i. engagement - GRR Haute-Normandie

CONTRAT DE PROJETS ETAT-REGION 2007/2013 Grands Réseaux de Recherche de Haute-Normandie
Demande de financement 2009 ENGAGEMENT
Références :
- Décret du 1er août 2006 publié au journal officiel du 03 août 2006.
- Règles relatives aux modalités d'attribution des aides de l'Etat à la
Recherche, au transfert de technologie et à l'innovation Je soussigné(e) (NOM, Prénom) : GALAP Camille Fonction : Président habilité(e) à représenter juridiquement
Nom de l'entreprise ou de l'organisme : Université du Havre Demande un financement dans le cadre du Contrat de Projets Etat-Région d'un
montant de : 23 400 E
Dont une aide à l'Etat d'un montant de : E
Et dont une aide de la Région d'un montant de :
E Au titre du Grand Réseau de Recherche et de l'axe thématique suivants :
Nom du GRR ou réseau : Transport Logistique Intitulé de l'axe thématique : logistique industrielle et portuaire
Transport - Aménagement Pour la réalisation du ou des projets suivant(s) : (intitulé du
projet/acronyme éventuel) : Métaheuristiques pour l'Optimisation Dynamique (MOD) Et m'engage :
- à exécuter l'opération dans les conditions décrites dans le présent
dossier et ses annexes scientifiques, techniques et financières
- à respecter les règles relatives aux modalités d'attribution des aides
de l'Etat à la Recherche, au transfert de technologie et à
l'innovation, ainsi que celles de la Région Haute-Normandie
Date :
Fait à :
Signature et cachet de la personne
habilitée à représenter juridiquement
l'établissement
Préambule : Que sont les Grands Réseaux de Recherche ?
La constitution de 6 Grands Réseaux de Recherche de Haute-Normandie, qui se
subdivisent en 12 programmes scientifiques, donne une image claire et
visible du potentiel scientifique et technologique de haute-normandie. principes fondamentauX des grr : De forts effets de synergie sont attendus de la mise en place coordonnée de
projets communs sur des thématiques fortes, visibles et attractives. < en s'appuyant sur l'expérience des réseaux interrégionaux et pôles de
recherche préexistants, et en utilisant notamment la dynamique des pôles
de compétitivité, < en impliquant l'ensemble des établissements/écoles d'enseignement
supérieur et de recherche, des centres de recherche et de technologie, et
des entreprises intéressées dans une démarche interdisciplinaire, inter-
laboratoire, et a fortiori inter établissements < -en identifiant des thématiques faisant référence en haute-normandie :
Energie-Electronique-Matériaux EEM, Chimie-Biologie-Santé CBS, Sciences
de l'Environnement-analyses et gestion des Risques SER, Transport-
Logistique-Technologies de l'Information TLTI, Culture et Société en
Normandie (IRSHS), Végétal-Agronomie et Transformation des Agro-
ressources VATA, < en réalisant des programmes d'activités pluriannuels (2007/2013), validés
par une expertise nationale, établis à l'échelle des grands réseaux et
construits autour des thématiques clés < en déclinant annuellement à l'occasion d'un appel à projet, cette
programmation < en assurant à travers cet exercice annuel une vie de réseau dynamisante,
impliquant un suivi des actions de recherche et des perspectives sur tout
le spectre de la recherche, du fondamental jusqu'à la valorisation
économique.
les acteurs des grr :
< Les « chercheurs », porteurs de projets : tout laboratoire, équipe,
centre, publics ou privés de recherche et de transfert de technologies
ainsi que les entreprises < Les « coordonnateurs/trices » de GRR ou de réseau, interlocuteurs directs
des financeurs < Les « Etablissements, bénéficiaires des aides » : Etablissements
d'enseignement supérieur et/ou de recherche Universités de Rouen et du
Havre, Insa de Rouen, Esigelec/IRSEEM, Esitpa, ainsi que les Organismes
nationaux CNRS, Inserm, Ifremer < Les « financeurs » : la Région Haute-Normandie, au titre de sa politique
propre et ainsi que dans le cadre du Contrat de Projets Etat-Région,
l'Etat (Délégation Régionale à la Recherche et à la Technologie),
l'Europe (via le programme opérationnel « compétitivité et emploi » cf.
FEDER) En résumé : 1/ concernant les Grands Réseaux de Recherche :
Les Grands Réseaux de Recherche, pour certains déclinés en réseaux,
coordonnent la mise en ?uvre d'un programme scientifique autour d'axes
thématiques, définis et expertisés pour la période 2007/2013.
