Thèmes et Objectifs
META'06 est composée de différents ateliers:
Tutoriel et Formation
Plusieurs démonstrations montreront l'utilité de ParadisEO appliqué à
la modélisation et la résolution de problèmes réels difficiles en pratique (planification/optimisation de réseaux de télécommunications,
Data Mining, Génomique, Protéomique, etc).
Les sessions proposées seront les suivantes :
S1. Conception de méthodes évolutionnaires (Algorithmes Génétiques, Programmation Génétique, etc).
- Identification des opérateurs génériques : stratégies de sélection, de remplacement et de continuation de l'évolution, etc, faisant l'objet d'implémentations réutilisables,
- Identification des opérateurs spécifiques de variation (recombinaison, mutation) dépendant du codage adopté et devant donc être définis.
Mise en oeuvre avec EO (Evolving Objects).
S2. Conception de méta-heuristiques à base de solution unique (Recherches locales, Recuit simulé, Recherche Tabou, ...)
- Identification des opérateurs génériques : stratégie de génération du voisinage candidat (partiel ou complet, déterministe ou non, etc), stratégie de sélection d'une solution voisine (élitiste, stochastique, etc), critère de continuation de la marche (atteinte d'un optimum local, etc),
- Identification des mécanismes spécifiques : concept de voisinage ou de mouvement, opérateurs pour l'exploration du voisinage d'une solution, pour l'évaluation incrémentale des voisins candidats, etc.
Mise en oeuvre avec MO (Moving Objects).
S3. Optimisation multi-objectif
- Motivations dans la résolution Pareto de problèmes d'optimisation réels, généralement caractérisés par de multiples objectifs antagonistes,
- Revue des opérateurs de sélection,
- Techniques et opérateurs avancés d'élitisme et de partage développés pour favoriser la convergence de la frontière Pareto (manipulation d'archives), mais aussi pour maintenir la diversité des solutions qui le constituent (gestion de niches).
- Recherche locale multicritère,
- Indicateurs de performance et d'analyse des résultats (distance générationnelle, spacing, S-metric, etc)
Mise en oeuvre avec MOEO (Multi-Objective Evolving Objects).
S4. Hybridation et coopération de méta-heuristiques
- Motivations dans l'hybridation de méta-heuristiques pour un équilibre entre diversification et intensification de la recherche (identification puis exploitation des régions prometteuses),
- Taxinomie des schémas d'hybridation entre méta-heuristiques de même classe (e.g. l'A.E. coopératif insulaire) ou non (coopération A.E. et R.L.)
- Caractérisation des hybridations suivant le niveau (haut/bas) et le mode (relai, coévolutionnaire),
- Revue des implémentations décrites et expérimentées dans la littérature.
Mise en oeuvre avec ParadisEO (PARAllel and Distributed Evolving Objects).
S5. Parallélisation de méta-heuristiques à la conception et à l'exécution.
- Intérêt dans la parallélisation de méta-heuristiques face à des
applications industrielles aux exigences croissantes : taille des
instances, coût du traitement des solutions, etc.
- Exécution concurrente de méthodes d'optimisation, indépendantes ou
coopératives.
- Stratégies pour la parallélisation de l'itération d'une
méta-heuristique : partitionnement des solutions manipulées (e.g. la
distribution des solutions dans la phase d'évaluation/de
transformation de l'A.E., le partitionnement des solutions composant
le voisinage au sein d'une R.L.)
- Stratégies pour la parallélisation du traitement des solutions
manipulées (e.g. évaluation parallèle d'une solution par la
décomposition des données ou des objectifs, etc).
Nous proposerons diverses stratégies pour la mise en oeuvre et le
paramétrage de tels modèles parallèles hiérarchiques, déployés seuls
ou en conjonction, pour une performance optimale à l'exécution.
ParadisEO autorise un déploiement sur plates-formes parallèles et/ou
distribuées, dédiées ou non. Aussi, des expérimentations seront
réalisées sur - Plates-formes de "Calcul Haute Performance" : ensemble
de ressources homogènes dédiées (COWs, NOWs) et/ou de processeurs à
mémoire partagée (SMPs). Technologies sous-jacentes : MPICH et
Pthreads.
- Plates-formes "de Calcul Haut débit" : vol de cycle sur ressources
hétérogènes et volatiles (e.g. pour l'exploitation du temps
d'inactivité des stations de travail au sein des laboratoires,
universités, etc).
Technologies sous-jacentes : Condor et MW.
Mise en oeuvre avec ParadisEO.