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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:
$15.2万
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Collaborative Research and Development Grants
财政年份:
2018
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2018-01-01 至 2019-12-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
力拓(RT)是世界铝业的领头羊。L分部负责生产和经销。六个中心的水力发电设备按标准生产,90%的产品是S生产的铝。魁北克水电公司(总部)保证生产98%的产品给L省政府。L研究中心L研究所(IREQ)。CES DUUX ENTERENTS FONT Faceàde nombreux prolèmes d‘Optimization.确定了一种新的算法和方法来研究运筹学中存在的问题:S算法。L的目标是用新开发项目的主要逼近算法来确定特定的S问题的优化产业。CES采用的算法包括三国循环发展战略、S职业发展和L职业技术学院合作。在过去的时间里,以前的富豪和周期专家的能力,等公共S的文章,这些文章都是理性的,但也有很大的潜力。LES接近开发干部项目和L的集成项目,而不是L的算法,而不是L的优化。新算法对S的应用与企业的合作意味着S。S的算法使S成为科学界的一员,并得到S的认可。*
英文摘要
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