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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 38/9-10 - 2004  - pp.1097-1119  - doi:10.3166/jesa.38.1097-1119
TITRE
Optimisation par colonies de fourmis d'un site de génération d'énergie

RÉSUMÉ
Le pilotage des sites de production d'énergie est devenu un enjeu majeur. Cependant, la complexité de tels systèmes peut être un frein à leur gestion optimale : les problèmes d'optimisation correspondants sont non linéaires, mixtes et de grande dimension. Dans cet article, une métaheuristique, basée sur les colonies de fourmis, est utilisée pour déterminer des plannings de production. La méthode s'appuie également sur une hybridation avec un algorithme de résolution exacte permettant de calculer les variables de décision réelles. Les résultats montrent que cette méthode, qui s'apparente à une technique de programmation dynamique stochastique, permet de prendre en compte explicitement la totalité des contraintes et de gérer ainsi efficacement les problèmes de faisabilité des solutions : une solution de bonne qualité est trouvée en un temps raisonnable.


ABSTRACT
The control of energy production sites has emerged as a crucial point. However, complexity of such systems sites can be a drawback for their optimal management: corresponding optimization problems are non linear huge mixed integer programming ones. In this article, a metaheuristic, based on ant colonies, is used to compute the production scheduling. The method is also an hybridizing with an exact solution algorithm which aims to compute real decision variables. Results show that the method, which can be viewed as a stochastic dynamic programming method, allows taking all the constraints into account and can efficiently deal with the feasibility of solutions. A very good solution can be found with low computation times.


AUTEUR(S)
Guillaume SANDOU, Stéphane FONT, Sihem TEBBANI, Arnaud HIRET, Christian MONDON

MOTS-CLÉS
problème de gestion de générateurs, métaheuristiques, colonies de fourmis, programmation non linéaire mixte, faisabilité.

KEYWORDS
Unit Commitment, Metaheuristics, Ant Colonies, Mixed Integer Programming, Non Linear Mixed Integer Programming, Feasibility.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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