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Imed NASRI

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En résumé

Specialized in the development of scalable algorithms using genetic algorithms and advanced techniques from applied mathematics field in order to solve large scale combinatorial multi-criteria optimization problems, my research interests are closely related to manufacturing systems and include, but not limited to,

• Resource Allocation (Tasks Mapping).
• Scheduling problems in Manufacturing Systems :
- Detecting and Preventing Deadlocks.
• Control Functions Assignment under Safety and Resource constraints for Nuclear Power Plants.

Mes compétences :
Lean Manufacturing
C++
C Programming Language
MATLAB
PROTEUS
PRELUDE
ARENA
LINGO
LATEX
Estimation paramétrique
Ordonnancement
Diagnostic des défauts
Recherche Opérationnelle
Modélisation des systèmes complexes
Optimisation des systèmes complexes
Contrôle-commande

Entreprises

  • National Research Scientific Center (CNRS) - Research Engineer

    2013 - 2016 As part of the Cluster CONNEXION project (in collaboration with AREVA, EDF, CEA,...) and in charge of the automation of the design of nuclear power plants control architectures, my research activity involves:
    - Developing a multicriteria optimization approach based on genetic algorithms for the control functions assignment to industrial controllers and the validation of the temporal and availability performances under safety and resource constraints for nuclear power plants,
    -Developing a genetic algorithm that minimizes the number of used controllers and optimizes the temporal and availability performances of the control architecture,
    -Write scientific and deliverable documents.

  • CNRS -  Ingénieur de recherche

    Paris 2013 - 2016 Allocation sous contraintes de fonctions de contrôle-commande pour le nucléaire
    sur une architecture à base d'automates programmables (Partenaires: EDF, AREVA, CEA, ALSTOM, ROLLS ROYCE...)
    - Proposer une démarche de conception et de validation d'une architecture innovante de contrôle-commande performante des unités de production nucléaire, intégrée et adaptée aux métiers de l'ingénierie,
    - Développer une approche d'optimisation multi-critères basée sur les algorithmes génétiques pour l'allocation de fonctions de contrôle-commande sur une architecture à base de contrôleurs industriels,
    - Proposer une architecture opérationnelle qui respecte des contraintes de dimensionnement et de sûreté,
    - Optimiser des critères liés aux nombre de contrôleurs utilisés, les performances temporelles, la disponibilité fonctionnelle et le volume d'échanges d'informations entre les contrôleurs,
    - Participer à la rédaction des livrables.
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