Download or read book Optimisation multiobjectif written by Yann Collette and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2011-07-07 with total page 294 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation multiobjectif et ses applications Les ingénieurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, d'affiner un modèle de calcul, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. On parle d'optimisation multiobjectif dans les cas complexes où l'on doit optimiser simultanément plusieurs objectifs contradictoires, ce qui amène à choisir une solution de compromis parmi une multitude de solutions possibles. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas Destiné à tous les ingénieurs confrontés à des problèmes d'optimisation, ainsi qu'aux spécialistes en recherche opérationnelle et en aide à la décision, cet ouvrage présente dans une première partie les principes de l'optimisation multiobjectif en décrivant toutes les méthodes permettant de résoudre ce type de problème. La deuxième partie explique comment évaluer les performances de ces méthodes et choisir la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La dernière partie propose trois études de cas réels : optimisation de la simulation numérique d'un processus industriel (CEA), dimensionnement d'un réseau de télécommunication (France Télécom R&D), outil d'aide à la décision pour le traitement d'appels d'offres (EADS). A qui s'adresse le livre ? Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, sciences de l'ingénieur (électronique, automatique, mécanique), économie (recherche opérationnelle), etc. Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation ou d'aide à la décision.

Download or read book Metaheuristiques Pour Des Problemes D Optimisation Multiobjectifs written by Malek Rahoual and published by Presses Academiques Francophones. This book was released on 2013 with total page 272 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation combinatoire regroupe une large classe de problemes ayant des applications dans de nombreux domaines de l'industrie. Ces problemes ont souvent ete abordes comme des problemes monoobjectif alors que la plupart d'entre eux sont de nature multiobjectif. De nombreuses techniques ont ete mises au point pour la resolution exacte ou approchee de ces problemes. C'est dans cette optique que ce livre propose, au travers du probleme d'ordonnancement de taches sur une architecture parallele, du probleme de couverture d'ensembles, du probleme du repliement de proteines, du probleme du flow-shop bi-objectif et du probleme bi-objectif de tournees de vehicules avec fenetres de temps, des approches de resolution a base de metaheuristiques sequentielles, paralleles et cooperatives. Y sont egalement proposes des techniques de modelisation et des comparaisons de methodes. Cet ouvrage s'adresse aux eleves ingenieurs et etudiants en mathematiques appliquees, algorithmique, recherche operationnelle, ... ainsi qu'aux ingenieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, economistes et decideurs ayant a resoudre des problemes complexes d'optimisation et d'aide a la decision.

Download or read book M taheuristiques pour l ordonnancement multicrit re et les probl mes de transport written by JARBOUI Bassem and published by Lavoisier. This book was released on 2013-05-01 with total page 323 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Pour assurer une production de biens de qualité, de manière fiable et dans des délais maîtrisés, les organisations ont besoin d’outils d'exécution optimale de tâches tels que l’ordonnancement. Le succès des méthodologies de résolution des problèmes d’ordonnancement de production basées sur les métaheuristiques s’explique par leur capacité à fournir des solutions proches de l’optimum, dans des temps raisonnables. Cet ouvrage se consacre, dans un premier temps, aux métaheuristiques appliquées aux problèmes d’ordonnancement multicritère, qui sont des cas particuliers des problèmes d’optimisation combinatoire multicritère, généralement NP-difficiles. Puis, il s’intéresse aux préoccupations d’ordonnancement dans le secteur du transport qui suscitent également de multiples problèmes d’optimisation. Deux grands domaines d’application se distinguent, celui des systèmes de transport et celui des ressources de transport intervenant dans un atelier.

Download or read book M taheuristiques written by Patrick Siarry and published by Editions Eyrolles. This book was released on 2014 with total page 534 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les métaheuristiques et leurs applications. Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles et essaims particulaires. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de systèmes logisitiques, optimisation de tournées de véhicules et gestion de trafic aérien. [Source : d'après la 4e de couv.]

