An adaptive neighborhood search algorithm for optimizing stochastic mining complexes

Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. Souvent, les métaheuristiques ont beaucoup de paramètres que l’utilisateur doit ajuster manuellement pour un problème donné. L'objectif d'une métaheuristique adaptative est de permettre l'ajustement automatique de certains paramètres par la méthode, en se basant sur l’instance à résoudre. La métaheuristique adaptative, en utilisant les connaissances préalables dans la compréhension du problème, des notions de l'apprentissage machine et des domaines associés, crée une méthode plus générale et automatique pour résoudre des problèmes. L’optimisation globale des complexes miniers vise à établir les mouvements des matériaux dans les mines et les flux de traitement afin de maximiser la valeur économique du système. Souvent, en raison du grand nombre de variables entières dans le modèle, de la présence de contraintes complexes et de contraintes non-linéaires, il devient prohibitif de résoudre ces modèles en utilisant les optimiseurs disponibles dans l’industrie. Par conséquent, les métaheuristiques sont souvent utilisées pour l’optimisation de complexes miniers. Ce mémoire améliore un procédé de recuit simulé développé par Goodfellow & Dimitrakopoulos (2016) pour l’optimisation stochastique des complexes miniers stochastiques. La méthode développée par les auteurs nécessite beaucoup de paramètres pour fonctionner. Un de ceux-ci est de savoir comment la méthode de recuit simulé cherche dans le voisinage local de solutions. Ce mémoire implémente une méthode adaptative de recherche dans le voisinage pour améliorer la qualité d'une solution. Les résultats numériques montrent une augmentation jusqu'à 10% de la valeur de la fonction économique.

Amélioration a posteriori de la traduction automatique par métaheuristique

La traduction automatique statistique est un domaine très en demande et où les machines sont encore loin de produire des résultats de qualité humaine. La principale méthode utilisée est une traduction linéaire segment par segment d'une phrase, ce qui empêche de changer des parties de la phrase déjà traduites. La recherche pour ce mémoire se base sur l'approche utilisée dans Langlais, Patry et Gotti 2007, qui tente de corriger une traduction complétée en modifiant des segments suivant une fonction à optimiser. Dans un premier temps, l'exploration de nouveaux traits comme un modèle de langue inverse et un modèle de collocation amène une nouvelle dimension à la fonction à optimiser. Dans un second temps, l'utilisation de différentes métaheuristiques, comme les algorithmes gloutons et gloutons randomisés permet l'exploration plus en profondeur de l'espace de recherche et permet une plus grande amélioration de la fonction objectif.