Les équipes de recherche, les structures de transfert de technologies et
les entreprises contribuent par leurs travaux à la réalisation de ce
programme scientifique.
Les subventions attribuées aux tutelles, iront en priorité aux propositions
faisant jouer des complémentarités, comportant des collaborations et/ou la
mutualisation de coûts. Les réseaux sont donc par vocation inter-établissements et/ou inter-
structures. Les coordonnateurs qui ont été désignés par les Etablissements
d'enseignement supérieur et de recherche, assurent le pilotage des réseaux.
Ils sont les interlocuteurs du DRRT et de la Région. 2/ concernant ce dossier-type de demande de subvention : Il est élaboré par chaque porteur de projet. Son architecture a été conçue dans l'esprit de lisibilité des thématiques
des réseaux, afin que le Réseau et sa coordination puisse regrouper et
ranger les dossiers-projet. Il sera instruit en commun par les services de la Délégation Régionale à la
Recherche et à la Technologie et de la Région de Haute-Normandie.
SOMMAIRE du dossier de demande de financement GRR 2009: I. ENGAGEMENT 1
Préambule : 2 II. VOLET SCIENTIFIQUE 5
A - Description détaillée du projet : 5
B - Environnement du projet : 10 III. RENSEIGNEMENTS FINANCIERS 14 IV. NOTICE TECHNIQUE 15
A- Organisation générale : 15
B- Remplir et déposer un dossier : 17
C- Dépenses éligibles : 18
D- Documents à fournir : 20 VOLET SCIENTIFIQUE Merci d'apporter une attention particulière au présent dossier
scientifique, qui tiendra lieu de feuille de route pour le projet, pour son
calendrier, ainsi que de cadre pour la rédaction du rapport d'activité
final.
A - Description détaillée du projet :
1. Titre : Métaheuristiques pour l'Optimisation Dynamique
2. Nom du responsable scientifique / Nom du Laboratoire (le cas
échéant)
Nom de l'Etablissement gestionnaire :
Jaouad BOUKACHOUR, Laboratoire CERENE, Université du Havre
3. Durée :
|Durée réelle du projet (pour le |Durée pour l'aide de l'Etat |
|financement Région) | |
|-36 (en mois) |12 mois |
|- date de démarrage : 1/01/11 | |
|- date de fin : 31/12/13 | |
4. Objet et objectifs : Beaucoup de problèmes d'optimisation réels sont sujet à de l'incertitude
(fonction objectif approximée, paramètres stochastiques, environnement
dynamique faisant varier les paramètres d'optimisation...), ce qui rend les
méthodes classiques peu performantes. Il est nécessaire d'anticiper
l'incertitude pour pouvoir mieux optimiser ce type de problème. Les
problèmes dynamiques se caractérisent par le changement possible de la
topologie et le coût durant la construction des solutions. Le coût d'une
solution s est la valeur de la fonction objectif f(s,t) qui dépend du
paramètre temps t. Pour résoudre ce type de problème, les méthodes
d'optimisation doivent être capables non seulement de trouver l'optimum de
la fonction mais également de suivre cet optimum au cours du temps. Une
part importante des recherches en optimisation dynamique étudie les
mécanismes de suivi et de conservation d'un optimum. Deux stratégies
différentes peuvent être envisagées pour maintenir cet optimum (Berro
2001) : savoir retrouver très rapidement l'optimum quand il soit modifié
suite à un changement ou suivre effectivement l'optimum lors des
changements. La robustesse de ces méthodes sera évaluée par rapport à leurs
capacités à détecter un changement et fournir une réponse appropriée.
Enfin, une méthode a une réponse appropriée si son approche est
discriminante, c'est-à-dire sa réponse au changement d'environnement prend
en compte la zone de l'espace dans laquelle a eu lieu cet événement.
Les problèmes d'optimisation dynamiques soulèvent des difficultés
spécifiques, du fait qu'il faut approcher au mieux la meilleure solution à
chaque pas de temps. L'optimisation dynamique fait face à des variations
temporelles de la fonction objectif au cours de l'optimisation : il faut
alors approcher au mieux la solution optimale à chaque pas de temps. En
effet, ce contexte particulier de l'optimisation difficile requière, de la
part des méthodes de résolution, des propriétés spécifiques qui ne sont pas
présentes dans toutes les métaheuristiques. L'intérêt pour l'étude des métaheuristiques ne cesse de croître puisque ces
méthodes ont montré leur capacité à résoudre des problèmes d'optimisation
complexes