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Développement d'algorithmes d'optimisation de boîtes-noires pour des applications en énergie

Développement d'algorithmes d'optimisation de boîtes-noires pour des applications en énergie
能源应用的黑森林优化算法开发
批准号:
490744-2015
负责人:
Audet, Charles
金额:
$7.6万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Collaborative Research and Development Grants
财政年份:
2017
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2017-01-01 至 2018-12-31

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Rio Tinto (RT) est le leader mondial de la production d'aluminium. La division de l'énergie électrique gère la production et la distribution d'énergie. Les six centrales hydroélectriques détenues par RT produisent près de 90% de l'énergie nécessaire à sa production d'aluminium. De par son vaste réseau hydroélectrique, Hydro-Québec (HQ) assure la production de 98% de l'électricité de la province. HQ est la seule entreprise d'électricité en Amérique du Nord à posséder un centre de recherche de l'importance de l'Institut de recherche (IREQ). Ces deux entreprises font face à de nombreux problèmes d'optimisation. Certains d'entre-eux ne peuvent pas être abordés par les algorithmes et méthodologies de recherche opérationnelle existants. L'objectif principal de ce projet est de développer de nouvelles approches algorithmiques ciblant certaines spécificités identifiées dans les problèmes d'optimisation industriels. Ces approches algorithmiques seront développées par trois étudiants au troisième cycle, co-encadrés par deux professeurs et un associé de recherche de l'École Polytechnique Montréal (ÉPM). De par le passé, ces professeurs ont démontré leur capacité à former plusieurs étudiants aux cycles supérieurs, et ont publiés de nombreux articles dans les meilleures revues de recherche opérationnelle, ainsi que dans un vaste éventail de revues d'ingénierie. Les approches développées dans le cadre de ce projet de recherche seront ensuite intégrées par l'associé de recherche au logiciel NOMAD, une implémentation de l'algorithme MADS pour l'optimisation de boîtes-noires. Les nouveaux algorithmes pourront ensuite être testés sur les applications des partenaires industriels en collaboration avec les chercheurs impliqués. Les progrès algorithmiques seront publiés dans des revues scientifiques, et seuls les résultats numériques approuvés par les partenaires industriel RT et HQ seront diffusés à la communauté scientifique. Les étudiants impliqués participeront à toutes les étapes du projet et en particulier les échanges avec les industriels.
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会议论文
Grey box optimization
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04448
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.13万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    Audet, Charles
  • 依托单位:
Grey box optimization
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04448
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.13万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Audet, Charles
  • 依托单位:
Grey box optimization
  • 批准号:
    RGPIN-2020-04448
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $3.13万
  • 财政年份:
    2020
  • 负责人:
    Audet, Charles
  • 依托单位:
Derivative-free and blackbox optimization for engineering problems
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05311
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额:
    $2.48万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Audet, Charles
  • 依托单位:
海外基金