Contribution to robust network optimization - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2021

Contribution to robust network optimization

Contribution à l’optimisation robuste de réseaux

Résumé

This Ph.D. Thesis is focused on proposing new optimization modeling and algorithmic approaches for dealing with real-world network optimization problems arising in the transportation and telecommunications fields. Since the focus has been on real-world applications, a relevant aspect that has been taken into account is data uncertainty, i.e. the fact that the value of a subset of input data of the problem is not exactly known when the problem is solved. More precisely, in the context of transportation problems, it was considered the flight level assignment problem, which arises in air traffic management. It aims at establishing the flight levels of a set of aircraft in order to improve the total assignment revenue, to reduce the total number of flight conflicts and also the total en-route delay. In this context, we proposed a new chance-constrained optimization problem and iterative constraint-generation heuristic which is based on both analytical and sampling methods. Besides transportation problems, this Thesis has also focused on the optimal design of 5th generation of wireless networks (5G) considering Superfluid and virtual architectures. Specifically, the 5G Superfluid architecture is based on atomic virtual entities called Reusable Functional Block (RFB). We investigated the problem of minimizing the total installation costs of a 5G Superfluid network (composed of virtual entities and realized over a physical network) while guaranteeing constraint on user coverage, downlink traffic performance and technical constraints on RFBs of different nature. To solve this hard problem, we proposed a Benders decomposition approach. Concerning instead the design of general virtual networks, we adopted a green paradigm that pursues energy-efficiency and tackled a state-of-the-art robust mixed integer linear programming formulation of the problem, by means of a new matheuris tic based on combining a genetic algorithm with exact large neighborhood searches. Results of computational tests executed considering realistic problem instances have shown the validity of all the new optimization modeling and algorithmic approaches proposed in this Thesis for the transportation and telecommunications problems sketched above.
Cette thèse a pour objectif la proposition de nouvelles approches algorithmiques et de modélisation pour la résolution de certains problèmes d’optimisation de réseau dans les domaines des transports et des télécommunications. Plus précisément, les problèmes étudiés tombent dans le domaine du transport aérien, nommément le problème d’affectation des niveaux de vol dans l’espace aérienne, et dans le domaine des télécommunications où on traite des problèmes d’allocation de ressources dans les réseaux 5G. Un aspect important qui a été pris en compte dans cette étude est l’incertitude des données, c’est-à-dire le fait qu’une partie des données d’entrée ne sont pas connues de façon précise. Notre tâche a consisté à modéliser chacun des problèmes, proposer une formulation compacte des variantes déterministe et robuste, et proposer des approches appropriées pour les résoudre. Les problèmes étudiés tombent dans la catégorie des problèmes NP-complets et ils sont difficile à résoudre même pour des instances de taille modeste. Ils deviennent encore plus difficiles dans leur version robuste. Pour le problème d’affectation des niveaux de vols, nous avons considéré les incertitudes liées à l’heure de départ qui sont modélisées via un modèle de mélange gaussien. Le problème est modélisé comme un « chance-constrained problem » et résolu par un algorithme heuristique de génération de contraintes. Il s’agit d’une approche générale qui trouvera des applications plus large que ceux étudiés dans cette thèse. Ensuite, nous avons étudié la conception optimale des réseaux sans fil de 5ème génération (5G) dans le contexte de l’architectures Superfluid. Plus précisément, l’architecture 5G Superfluid est basée sur des entités de réseau appelées « Bloc Fonctionnel Réutilisable » (RFB) qui sont à la base des réseaux 5G. Nous avons étudié le problème de conception d’un tel réseau Superfluid à coût minimum pour lequel une formulation en programme linéaire mixte suivie d’une approche de résolution utilisant la décomposition de Benders a été implémentée ont été proposées. Enfin, le problème spécifique de conception de réseaux virtuels a été considéré sous l’angle de l’efficacité énergétique. Nous avons proposé une formulation de programmation linéaire en nombres entiers mixte du problème robuste, et présentons une nouvelle matheuristique basée sur la combinaison d’un algorithme génétique avec la recherche de voisinage. Les résultats numériques ont porté sur des instances de taille réalistes et ont montré la validité des modèles et des approches proposées.
Fichier principal
Vignette du fichier
These_UTC_Chenghao_Wang.pdf (2.47 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03740997 , version 1 (31-07-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03740997 , version 1

Citer

Chenghao Wang. Contribution to robust network optimization. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université de Technologie de Compiègne, 2021. English. ⟨NNT : 2021COMP2632⟩. ⟨tel-03740997⟩
107 Consultations
48 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More