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Grant: Collaborative Research and Development Grants

École Polytechnique de Montréal

$208,696.00

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

FY 2018-19

Summary
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.*
Program
Collaborative Research and Development Grants
Location
Quebec, Canada
Recipient Type
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data

As published

Application id
490744-2015
Name nom
Audet, Charles
Department département
Mathématiques et génie industriel
Organization id
64
Institution établissement
École Polytechnique de Montréal
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2018
Competition year année de concours
2015
Award amount
208696
Program id
CRDPJ
Program name en
Collaborative Research and Development Grants
Program name fr
Subventions de recherche et développement coopérative
Group en
Research partnerships programs
Group fr
Programmes de partenariat
Committee code
96
Committee name en
RPP Internal Decision Cttee
Committee name fr
Cté de décision interne - PPR
Area of application code
1206
Area of application group en
Advancement of knowledge
Area of application group fr
Avancement des connaissances
Area of application en
Engineering
Area of application fr
Génie
Research subject code
1601
Research subject group en
Industrial engineering
Research subject group fr
Génie industriel
Research subject en
Operations research and management science
Research subject fr
Recherche opérationnelle et science de la gestion
Partie
3
Nb partie
4
Application title
Développement d'algorithmes d'optimisation de boîtes-noires pour des applications en énergie
Keyword
NSERC
Application summary
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.*