Stage -optimisation des plans de chargement- développement et benchmark algorithmes avec métamodèles f/h

Au sein du département PERICLES de la R&D d’EDF, vous serez intégré au groupe Simulation Neutronique des Coeurs dont la mission est de développer, valider et qualifier des codes et applications ainsi que les schémas de calcul associés permettant de simuler d’un point de vue neutronique le fonctionnement des coeurs de réacteur, actuels ou futurs. Le stage s’inscrit dans le développement d’algorithmes d’optimisation des plans de chargement. Lorsqu’un réacteur est arrêté pour rechargement, le quart ou le tiers des assemblages de combustible les plus irradiés est remplacé par du combustible neuf. La façon de placer les assemblages de combustible dans la nouvelle recharge, appelée « plan de chargement », doit alors être optimisée afin de respecter des critères de sûreté. Ce problème d’optimisation multiobjectifs est un problème combinatoire difficile pour lequel des algorithmes issus de métaheuristiques classiques (recuit simulé, recherche tabou, algorithme génétique, colonies de fourmis …) ont été développés. Ces algorithmes, bien qu’efficaces, sont contraints par le temps de calcul des évaluations neutroniques de sûreté de chaque état. Le développement récent de métamodèles neutroniques accélérant grandement ces temps de calcul, permettent d’envisager des algorithmes plus avancés, notamment des algorithmes de recherche arborescente. Les buts principaux du stage seront donc de : Effectuer une recherche bibliographique sur l’optimisation des plans de chargement avec métamodèle Tester les heuristiques actuelles en remplaçant les évaluations neutroniques par le métamodèle Développer un ou plusieurs algorithmes de recherche arborescente, que l’on pourra dans un second temps coupler avec un algorithme d’apprentissage par renforcement Benchmarker les différents algorithmes Un profil d'élève en dernière année d'école d’ingénieur ou en master 2 de mathématiques appliquées, avec un goût prononcé pour les mathématiques, la physique et l’informatique scientifique. Des connaissances en Linux et python sont demandées. Des connaissances en neutronique et plus généralement en génie nucléaire sont également appréciées. Le candidat devra posséder des capacités d’analyse et de synthèse ; il devra savoir être force de proposition. La durée du stage est de 5 à 6 mois. Mots clefs : neutronique, machine learning, optimisation, plan de rechargement, heuristique