Optimisation multiobjectifL'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Pile à combustibleUne pile à combustible est un générateur électrochimique produisant une tension électrique grâce à l'oxydation sur une électrode d'un combustible réducteur (par exemple le dihydrogène) couplée à la réduction sur l'autre électrode d'un oxydant, tel que l'oxygène de l'air. Elle est distincte de la pile électrique, qui fonctionne également par réaction d'oxydoréduction, mais qui est constituée d'empilements de métaux. vignette|Pile à combustible de la NASA au méthanol.
Pile à combustible à oxyde solideLes piles à combustibles à oxydes solides (ou SOFC selon l'acronyme anglais de Solid oxide fuel cells) sont prévues essentiellement pour les applications stationnaires avec une puissance de sortie allant de 1 kW à 2 MW. Elles fonctionnent à très hautes températures, typiquement entre et (723 et 1273 K). Leurs rejets gazeux peuvent être utilisés pour alimenter une turbine à gaz secondaire afin d'accroître le rendement électrique.
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Evolutionary computationIn computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an initial set of candidate solutions is generated and iteratively updated.
Population model (evolutionary algorithm)The population model of an evolutionary algorithm (EA) describes the structural properties of its population to which its members are subject. A population is the set of all proposed solutions of an EA considered in one iteration, which are also called individuals according to the biological role model. The individuals of a population can generate further individuals as offspring with the help of the genetic operators of the procedure. The simplest and widely used population model in EAs is the global or panmictic model, which corresponds to an unstructured population.
Global optimizationGlobal optimization is a branch of applied mathematics and numerical analysis that attempts to find the global minima or maxima of a function or a set of functions on a given set. It is usually described as a minimization problem because the maximization of the real-valued function is equivalent to the minimization of the function . Given a possibly nonlinear and non-convex continuous function with the global minima and the set of all global minimizers in , the standard minimization problem can be given as that is, finding and a global minimizer in ; where is a (not necessarily convex) compact set defined by inequalities .
Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Optimisation multidisciplinaireL'Optimisation de Conception Multidisciplinaire (OMD ou MDO, Multidisciplinary Design Optimisation, en anglais) est un domaine d'ingénierie qui utilise des méthodes d'optimisation afin de résoudre des problèmes de conception mettant en œuvre plusieurs disciplines. La MDO permet aux concepteurs d'incorporer les effets de chacune des disciplines en même temps. L'optimum global ainsi trouvé est meilleur que la configuration trouvée en optimisant chaque discipline indépendamment des autres, car l'on prend en compte les interactions entre les disciplines.
Chromosome (genetic algorithm)In genetic algorithms (GA), or more general, evolutionary algorithms (EA), a chromosome (also sometimes called a genotype) is a set of parameters which define a proposed solution of the problem that the evolutionary algorithm is trying to solve. The set of all solutions, also called individuals according to the biological model, is known as the population. The genome of an individual consists of one, more rarely of several, chromosomes and corresponds to the genetic representation of the task to be solved.
Crossover (genetic algorithm)In genetic algorithms and evolutionary computation, crossover, also called recombination, is a genetic operator used to combine the genetic information of two parents to generate new offspring. It is one way to stochastically generate new solutions from an existing population, and is analogous to the crossover that happens during sexual reproduction in biology. Solutions can also be generated by cloning an existing solution, which is analogous to asexual reproduction. Newly generated solutions may be mutated before being added to the population.
Véhicule à pile à combustibleUn véhicule à pile à combustible (VPC) ou véhicule électrique à pile à combustible est un véhicule électrique qui utilise une pile à combustible, parfois en combinaison avec une petite batterie ou un supercondensateur, pour alimenter son moteur électrique embarqué. Les piles à combustible sont alimentées par un carburant qui peut être en particulier l'hydrogène, le méthanol, l'éthanol ou l'acide formique. Ces véhicules ont un bilan carbone faible par rapport aux véhicules à moteur à combustion interne, en particulier suivant le mode de production du carburant alimentant la pile.
Fitness functionA fitness function is a particular type of objective function that is used to summarise, as a single figure of merit, how close a given design solution is to achieving the set aims. Fitness functions are used in evolutionary algorithms (EA), such as genetic programming and genetic algorithms to guide simulations towards optimal design solutions. In the field of EAs, each design solution is commonly represented as a string of numbers (referred to as a chromosome).
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Designvignette|Chaise de Charles Rennie Mackintosh, 1897. Le design, le stylisme ou la stylique est une activité de création souvent à vocation industrielle ou commerciale, pouvant s’orienter vers les milieux sociaux, politiques, scientifiques et environnementaux. Le but premier du design est d’inventer, d’améliorer ou de faciliter l’usage ou le processus d’un élément ayant à interagir avec un produit ou un service matériel ou virtuel.
Pile à combustible alcalineLes piles à combustible alcalines (ou AFC selon l'acronyme de l'appellation anglaise alkaline fuel cell) sont une des techniques de piles à combustible les plus développées. C'est aussi une technique qui fut employée lors des expéditions lunaires. Les agences spatiales ont utilisé les AFC dès le milieu des années 1960, lors des programmes Gemini, Apollo, Soyouz 7K-L3 et pour les navettes spatiales Shuttle et Bourane. Les AFC consomment de l'hydrogène et de l'oxygène pur en produisant de l'eau potable, de la chaleur et de l'électricité.
Technologie de l'hydrogèneLes technologies de l'hydrogène sont les technologies de production, de transport et distribution, de stockage et d'utilisation du dihydrogène. Ce vecteur énergétique a une place centrale dans la perspective d'une économie hydrogène. La liste des technologies fondées sur l'utilisation du dihydrogène est donnée ci-dessous.
