Soutenance HDR de Raca Todosijevic (département informatique)

Rapporteurs :

• Leandro Coelho, Full professor, University of Laval, Canada.
• Ivana Ljubic, Full Professor, ESSEC Business School, France.
• Rafael Marti, Full Professor, University of Valencia, Spain.

Examinateurs :

• Abdessamad Ait El Cadi, Full Professor, INSA Hauts-de-France & Polytechnic University of Hauts-de-France, France.
• Jack Brimberg, Full Professor, Royal Military College of Canada, Canada.
• Bilel Derbel, Full Professor, University of Lille, France.
• Francisco Saldanha da Gama, Full Professor, Sheffield University, United Kingdom.

Référent de recherche :

• Abdelhakim Artiba, Full Professor, Polytechnic University of Hauts-de-France, France.

Cette thèse offre une revue exhaustive des contributions de l'auteur à l'optimisation heuristique, en se concentrant sur les paradigmes du changement et de la simplicité.

Le concept de changement, central à la philosophie d'Héraclite, est un principe fondamental de développement des métaheuristiques, notamment la Variable Neighborhood Search (VNS).

Face à la complexité croissante des heuristiques hybrides, l'auteur défend une méthodologie "less-is-more" (LIMA) qui priorise la simplicité et l'efficacité, conduisant au développement d'algorithmes puissants mais simples.

La thèse explore les applications réussies de VNS et LIMA à divers problèmes d'optimisation, soulignant l'efficacité des variantes de VNS (standard, Généralisée, Skewed Généralisée).

Chaque application est détaillée, couvrant la définition du problème, l'approche de solution, les résultats et les contributions.

Enfin, la thèse propose des pistes de recherche futures, notamment l'optimisation sous incertitude, la parallélisation, les matheuristiques, les approches de décomposition et les heuristiques basées sur l'apprentissage automatique, domaines où l'auteur a déjà réalisé des avancées significatives.