Download or read book Initiation l optimisation m taheuristiques Probl mes variables continues written by Dominique Barchiesi and published by Editions Ellipses. This book was released on 2020-03-17 with total page 265 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences. Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés : GA (génétique),DE (évolution différentielle),BBO (biogéographie),RS (recuit simulé),GSO (Gravitationnel),CRO (réaction chimique),PSO (essaim de particules),LUC (lucioles),ABC (colonies d’abeilles artificielles),GWO (loup gris),ACO (colonies de fourmis),BSO (brainstorming). Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels. Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.

Download or read book M taheuristiques Et Matheuristiques Pour Des Probl mes D optimisation Multi objectifs en G nie Des Proc d s written by Victor Cantu Medrano and published by . This book was released on 2021 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Complex optimization problems are ubiquitous in Process Systems Engineering (PSE) and are generally solved by deterministic approaches. The treatment of real case studies usually involves mixed-integer variables, nonlinear functions, a large number of constraints, and several conflicting criteria to be optimized simultaneously, thus challenging the classical methods. The main motivation of this research is therefore to explore alternative solution methods for addressing these complex multiobjective optimization problems related to the PSE area, focusing on the recent advances in Evolutionary Computation. If multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs) have proven to be robust for the solution of multiobjective problems, their performance yet strongly depends on the constraint-handling techniques for the solution of highly constrained problems. The core of innovation of this research is the adaptation of metaheuristic-based tools to this class of PSE problems. For this purpose, a two-stage strategy was developed. First, an empirical study was performed in the perspective of comparing different algorithmic configurations and selecting the best to provide a high-quality approximation of the Pareto front. This study, comprising both academic test problems and several PSE applications, demonstrated that a method using the gradient-based mechanism to repair infeasible solutions consistently obtains the best results, in particular for handling equality constraints. Capitalizing on the experience from this preliminary numerical investigation, a novel matheuristic solution strategy was then developed and adapted to the problem of Hydrogen Supply Chain (HSC) design that encompasses the aforementioned numerical difficulties, considering both economic and environmental criteria. A MOEA based on decomposition combined with the gradient-based repair was first explored as a solution technique. However, due to the important number of mass balances (equality constraints), this approach showed a poor convergence to the optimal Pareto front. Therefore, a novel matheuristic was developed and adapted to this problem, following a bilevel decomposition: the upper level (discrete) addresses the HSC structure design problem (facility sizing and location), whereas the lower level (Linear Programming problem) solves the corresponding operation subproblem (production and transportation). This strategy allows the development of an ad-hoc matheuristic solution technique, through the hybridization of a MOEA (upper level) with a LP solver (lower level) using a scalarizing function to deal with the two objectives considered. The numerical results obtained for the Occitanie region case study highlight that the hybrid approach produces an accurate approximation of the optimal Pareto front, more efficiently than exact solution methods. Finally, the matheuristic allowed studying the HSC design problem with more realistic assumptions regarding the technologies used for hydrogen synthesis, the learning rates capturing the increasing maturity of these technologies over time and nonlinear relationships for the computation of Capital and Operational Expenditures (CAPEX and OPEX) for the hydrogen production facilities. The resulting novel model, with a non-convex, bi-objective mixed-integer nonlinear programming (MINLP) formulation, can be efficiently solved through minor modifications in the hybrid algorithm proposed earlier, which finds its mere justification in the determination of the timewise deployment of sustainable hydrogen supply chains.

Download or read book M taheuristiques pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire monoobjectifs et multiobjetifs written by Rahoual Malek and published by . This book was released on 2005 with total page 201 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'optimisation combinatoire regroupe une large classe de problèmes ayant des applications dans de nombreux domaines de l'industrie. Ces problèmes ont souvent été abordés comme des problèmes monoobjectif alors que la plupart d'entre eux sont de nature multiobjectif. De nombreuses techniques ont été mises au point pour la résolution exacte ou approchée de ces problèmes. C'est dans cette optique que cette thèse propose, au travers du problème d'ordonnancement de tâches sur une architecture parallèle, du problème de couverture d'ensembles, du problème du repliement de protéines, du problème du flow-shop bi-objectif et du problème bi-objectif de tournées de véhicules avec fenêtres de temps, des approches de résolution à base de métaheuristiques séquentielles, parallèles et coopératives.

