OPTIMISATION COMBINATOIRE problèmes d’optimisation pour les graphes, hypergraphes, polyèdres, … solutions individuelles, “sur mesure” et méthodes.

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1 OPTIMISATION COMBINATOIRE problèmes d’optimisation pour les graphes, hypergraphes, polyèdres, … solutions individuelles, “sur mesure” et méthodes générales “confection” András SEBŐ séminaire G-SCOP 17 avril 2007 Az idot ugy szamoltuk, hogy van rahagyas. Nyugodtan bele lehet kerdezni kozben. Nem felsoroljuk az aktivitek titre-jeit, on a fait le choix de montrer sur des exemples …

2 L’équipe Claude BENZAKEN (ex-prof UJF) Wojciech BIENIA (ENSIMAG)
Olivier BRIANT (GILCO ENSGI) Michel BURLET (UJF) Frédéric MAFFRAY (CNRS) Myriam PREISSMANN (CNRS) Denis NADDEF (ID prof ENSIMAG) András SEBŐ (CNRS) Zoltán SZIGETI (nouveau prof ENSIMAG) Doctorants : Gaëlle GIBERTI, Roland GRAPPE, Benjamin LÉVÊQUE, Guyslain NAVES, Júlia PAP+3

3 Doctorants, postdocs 2006 David DÉFOSSEZ : Coloration d'hypergraphes et clique-coloration (Myriam) Gaëlle GIBERTI : Combinatoire et biologie (Myriam, András) Roland GRAPPE : Connectivité des graphes (Zoltán) Vincent JOST : Ordonnancement chromatique: polyèdres, complexité et classification  (Nadia, András) Benjamin LÉVÊQUE : Graphes parfaits (Frédéric) Frédéric MEUNIER : Pleins étiquetages et configurations équilibrées aspects topologiques de l'Optimisation Combinatoire (András) Guyslain NAVES : Chemins disjoints (András) Sylvain THOMAS : Dimensionnement et Pilotage des effectifs logistiques d'approvisionnement Bord de Ligne (Olivier, Yannick) Olivier RICHARD : Résolution de problèmes combinatoires liés à un régulateur court terme du trafic aérien (Wojciech) + Attila BERNÁTH (7 mois), Júlia PAP (10 mois), László VÉGH (3 mois ‘07) Postdocs : Henning BRUHN (1 an), Genna SHMONIN (6 mois ‘07)

4 Quelques thèmes de recherche
- Fiabilité de réseaux, connectivité - Problèmes de chemins disjoints, routage - Coloration, noyaux, graphes parfaits - Théorie des couplages, factorisation des graphes - Fonctions sous-modulaires - Géométrie des nombres, intégralité des polyèdres, cones, « High multiplicity cutting stock » - Trafic aérien (collaboration possible avec RO) - Vehicle routing - Gestion de la diversité (thesard commun avec GCSP G-SCOP) - Nouvelles applications dans les sciences naturelles (autres avec d’autres) … du ‘‘sur mesure’’ jusqu’aux modèles généraux

5 Projets MATHSTIC CNRS (2005): Combinatoire et géométrie des polyèdres
ADONET ( ): Integer Programming and Combopt EURECO ( ) NANA BQR INPG (2007) Zoltán avec Van Dat et Nadia GDR RO CNRS (2006, 2007) Franco-Algérien CMEP Franco-Israélien MEA COFECUB, AMSUD CNRS PEPS CNRS (avec les autres equipes de G-SCOP, sur la diversité) Lehet-e mondani, hogy csinaltuk, de nem tudom, hogy ez-e a jo ut. AMSUD CNRS-e

6 Les ponts de Königsberg …
Leonhard Euler “En 1736, Euler résout un problème connu sous le nom du problème des sept ponts de Königsberg, publiant un article Solutio problematis ad geometriam situs pertinentis qui pourrait être l'application la plus ancienne de la théorie des graphes ou de la topologie. Cette publication serait également la plus ancienne et donc la première en Recherche Opérationnelle.” 1 3 2 5 4 6 7 Feltétethetem a kezüket ? min tour postier

7 Les ponts de Königsberg
Théorème (Euler 1736): Il existe un tour Eulérien si et seulement si il y a un nombre paire de ponts qui partent de chaque « bout de terre » Théorème (Edmonds-Johnson 1973) : min tour = nombre de ponts (arêtes) max nombre de « coupes impaires disjointes » . Continuation jusqu’à nos jours !

8 ‘‘Problèmes’’ d’Optimisation Combinatoire
DU POSTIER (CHINOIS) : DONNÉES : Graphe arête-pondéré TÂCHE: parcours de poids min de toutes les arêtes  1 fois. DU VOYAGEUR COMMERCE: TÂCHE: parcours de poids min de tous les sommets  1 fois. : ‘‘ FACILE’’ DIFFICILE

9 La diversité des voitures
n options : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 =n 7 11 12 9 produit semi-fini (PSF) : module préfabriqué de certaines options, cad un sous-ensemble d’options Exemple : Combien de sortes de voitures différentes peut-on fabriquer en assemblant  k=2 des PSF suivants ? les 4 PSF les 2 lignes = 7 5 6 2 7 9 11 12 4 6 7 9 14

10 Un problème de « diversité »
DIVERSITÉ DES VOITURES : DONNÉES : nombre k, liste des ‘‘voitures voulues’’ TÂCHE : minimiser le nombre de PSF tq puisse être assemblée de  k PSF. DIFFICILE V  P ({1,…,n})  Voiture  V Yannick et Hakim: n, k la seule donnée, min {nombre de PSF : tout peut être assemblé de k PSF} PSF(n,k):= Diviser en k lots de taille p:= n/k ( -1 ) et prendre comme PSF toutes les parties non-vides des lots. V = P ({1,…,n}) 216= produits finis n=16, k=6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 3 2 6 5 4 PSF TOTAL 34 PSF

11 Un ‘‘problème extrémal ’’
PSF (16, 6) 216= produits finis 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 3 2 6 5 4 PSF TOTAL 34 PSF PSF(n,k):= Diviser en k lots de taille p:= n/k ( -1 ) et prendre comme PSF toutes les parties non-vides des lots. Conjecture : PSF(n,k) est optimal pour tout n,k (et unique si p3) A partir de maintenant on suppose ca Pour k=2 c’est une conjecture d’Erdős (1993) ! Et si on voulait seulement des voitures à  7 options ? (= k+1) minimiser le nombre d’arêtes d’un graphe, sans avoir 7 sommets sans arêtes Turán (1941): k+2: Füredi, Katona (2006)

12 Conjectures + Théorèmes Yannick, Benjamin, András 2006
k=15, t=2 Théorème: Si kn/3 alors psf(n,k) est optimal. Preuve: p 3 ; 1 1.) 2.) 3.) 4.) psf(n,k)= psf(n-1,k) + 3 (+ 1 singleton) Soit G un ensemble opt de PSF (tq tout peut etre assemble de k): o option: |G|  |G - o| + |Go | . Existe-t-il o tq |Go |  3 ? G graphe: sommets = options ; |M|  2, M PSF : 1arête ab, abM de façon que le nombre de comp est min. On trouve k + t sommets avec  t - 1 paires et aucun triplet PSF. OUI, toujours ! Q E D