Evolutionary Algoritm) Méthode de la roulette biaisée Front de Pareto 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion b. Le projet CoDeM Couplage entre conception et conduite de projet

5 5 16 novembre 2006Paul PITIOT a. Objectif : Recherche des liens entre les différents espaces Buts : Limiter lexplosion combinatoire Orienter la recherche vers les zones prometteuses Deux sources de connaissances exploitables : Issues du retour dexpérience opérationnel Issues des évaluations de lAE 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion Deux types de connaissance Connaissances conceptuelles Connaissances structurelles Classification conceptuelle des paramètres

6 6 16 novembre 2006Paul PITIOT Une démarche indirecte de constitution de la connaissance Représentation du processus 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion b. Principe du retour dexpérience

7 7 16 novembre 2006Paul PITIOT Conséquence S(X) dun événement X par rapport à lobjectif O : S(X)=P(non O/X) Criticité C(X) de lévénement X : C(X)= P(X).S(X)= P(X et non O) Facteur dimportance de X : IF(X)=P(X/non O) Intérêt des D.I. : résolution problème dual relations probabilistes entre les critères, les décisions, les objectifs et lenvironnement Les diagrammes dinfluence : une extension des réseaux bayésiens 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion c. Modélisation des connaissances

8 8 16 novembre 2006Paul PITIOT Généralisation/Spécialisation basées sur la contextualisation 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion a. Utilisation du modèle de connaissances Capitalisation des expériences et des connaissances Deux types de réutilisation Composants et assemblages précédemment utilisés Connaissances pures : intégration de nouveaux composants Utilisation par la méthode de recherche Classification conceptuelle Chromosome du projet Connaissances structurelles

9 9 16 novembre 2006Paul PITIOT Travaux : Spécification de ladaptation des connaissances par contextualisation Réalisation dun prototype informatique Compilation de linformation Mécanismes de vérification et damélioration des modèles 1. Présentation 2. Retour dexpérience 3. Intégration Rex / optimisation 4. Conclusion Conclusion

10 10 16 novembre 2006Paul PITIOT Annexe Projet conception dun stylo bille : Bi-Classification génotypes / objectifs / environnement Classification conceptuelle Exemple


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