Download or read book Algorithmes volutionnaires parall les pour l optimisation multi objectif de r seaux de t l communications mobiles written by Hervé Meunier and published by . This book was released on 2002 with total page 142 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ce travail de thèse porte sur l'optimisation de problèmes multi-objectifs de grande taille. Une classification des métaheuristiques pour la résolution de problèmes multi-objectifs proposée dans ce travail montre les limites des méthodes basées sur la transformation d'un problème multi-objectif en un problème mono-objectif. Nous pensons que les métaheuristiques à base de populations, tels les algorithmes évolutionnaires, sont bien adaptées pour la résolution de ces problèmes. En effet, l'optimisation multi-objectif a pour caractéristique principale de fournir un ensemble de solutions qui représente le front Pareto des solutions compromis. Nous avons adopté une approche progressive dans la présentation des concepts introduits dans l'algorithme, qui reflète l'évolution dans la conception de l'algorithme. Les mécanismes proposés ont été validés par la résolution d'un problème réel complexe issu des télécommunications : le problème du design de réseaux cellulaires. Nous avons introduit de nouveaux indicateurs de performance permettant d'évaluer la qualité de fronts Pareto : la contribution et l'entropie. Nous avons aussi noté que peu de travaux ont été réalisés autour des algorithmes parallèle pour l'optimisation multi-objectif. Trois modèles parallèles ont été proposés. Les approches basées sur le partitionnement de l'espace opérationnel et sur la distribution de la phase d'évaluation permettent d'accélérer les temps de recherche des algorithmes proposés et résoudre des problèmes de grande taille. L'approche parallèle insulaire basée sur la coopération de sous-populations par migration d'archives permet d'améliorer la qualité des fronts obtenus et une meilleure robustesse des algorithmes. La complémentarité de ces trois approches fait qu'une approche hiérarchique à trois niveaux, bénéficiant des avantages de chaque modèle, a été développée, et évaluée, ce qui a permis de proposer des solutions pour améliorer [...].

Download or read book Optimisation combinatoire par m taheuristiques written by Khaled Ghédira and published by Editions TECHNIP. This book was released on 2007 with total page 130 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book R solution de probl mes d optimisation combinatoire mono et multi objectifs par num ration ordonn e written by Lyes Belhoul and published by . This book was released on 2014 with total page 123 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Notre objectif dans cette thèse est de proposer des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire difficiles. Dans un premier temps, nous établissons le principe de l’énumération ordonnée qui consiste à générer dans un ordre adéquat les solutions d’un problème relâché associé au problème principal jusqu’à l’obtention de la preuve d’optimalité d’une solution. Nous construisons une procédure générique dans le cadre général des problème d’optimisation combinatoire. Dans un second temps nous abordons les applications de notre algorithme sur des problèmes qui admettent le problème d’affectation comme relaxation. Le premier cas particulier que nous étudions est la recherche d’une solution de bon compromis pour le problème d’affectation multiobjectif. La seconde application se rapporte au problème du voyageur de commerce asymétrique qui présente la difficulté de comporter des contraintes qui interdisent les sous-tournées, en plus des contraintes du problème d’affectation.

