Décision et Optimisation

Le département do

Le département "Décision et Optimisation" mène des activités de recherche théoriques et méthodologiques pour la conception de lois mathématiques et de techniques algorithmiques servant à la commande et à la décision.

responsable

Dmitry Peaucelle

Le département développe des théories et des méthodes pour la décision et l'optimisation. Les résultats qu'il produit sont sous formes mathématiques et algorithmiques. Les résultats sont testés et validés sur des classes d'applications (A). Deux approches complémentaires associant décision (Dec) et optimisation (Opt) coexistent au sein du département :

[Dec->Opt] L'analyse et la synthèse de lois de décision à l'aide, entre autres outils, de techniques d'optimisation ;
[Opt->Dec] La conception et la résolution de problèmes d'optimisation, employées, entre autres, pour la prise de décision.

Les signaux et les données définissant les entrées sorties des systèmes et des algorithmes sont selon les cas d'étude :

de nature continue (Cont), typiquement non bornés et à valeurs réelles ;
de nature discrète (Disc), typiquement à valeurs discrètes bornées, à valeurs entières, ou comprises dans un alphabet.

Une des complications abordées dans les travaux de recherche des membres de DO est le caractère hétérogènes (H) associant des signaux et données de nature à la fois continue et discrète. Selon les équipes les points de vue dominants sont :

[Disc->H] Ceux issus de théories et méthodes dédiées aux phénomènes décrits par des ensembles de valeurs discrètes ou dont les décisions sont dans un alphabet fini, les recherches pouvant aussi tenir compte d'éléments continus ;
[Cont->H] Ceux issus de théories et méthodes dédiées aux processus ou données à valeurs continues, les recherches pouvant aussi tenir compte de complications liées à la quantification et l'incorporation de phénomènes à valeurs discrètes.

Le tableau ci-dessous positionne les quatre équipes au regard de ces approches et points de vue. Pour chacune le tableau donne les principaux mots clés en termes de lois de décisions, d'outils d'optimisation et d'applications. A noter que les applications ne sont pas nécessairement des classes de questions industrielles ou sociales. De mêmes les mots-clés ne sont pas non plus nécessairement dans les mêmes rubriques selon les équipes.

DISCO [Dec->Opt] [Disc->H]

Décision : diagnostic, supervision, pronostic
Optimisation : apprentissage, combinatoire, convexe
Applications : industrie du futur, santé, énergie, aérospatial, agriculture

MAC [Dec->Opt] [Cont->H]

Décision : commande, observateurs, contrôle
Optimisation : convexe, LMI, hiérarchies, certificats
Applications : aérospatial, convertisseurs électriques, robots, santé-biotechnologie

POP [Opt->Dec] [Cont->H]

Optimisation : convexe, semi-définie, polynomiale, hiérarchies moments-sommes de carrés, tropicale
Décision : certificats, commande, apprentissage
Applications : réseaux électriques, quantique, réseaux de neurones

ROC [Opt->Dec] [Disc->H]

Optimisation : combinatoire, sous contraintes, hybrides
Décision : ordonnancement, planification, apprentissage
Applications : transport, industrie du futur, spatial, énergie

Recherche internationale

Le département DO pratique sa recherche en favorisant les coopérations nationales et internationales. En témoigne les indicateurs de rayonnement des équipes (DISCO, MAC, POP, ROC) mais également le grand nombre de de doctorants et chercheurs temporaires étrangers accueillis au sein du département.

En 2021 le département a souhaité mettre en avant les collègues effectuant leurs recherche dans des établissements à l'étranger et qui collaborent activement avec les membres de DO. Sous le terme de DO-LAAS Research Fellows nous célébrons ceux qui ont effectué un séjour au LAAS-CNRS au cours des 5 années précédentes et ont co-signé des productions scientifiques avec des membres du département. Les noms sont proposés par les collègues du département, approuvés par le conseil scientifique et nommés par le directeur du département.

