Nouvelle approche hybride d'optimisation multiobjective basée sur la méthode des surfaces de réponse et le système de colonies de fourmis

Etsinda Mpiga, Félicia (2008). Nouvelle approche hybride d'optimisation multiobjective basée sur la méthode des surfaces de réponse et le système de colonies de fourmis. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L'environnement industriel est devenu très compétitif et exige des délais de fabrication de plus en plus courts, des coûts réduits, ainsi que des produits de bonne qualité. Ces besoins conduisent à des problèmes d'ingénierie complexes, caractérisés par de nombreux objectifs ainsi que des contraintes plus complexes. De par le grand nombre de variables mises en jeu et la nécessité d'utiliser des logiciels pour les calculs des contraintes, ce processus d'optimisation est coûteux en temps de calcul et en expérimentation. Une des possibilités de réduction des coûts vient de l'introduction de la méthode des surfaces de réponse dans le processus d'optimisation.

L'objectif principal de notre recherche est le développement d'un nouvel outil efficace d'optimisation et d'analyse. Nous avons développé une méthodologie souple et robuste, capable de résoudre des problèmes complexes. Le terme « optimisation » est très répandu, mais beaucoup de ceux qui l'emploient ne disposent pas d'outils spécifiques à cette fin. Ainsi, l'ingénieur cherche-t-il toujours la performance maximale, sans renoncer aux contraintes de coût minimum du projet.

Pour ce faire, nous proposons une nouvelle approche multiobjective combinant un outil de simulation à la modélisation avec la méthode des surfaces de réponse et aux algorithmes des colonies de fourmis (ACO). Le modèle d'optimisation développée est appliqué à l'optimisation d'un procédé de dessalement de l'eau de mer et à l'optimisation d'un procédé d'usinage cinq axes. Ces applications ont conduit à de grandes améliorations des résultats, de l'ordre de 30% pour le problème d'usinage, comparativement à l'usuelle fonction de désirabilité.

L'approche hybride développée constitue une technique puissante et flexible pour la recherche de solution optimale pour différents problèmes.

Résumé traduit

The industrial environment became very competitive and requires shorter manufacturing lead times, reduced costs, and higher quality products. These requirements produce complex engineering problems characterized by multiple objectives as well as more complex constraints. From the high number of variables brought info play and the need for using software for calculations of the constraints, this optimization process is expensive when we must evaluate the computational time. One of the possibilities of reduction of the costs is an introduction of the response surface methodology info the optimization process.

The main objective of our research is the development of a new effective tool of optimization and analysis. We want to obtain a flexible and robust methodology, able to solve complex problems. The word "optimization" is already used in a current way, but much of those which employ if do not have tools specific to this end. Thus, the engineer always seeks the maximum performance, without giving up the constraints of minimum cost of the Project.

With this intention, we propose a new approach of multiobjective optimization combining a tool for simulation with the response surfaces methodology (RSM) modeling and the ant colonies optimization (ACO). The model of developed optimization is applied to the optimization of a desalination process of sea water and to the optimization of five axes machining process. These applications led to great improvements of the results, approximatively 30% for machining problem,comparatively with the usual desirability function. The developed hybrid approach thus constitutes a powerful technique for the search of optimal solution to various problems.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie de la production automatisée." Bibliogr : f. 135-139.
Mots-clés libres:	aco, algorithme, analyse, application, approche, colonie, fourmi, hybride, methode, multiobjectif, numerique, optimisation, reponse, surface, systeme
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Songmene, Victor
Codirecteur:	Codirecteur Dao, Thien-My
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie de la production automatisée
Date de dépôt:	09 août 2010 14:57
Dernière modification:	16 déc. 2016 20:14
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/106

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