Download or read book Approximation et num ration des solutions efficaces dans les probl mes d optimisation combinatoire multi objectif written by Hadrien Hugot and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse porte sur la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire multi-objectif. La résolution de ces problèmes passe par la détermination de l'ensemble des solutions efficaces. Cependant, il peut s'avérer que le nombre de solutions efficaces soit très grand. Approcher l'ensemble des solutions efficaces d'un tel problème constitue, dès lors, un sujet de recherche central dans ce domaine. Les approches existantes sont souvent basées sur des méthodes approchées, de type (méta-)heuristiques, donc sans garantie sur la qualité des solutions trouvées. Des algorithmes d'approximation (à garantie de performance) ont aussi été développés pour certains problèmes, sans toutefois avoir été conçus en vue d'une mise en œuvre pratique. Dans cette thèse, nous nous sommes attachés à concevoir des approches visant à concilier à la fois les qualités des méthodes approchées et celles des méthodes d'approximation. Pour ce faire, nous proposons, dans un contexte général où les solutions sont comparées à l'aide d'une relation de préférence pouvant être non-transitive, un cadre de Programmation Dynamique Généralisée (PDG). Ce cadre est basé sur une extension du concept de relations de dominance utilisées dans la PD. Il permet, notamment, de concevoir des méthodes exactes et d'approximation qui se sont avérées particulièrement efficaces en pratique pour résoudre le problème du sac-à-dos multi-objectif 0-1. Enfin, une dernière partie de notre travail a porté sur l'apport d'une modélisation multicritère pour résoudre, dans un contexte réel, le problème d'association de données. Ceci nous a conduits à nous intéresser au problème d'affectation multi-objectif et à sa résolution au sein de notre cadre de PDG.

Download or read book Optimisation par essaim particulaire written by Nadia Smairi and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le cadre de l'optimisation multiobjectif, les métaheuristiques sont reconnues pour être des méthodes performantes mais elles ne rencontrent qu'un succès modéré dans le monde de l'industrie. Dans un milieu où seule la performance compte, l'aspect stochastique des métaheuristiques semble encore être un obstacle difficile à franchir pour les décisionnaires. Il est donc important que les chercheurs de la communauté portent un effort tout particulier sur la facilité de prise en main des algorithmes. Plus les algorithmes seront faciles d'accès pour les utilisateurs novices, plus l'utilisation de ceux-ci pourra se répandre. Parmi les améliorations possibles, la réduction du nombre de paramètres des algorithmes apparaît comme un enjeu majeur. En effet, les métaheuristiques sont fortement dépendantes de leur jeu de paramètres. Dans ce cadre se situe l'apport majeur de TRIBES, un algorithme mono-objectif d'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) qui fonctionne automatiquement,sans paramètres. Il a été mis au point par Maurice Clerc. En fait, le fonctionnement de l'OEP nécessite la manipulation de plusieurs paramètres. De ce fait, TRIBES évite l'effort de les régler (taille de l'essaim, vitesse maximale, facteur d'inertie, etc.).Nous proposons dans cette thèse une adaptation de TRIBES à l'optimisation multiobjectif. L'objectif est d'obtenir un algorithme d'optimisation par essaim particulaire multiobjectif sans paramètres de contrôle. Nous reprenons les principaux mécanismes de TRIBES auxquels sont ajoutés de nouveaux mécanismes destinés à traiter des problèmes multiobjectif. Après les expérimentations, nous avons constaté, que TRIBES-Multiobjectif est moins compétitif par rapport aux algorithmes de référence dans la littérature. Ceci peut être expliqué par la stagnation prématurée de l'essaim. Pour remédier à ces problèmes, nous avons proposé l'hybridation entre TRIBES-Multiobjectif et un algorithme de recherche locale, à savoir le recuit simulé et la recherche tabou. L'idée était d'améliorer la capacité d'exploitation deTRIBES-Multiobjectif. Nos algorithmes ont été finalement appliqués sur des problèmes de dimensionnement des transistors dans les circuits analogiques.

