en fr Alignment optimization in a pipeline network based on tropical algebras and genetic approaches Optimisation dalignements dun réseau de pipelines basée sur les algèbres tropicales et les approches génétiques Report as inadecuate




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1 Ampère

Abstract : This thesis addresses operations optimization in an oil seaport with the fundamental purpose of assisting supervision operators. The objective is to provide candidate solutions for pipeline alignment path selection and for scheduling of oil transfer operations, as well as maintenance operations, considering that the system has limited and conflicting resources. Informed decision making should consider operations scheduling and alignment selection based on : devices availability, operative capacity of the network, financial aspects penalties due to late service, and a predefined maintenance schedule. The optimization problem is addressed by tropical approaches given their potential for yielding concise and intuitive representations when modeling synchronization phenomena. The proposals developed herein start by algebraic mono-objective optimization models. They subsequently become more complex, as new aspects are included, leading to the formulation of hybrid multi-objective optimization models based on artificial intelligence approaches as well as max,+-linear system theory. Firstly, a mono-objective optimization model is proposed in max,+ algebra for penalty minimization. This model integrates different nature phenomena into one single constraint. It is nonlinear, considers predefined alignments for transfer operations and is validated through an optimization solver LINGO. Secondly, linearization of such model is introduced for prioritization of conflicting operations. Within this context, 2 criteria are addressed: potential penalties for clients and, on the other hand, operations criticality. The nonlinear max,+ model minimizing penalties is extended in order to consider alignment search and delay minimization for maintenance operations. In order to address the multi-objective nature of the problem, an approach based on genetic algorithms and max,+-linear system theory is proposed. Finally, in a more formal framework, a new synchronous product for tropical automata exploiting parallelism phenomena at the earliest is defined in order to minimize the makespan. The proposed models and methods herein have been validated by industrial data gathered from the oil company PDVSA and from the supervision solutions provider Thales Group. The main contributions of this research are, firstly, the application of tropical approaches to this specific optimization problem, yielding concise and potentially linear models. Secondly, the proposal of a hybrid approach based on genetic algorithms and max,+-linear systems, which exploits the advantages of the distributed search of artificial intelligence approaches and the conciseness of the models stemming from max,+ algebra. The final contribution focuses on the definition of the alphabet for a new synchronous product of tropical automata.

Résumé : Cette thèse porte sur l’optimisation d’opérations dans un terminal maritime pétrolier en vue d’assister les opérateurs de supervision. L’objectif est de fournir des solutions candidates pour la sélection d’alignements chemins de pipelines et pour l’ordonnancement d’opérations de transfert de pétrole et de maintenance de vannes. La principale difficulté de ce travail est la gestion d’un réseau à ressources limitées et conflictuelles. La prise de décision doit être réalisée en fonction des disponibilités des dispositifs, de la capacité opérative du réseau, d’aspects financiers pénalités liés au service, et d’activités de maintenance planifiées au préalable. L’optimisation est abordée par des approches tropicales du fait que ces techniques appréhendent de manière concise et intuitive les phénomènes de synchronisation. Les propositions développées ici commencent par des modèles d’optimisation algébriques mono-objectif et se complexifient, lors de l’intégration de nouvelles variabilités, jusqu’à la proposition de modèles d’optimisation multi-objectif hybrides par approches d’intelligence artificielle et algébriques. Dans un premier temps, un modèle d’optimisation mono-objectif non linéaire est proposé en algèbre max,+ pour minimiser les pénalités, intégrant des phénomènes de nature différente dans une contrainte générique unique. Dans un deuxième temps, la linéarisation est résolue par une priorisation des opérations en conflit. Dans ce contexte, deux critères de linéarisation sont considérés : le premier concernant les pénalités potentielles pour les clients, et le deuxième concernant la criticité des opérations. Le modèle max,+ non linéaire minimisant les pénalités est étendu pour la prise en compte de la recherche d’alignements et de la minimisation des retards des opérations de maintenance. Pour appréhender la dimension multi-objectif, une approche hybride d’algorithmes génétiques et des systèmes max,+ linéaires est ensuite discutée. Enfin, dans un cadre plus formel, un nouveau produit synchrone exploitant les phénomènes de parallélisme au plus tôt est défini pour des automates tropicaux pour minimiser le makespan. Les propositions sont validées par des données industrielles recueillies auprès de l’entreprise pétrolière PDVSA et du fournisseur de solutions de supervision Thales Group. Les principales contributions à la recherche relèvent de la considération des approches tropicales dans la résolution de la problématique d’optimisation conduisant à des modèles concis et potentiellement linéaires, la proposition d’une approche hybride d’algorithmes génétiques et systèmes max,+ linéaires exploitant les avantages de recherche distribuée des approches de l’intelligence artificielle avec les modèles concis issus de l’algèbre max,+, et de la définition d’un nouveau produit synchrone d’automates tropicaux par une exploitation des phénomènes de parallélisme pour un comportement au plus tôt.

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Keywords : Oil Transfer Scheduling Optimization System modeling

Mots-clés : Synchronisation Pétrole Ordonnancement Transfert Modelisation des systèmes Optimisation





Author: Karla Rossa Quintero Garcia -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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