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- W573012110 abstract "Cette these considere le probleme de selection et d’ordonnancement des prises de vue d’un satellite agile d’observation de la Terre. La mission d’un satellite d’observation est d’obtenir des photographies de la surface de la Terre afin de satisfaire des requetes d’utilisateurs. Les demandes, emanant de differents utilisateurs, doivent faire l’objet d’un traitement avant transmission d’un ordre vers le satellite, correspondant a une sequence d’acquisitions selectionnees. Cette sequence doit optimiser deux objectifs sous contraintes d’exploitation. Le premier objectif est de maximiser le profit global des acquisitions selectionnees. Le second est d’assurer l’equite du partage des ressources en minimisant la difference maximale de profit entre les utilisateurs. Deux metaheuristiques, composees d’un algorithme genetique a cle aleatoire biaisees (biased random key genetic algorithm - BRKGA) et d’une recherche locale multi-objectif basee sur des indicateurs (indicator based multi-objective local search - IBMOLS), sont proposees pour resoudre le probleme. Pour BRKGA, trois methodes de selection, empruntees a NSGA-II, SMS-EMOA, et IBEA, sont proposees pour choisir un ensemble de chromosomes preferes comme ensemble elite. Trois strategies de decodage, parmi lesquelles deux sont des decodages uniques et la derniere un decodage hybride, sont appliquees pour decoder les chromosomes afin d’obtenir des solutions. Pour IBMOLS, plusieurs methodes pour generer la population initiale sont testees et une structure de voisinage est egalement proposee. Des experiences sont menees sur des cas realistes, issus d’instances modifiees du challenge ROADEF 2003. On obtient ainsi les fronts de Pareto approximes de BRKGA et IBMOLS dont on calcule les hypervolumes. Les resultats de ces deux algorithmes sont compares" @default.
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