Download or read book ADAPTATION AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES DE PLUSIEURS METAHEURISTIQUES D OPTIMISATION COMBINATOIRE written by RACHID.. CHELOUAH and published by . This book was released on 2000 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES METAHEURISTIQUES - PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE, LA METHODE DE RECHERCHE TABOU, LES ALGORITHMES GENETIQUES - SONT CONSIDEREES COMME DES METHODES EFFICACES POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRES. LE TRAVAIL PRESENTE DANS LE CADRE DE CETTE THESE CONSISTE A ADAPTER CES METHODES EN VUE DU TRAITEMENT DES FONCTIONS A VARIABLES CONTINUES, A LES REUNIR DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, AFIN DE COMPARER LEURS EFFICACITES, ET A LES APPLIQUER A PLUSIEURS PROBLEMES RELEVANT DU CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UNE STRATEGIE EFFICACE DE DISCRETISATION DES VARIABLES, NOUS AVONS DEFINI LA NOTION DE VOISINAGE, ET, POUR CHACUNE DES METHODES DEVELOPPEES, NOUS AVONS EXPLOITE DEUX CONCEPTS : LA DIVERSIFICATION ET L'INTENSIFICATION. LA DIVERSIFICATION PERMET DE BIEN COUVRIR L'ESPACE DES SOLUTIONS, ET DE DETERMINER LES ZONES PROMETTEUSES. L'INTENSIFICATION PERMET D'APPROFONDIR LA RECHERCHE DANS CHACUNE DES ZONES PROMETTEUSES LOCALISEES. NOUS AVONS D'ABORD DEVELOPPE DEUX NOUVELLES METHODES ; LA PREMIERE EST INSPIREE DE LA METHODE DE LA RECHERCHE TABOU, LA SECONDE EST UNE ADAPTATION DES ALGORITHMES GENETIQUES. PUIS NOUS AVONS PERFECTIONNE UN ALGORITHME DE RECUIT SIMULE ADAPTE AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES. AFIN D'ACCELERER LA CONVERGENCE DE CES METHODES PURES, NOUS LES AVONS COUPLEES AVEC UNE METHODE DE RECHERCHE LOCALE. NOUS AVONS, A CETTE FIN, MODIFIE LES PHASES D'INTENSIFICATION, EN UTILISANT LA METHODE DU POLYTOPE DE NELDER-MEAD, ET NOUS AVONS AINSI OBTENU TROIS METHODES HYBRIDES. NOUS AVONS REUNI TOUTES CES METHODES DANS UN MEME LOGICIEL, QUE NOUS AVONS APPELE OPTIM. CE LOGICIEL A ETE DEVELOPPE EN PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET, ET IMPLEMENTE EN C + +, PUIS EN LANGAGE MATLAB. EN COLLABORATION AVEC LE C.E.A., NOUS AVONS APPLIQUE LES METHODES DEVELOPPEES A L'OPTIMISATION DE CERTAINES FONCTIONS UTILISEES POUR LA CARACTERISATION DE MODELES D'INVERSION, EN CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT.

Download or read book Perfectionnement de m taheuristiques pour l optimisation continue written by Ilhem Boussaid and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pallier les inconvénients de la convergence lente et du manque de diversité de l'algorithme BBO. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons la méthode que nous avons développée, issue d'une hybridation de BBO avec l'évolution différentielle (DE) pour résoudre des problèmes d'optimisation sans contraintes. Nous montrons que les résultats de l'algorithme proposé sont plus précis, notamment pour des problèmes multimodaux, qui sont parmi les problèmes les plus difficiles pour de nombreux algorithmes d'optimisation. Pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes, nous proposons trois nouvelles variantes de BBO. Des expérimentations ont été menées pour rendre compte de l'utilité des méthodes proposées. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à l'étude des capacités des méthodes proposées à résoudre des problèmes d'optimisation, issus du monde réel. Nous nous proposons d'abord de résoudre le problème d'allocation optimale de puissance pour la détection décentralisée d'un signal déterministe dans un réseau de capteurs sans fil, compte tenu des fortes contraintes en ressources énergétiques et en bande passante des noeuds répartis. L'objectif est de minimiser la puissance totale allouée aux capteurs, tout en gardant la probabilité d'erreur de détection au dessous d'un seuil requis. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la segmentation d'images en niveaux de gris par seuillage multi-niveaux. Les seuils sont déterminés de manière à maximiser l'entropie floue. Ce problème d'optimisation est résolu en appliquant une variante de BBO (DBBO-Fuzzy) que nous avons développée. Nous montrons l'efficacité de la méthode proposée aux travers de résultats expérimentaux.