2023 DO-LAAS Research Fellows

Alessandro Agnetis - Università degli Studi di Siena, Italia
Philipp Braun - Australian National University, Australia
Andrea Cristofaro - Sapienza Università di Roma, Italia
Emir Demirovic - TU Delft, Koninkrijk der Nederlanden
Yoshio Ebihara - Kyushu University, 日本
Francesco Ferrante - University of Perugia, Italia
Sebastien Gambs - Université du Québec à Montréal, Canada
Rafal Goebel - Loyola University Chicago, USA
João Manoel Gomez da Silva Jr. - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, República Federativa do Brasil
Yohei Hosoe - Kyoto University, 日本
Igor Klep - Univerza v Ljubljani, Slovenija
Martin Kružík - Czech Academy of Sciences, Prague, Česko
Valter Leite - U CEFET Divinopolis, República Federativa do Brasil
Axel Osses - Universidad de Chile, Chile
Gustavo Perez-Zuniga - Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú
Claude-Guy Quimper - Université Laval Québec, Canada
Alexandre Seuret - Universidad de Sevilla, España
Javier Sotomayor - Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú
Anna Sztyber-Betley - Politechnika Warszawska IAiR, Polska
Jie Wang - Chinese Academy of Sciences, Beijing, 中华人民共和国

2021 DO-LAAS Research Fellows

Alessandro Agnetis - Università di Siena, Italia
Jose Aguilar - Universidad de Los Andes, Venezuela & Universidad de Alcala, España & Universidad EAFIT, Columbia
Carolina Albea Sanchez - Universidad de Sevilla, España
Philipp Braun - Australian National University, Australia
Yoshio Ebihara - Kyushu University, 日本
João Manoel Gomez da Silva Jr. - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, República Federativa do Brasil
Alban Grastien - Australian National University, Australia
Yohei Hosoe - Kyoto University, 日本
Hiroyuki Ichihara - Meiji University, 日本
Zetao Li - Electrical Engineering College of Guizhou University, 中华人民共和国
Luis Martinez Salamero - Universitat Rovira i Virgili, España
Claude-Guy Quimper - Université Laval, Quebec, Canada
Masayuki Sato - JAXA, 日本
Premysl Sucha - České vysoké učení technické v Praze, Česká republika

NOS DOMAINES DE

RECHERCHE ET APPLICATIONS

La recherche au sein de DO étant orientée sur des classes de modèles, des problèmes génériques, le spectre des applications étudiées est très large et implique différents types d'industries ou de sociétés de services.

Énergie

Espace

Industrie du futur

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Santé et Environnement

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Transport et Mobilité

LES CHAMPS DISCIPLINAIRES

COUVERTS PAR NOTRE DÉPARTEMENT

Automatique

Informatique

LES ÉQUIPES DU DÉPARTEMENT

Les quatre équipes ont en commun d'associer intimement les questions de décision et d'optimisation. Pour POP et ROC l'optimisation (polynomiale et combinatoire) est la thématique centrale et se décline en méthodes pour la décision. Pour DISCO et MAC la décision (diagnostic et commande) est la thématique centrale et s'appuie le plus souvent sur des outils d'optimisation.

Un stéthoscope apposé sur un clavier oscultant ainsi l'état de santé de l'ordinateur

disco

Yannick Pencole

L'équipe DISCO mène une recherche méthodologique à large spectre dans le domaine du diagnostic et du suivi de l'état de santé de systèmes complexes, thématique de recherche à la frontière entre l'automatique et l'intelligence artificielle.

mac

Aneel Tanwani

L’équipe MAC effectue des recherches principalement en automatique et théorie du contrôle. Nous développons une base mathématique et théorique pour le contrôle des systèmes dynamiques, y compris leur modélisation, conception, analyse et optimisation.

pop

Victor Magron

L'équipe POP mène des recherches pour résoudre des problèmes notoirement difficiles et non-convexes d'optimisation polynomiale, apparaissant dans de multiples domaines applicatifs.

roc

Laurent Houssin

L'équipe ROC mène des recherches sur les problèmes d'optimisation combinatoire et les méthodes algorithmiques pour les résoudre, à la frontière entre Recherche Opérationnelle et Intelligence Artificielle.