Application des algorithmes génétiques aux problèmes d'optimisation en hydrodynamique de surface

Le but de ce travail est de montrer l’applicabilité des méthodes génétiques aux problèmes d’optimisation rencontrés en modélisation numérique des écoulements de surface.
Après un rappel des équations de l’hydraulique de surface et de la méthode de discrétisation spatiale par volumes finis à la base de leur résolution numérique, le logiciel de calcul unidimensionnel des écoulements Wolf1D du HACH, logiciel utilisé par la suite, est présenté.
Les algorithmes génétiques d’optimisation sont ensuite introduits avant de décortiquer leur méthodologie de fonctionnement et les différentes opérations qu’ils effectuent.
Un algorithme génétique simple et robuste est alors écrit de façon à pouvoir être utilisé conjointement avec n’importe quel logiciel de calcul hydrodynamique de la suite Wolf.
Après une rapide étude de la précision maximale que l’on est en droit d’attendre de la méthode, une première application à la détermination des débits en rivière à partir des seules mesures de hauteur d’eau est effectuée de façon a tester différentes configurations du logiciel.
Des essais sont menés avec succès par ordre croissant de difficulté pour déterminer la valeur de 2, 4 ou 6 paramètres.
Le logiciel est alors appliqué à la détermination de la valeur optimale du coefficient de frottement d’un réseau de rivières, à la maximisation du profit généré par un ensemble de centrales hydroélectriques au fil de l’eau ainsi qu’à l’optimisation des paramètres régissant l’écoulement hydrologique d’un bassin versant (application du logiciel WolfHydro).
Dans tous les cas, les résultats sont excellents, l’algorithme génétique atteignant un optimum qui n’est pas mis en défaut par des algorithmes d’optimisation classiques efficaces.
La première approche des problèmes d’optimisation en hydraulique de surface à l’aide des algorithmes génétiques que représente ce travail semble donc prometteuse. Elle ouvre des portes à toute une série d’applications d’avenir qui ne manqueront pas d’être intéressantes.