Download or read book Energie coop ration m ta heuristiques et logique floue pour l optimisation difficile written by Julien Autuori and published by . This book was released on 2014 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Au cours de cette thèse, l'exploration de l'espace de solutions par des métaheuristiques est abordée. Les métaheuristiques sont des méthodes d'optimisation utilisées pour résoudre des problèmes NP-difficile. Elles explorent aléatoirement l'espace de recherche pour trouver les meilleures solutions. Dans un premier temps, l'ensemble des solutions est modélisé par un espace unidimensionnel par une Méthode de Conversion de l'Espace de recherche (MCE). Des métriques sont proposées pour évaluer l'exploration de l'espace de recherche par une métaheuristique en identifiant les zones explorées et inexplorées. Ces métriques sont utilisées pour orienter l'exploration de l'espace de recherche d'une méthode d'optimisation.La convergence est améliorée en accentuant le recherche dans les zones explorées. Pour sortir des minimums locaux, l'exploration est diversifiée en la dirigeant vers les zones inexplorées. En associant l'exploration du voisinage des solutions et ces métriques cartographiques, il est possible d'améliorer les performances des métaheuristiques. Plusieurs algorithmes mono-objectifs et multiobjectifs sont implémentés en version classique, hybridé par la recherche locale et par la MCE. Le Flexible Job Shop Problem (FJSP) est utilisé comme problème de référence. Les expérimentations avec les algorithmes hybridés montrent une amélioration des performances.

Download or read book La rugosite des paysages une theorie pour la difficulte des problemes d optimisation combinatoire relativement aux meta heuristiques written by Eric Angel and published by . This book was released on 1998 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book METAHEURISTIQUES POUR L OPTIMISATION COMBINATOIRE written by PATRICK.. BOUCHER and published by . This book was released on 2000 with total page 319 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: BIEN QUE LES METAHEURISTIQUES SOIENT CONSIDEREES AUJOURD'HUI COMME UN OUTIL PUISSANT POUR AIDER A RESOUDRE DES PROBLEMES D'OPTIMISATION, NOUS NE SAVONS NI PREDIRE L'EFFICACITE DE TELLE METAHEURISTIQUE SUR TEL PROBLEME, VOIRE MEME TELLE INSTANCE, NI EXPLIQUER LE FONCTIONNEMENT D'UNE TELLE METHODE. DANS LES SCIENCES, META(-) SERT A CONSTRUIRE DES NEOLOGISMES SIGNIFIANT CE QUI DEPASSE OU BIEN CE QUI ENGLOBE. LES METAHEURISTIQUES ONT SOUVENT ETE PRESENTEES COMME HEURISTIQUES UTILISANT D'AUTRES HEURISTIQUES. CE CADRE TROP GENERAL CREE DES CONFUSIONS ET NE PERMET PAS D'ETABLIR DES LIMITES CLAIRES AUX DOMAINES D'ETUDE. INITIALEMENT, IL Y AVAIT PEU DE METHODES POUVANT ETRE CONSIDEREES COMME METAHEURISTIQUES (PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE ET LA RECHERCHE TABOU), PUIS SONT APPARUES TRES RAPIDEMENT DE NOMBREUSES METHODES SE RECLAMANT DE CE VOCABLE. CERTAINES SONT TOUT A FAIT DES METAHEURISTIQUES, D'AUTRES SONT AU PLUS DES TECHNIQUES DE RECHERCHE LOCALE. IL NOUS SEMBLE ALORS QU'IL DEVIENT NECESSAIRE DE RESTREINDRE, C'EST-A-DIRE DEFINIR PLUS FORMELLEMENT, CE QUE REPRESENTE LE TERME METAHEURISTIQUE. L'OBJECTIF DE CETTE THESE EST D'APPORTER DES CONNAISSANCES AFIN DE CONTRIBUTER A L'ELABORATION D'UNE THEORIE, FONDATION DE L'AIDE A LA COMPREHENSION ET A LA PREDICTION.