Marcel Adonis Haddad Marcel Adonis Haddad

Thèse de doctorat en Informatique obtenu en décembre 2020. Lien vers theses.fr

Enseignant chercheur-doctorant en cotutuelle au LAMSADE (CNRS UMR 7243), Université Paris-Dauphine et à RMIT University de 2016 à 2020.

Mon doctorat s’inscrit dans le cadre du projet européen "Marie Sklodowska-Curie Research and Innovation Staff Exchange (RISE)", entre l’Europe et l’Australie intitulé "Geospatial based Environment for Optimisation Systems Adressing Fire Emergencies", GEO-SAFE, démarré en mai 2016 et dont le but est de proposer des méthodes innovantes pour traiter efficacement les problèmes liés aux incendies de forêts. Il s’agit entre autres de développer des outils intégrant un système d’aide à la décision optimisant les ressources dans des environnements dynamiques. Un objectif principal concerne l’étude de méthodes d’optimisation combinatoires probabilistes, stochastiques et robustes pour aider dans les phases de prévention et d’atténuation de gestion de feux de forêts, en proposant d’améliorer les infrastructures pour les rendre moins vulnérables aux différents évènements futurs considérés.

Abstract: A cause du réchauffement climatique, le nombre et l’intensité des feux de forêts augmentent autour du globe. Dans ce contexte, la construction de refuges contre le feu est une solution de plus en plus envisagée. Le problème consiste essentiellement à localiser p refuges de sorte à minimiser la distance maximale qui sépare un usager du plus proche refuge accessible en cas de feux. Le territoire considéré est divisé en zones et est modélisé comme un graphe aux arêtes pondérées. Un départ de feux sur une seule zone (c’est-à-dire sur un sommet). La principale conséquence d’un feu est que les chemins d’évacuation sont modifiés de deux manières. Premièrement, un chemin d’évacuation ne peut pas traverser le sommet en feu. Deuxièmement, le fait qu’une personne proche de l’incendie puisse avoir un choix limité de direction d’évacuation, ou être sous stress, est modélisé à l’aide d’une stratégie d’évacuation nouvellement définie. Cette stratégie d’évacuation induit des distances d’évacuation particulières qui rendent notre modèle spécifique. Selon le type de données considéré et l’objectif recherché, nous proposons deux problèmes avec ce modèle: le Robust p-Center Under Pressure et le Probabilistic p-Center Under Pressure. Nous prouvons que ces deux problèmes sont NP-difficiles sur des classes de graphes pertinentes pour notre contexte. Nous proposons également des résultats d’approximation et d’inapproximation. Finalement, nous développons des algorithmes polynomiaux sur des classes de graphes simples, et nous développons des algorithmes mathématiques basés sur la programmation linéaire.

Mots clefs: Optimisation Combinatoire Robuste et Probabiliste, Gestion des situations d'urgence, Feux de forêt, Localisation des abris sous incertitude, Variantes du problème du p-Centre, Programmation linéaire en nombres entiers

Mes directeurs de thèse sont Marc Demange et Cecile Murat.

Je détiens également un diplôme d'ingénieur en informatique à l'Université de Technologie de Compiègne filière "Aide à la Decision En Logistique" et un master de recherche "Modélisation, Optimisation, Décision, Organisation" à l'Université Paris-Dauphine.