{"id":3408,"date":"2015-04-06T12:46:54","date_gmt":"2015-04-06T11:46:54","guid":{"rendered":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/?page_id=3408"},"modified":"2015-10-21T16:53:35","modified_gmt":"2015-10-21T15:53:35","slug":"benchmarks","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/groupes-de-recherche\/equipe-omn\/benchmarks\/","title":{"rendered":"Benchmarks"},"content":{"rendered":"<h3><span style=\"color: #f07e1c;\"><strong>Benchmark d&rsquo;un transformateur<\/strong><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/benchmarks.jpg\"><img loading=\"lazy\" class=\"alignleft size-medium wp-image-2354\" src=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/benchmarks-300x220.jpg\" alt=\"benchmark transformateur\" width=\"300\" height=\"220\" srcset=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/benchmarks-300x220.jpg 300w, https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/benchmarks.jpg 764w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/a>Ce benchmark pr\u00e9sente <strong>le probl\u00e8me d\u2019optimisation d\u2019un transformateur de s\u00e9curit\u00e9 \u00e0 variables discr\u00e8tes et non classables<\/strong> qui peut \u00eatre utile \u00e0 l\u2019\u00e9laboration de nouvelles m\u00e9thodes d\u2019optimisation combinatoire, multi-niveaux et multi-objectif sous contraintes. Des premiers r\u00e9sultats d\u2019optimisation sont compar\u00e9s :<\/p>\n<ul>\n<li>Dans le cas combinatoire avec la m\u00e9thode Branch-and-Bound (BB) et un algorithme g\u00e9n\u00e9tique (GA),<\/li>\n<li>Dans le cas multi-niveaux avec des techniques de Space-Mapping (SM),<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Dans le cas multi-objectif avec les m\u00e9thodes d\u2019agr\u00e9gation pond\u00e9r\u00e9e et Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II).<\/li>\n<\/ul>\n<p>Deux mod\u00e8les thermo-\u00e9lectromagn\u00e9tiques sont \u00e9tablis : le premier est un mod\u00e8le \u00e9l\u00e9ments finis 3D (MEF), le deuxi\u00e8me est un mod\u00e8le analytique. <a title=\"benchmark\" href=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/come\/benchmark-transformer.htm\" target=\"_blank\">Un site internet<\/a> a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 pour rassembler les informations utiles en vue de tester le benchmark ainsi que les premiers r\u00e9sultats d\u2019optimisation pr\u00e9sent\u00e9s. Il permettra \u00e0 la communaut\u00e9 scientifique de capitaliser leurs r\u00e9sultats et de comparer les m\u00e9thodes d\u2019optimisation.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><span style=\"color: #f07e1c;\"><strong>Benchmark d&rsquo;un moteur roue<\/strong><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/moteur-roue.jpg\"><img loading=\"lazy\" class=\"alignright size-full wp-image-2360\" src=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/wp-content\/uploads\/moteur-roue.jpg\" alt=\"moteur roue optimisation\" width=\"150\" height=\"156\" \/><\/a>Ce benchmark pr\u00e9sente un mod\u00e8le de d<strong>imensionnement d\u2019un moteur \u00e0 courant continu sans balais.<\/strong> Deux probl\u00e8mes d\u2019optimisation sous contraintes sont pr\u00e9sent\u00e9s &#8211; un probl\u00e8me d\u2019optimisation mono-objectif et un autre multi-objectif &#8211; qui peuvent \u00eatre utiles \u00e0 l\u2019\u00e9laboration et au test de nouvelles m\u00e9thodes d\u2019optimisation. Les r\u00e9sultats d\u2019optimisation sont compar\u00e9s :<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<ul>\n<li>Dans le cas mono-objectif avec des m\u00e9taheuristiques &#8211; un algorithme g\u00e9n\u00e9tique (GA), un algorithme de colonie de fourmis (ACO), et un algorithme d\u2019essaim de particules (PSO) &#8211; et la m\u00e9thode d\u00e9terministe de programmation quadratique s\u00e9quentielle (SQP) combin\u00e9 \u00e0 une approche multi-start (point initial multiple),<\/li>\n<li>Dans un cas multi-objectif avec deux algorithmes \u00e9volutionnaires &#8211; Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NDGA-II) et Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA2) &#8211; et un algorithme de pond\u00e9ration des objectifs combin\u00e9 avec SQP.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Consultez le <a title=\"optimisation benchmark\" href=\"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/come\/benchmark-wheel-motor.htm\" target=\"_blank\">site internet <\/a><span style=\"color: #333333;\">d\u00e9di\u00e9.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Benchmark d&rsquo;un transformateur Ce benchmark pr\u00e9sente le probl\u00e8me d\u2019optimisation d\u2019un transformateur de s\u00e9curit\u00e9 \u00e0 variables discr\u00e8tes et non classables qui peut \u00eatre utile \u00e0 l\u2019\u00e9laboration de nouvelles m\u00e9thodes d\u2019optimisation combinatoire, multi-niveaux et multi-objectif sous contraintes. Des premiers r\u00e9sultats d\u2019optimisation sont compar\u00e9s : Dans le cas combinatoire avec la m\u00e9thode Branch-and-Bound (BB) et un algorithme g\u00e9n\u00e9tique [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":3386,"menu_order":1,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3408"}],"collection":[{"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3408"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3408\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3409,"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3408\/revisions\/3409"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3386"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/l2ep.univ-lille.fr\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3408"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}