Download or read book Etude de quelques problemes d optimisation combinatoire problemes de decoupe d assemblage et de couverture d ensembles written by Mhand Hifi and published by . This book was released on 1994 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Etude de quelques probl mes d optimisation combinatoire written by Mhand Hifi and published by . This book was released on 1994 with total page 128 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans le premier chapitre (problème de découpe non pondéré à deux dimensions), après avoir présenté le meilleur algorithme dû à Herz, nous proposons des améliorations tant pratiques que théoriques pour les différentes étapes. Une modélisation du problème sous forme de problèmes de sac à dos unidimensionnels et l'utilisation de la programmation dynamique, nous permet d'exploiter les différentes (sous-)bandes optimales à chaque niveau de l'arborescence créée. De plus en vertu des résultats théoriques présentés, nous généralisons le test d'arrêt de l'algorithme. Toutes ces améliorations sont validées par des expériences numériques significatives. Dans le second chapitre nous présentons un nouvel algorithme récursif pour le problème de découpe pondéré à deux dimensions. L'approche consiste à suivre dans ce cadre plus général la démarche déjà suivie dans le chapitre 1 : modification des problèmes de sac à dos unidimensionnels afin de construire des bornes inférieures valides, ainsi que l'estimation d'une borne supérieure produite par la résolution d'un problème de sac à dos unidimensionnel borné relaxé. Une accélération de l'algorithme est permise grâce à la réutilisation des résultats issus de la programmation dynamique en cours d'exploitation. De plus par l'utilisation d'une autre stratégie de développement, nous construisons un algorithme hybride qui permet de diminuer fortement la complexité en chaque noeud de l'arborescence. Les deux algorithmes ont été testés par rapport au meilleur algorithme de la littérature dû à Gilmore et Gomory. Nos deux algorithmes sont plus performants en particulier pour l'algorithme hybride. Dans le toisième chapitre nous proposons des modifications sur l'algorithme de Christofides et Whitlock pour résoudre le problème de découpe contraint à deux dimensions. Nos modifications s'appuient principalement sur l'introduction d'une borne inférieure de bonne qualité, d'une nouvelle borne supérieure par la résolution d'un problème de sac à dos unidimentionnel contraint, ainsi qu'un nombre de stratégies de développement sur chaque niveau de l'arborescence. L'algorithme qui en résulte s'avère plus efficace que l'algorithme initial de Christofides et Whitlock et un deuxième algorithme dû à Viswanathan et Bagchi. dans le quatrième chapitre nous traitons un problème de placement, qui consiste à assembler un nombre de pièces rectangulaires dans la plus petite surface rectangulaire. Un algorithme constructif exect est proposé. Des résultats théoriques sur les évaluations justifient les chois effectués. Des expériences numériques valident la faisabilité de la méthode. Dans le cinquième chapitre nous étudions le problème de couverture d'ensembles. dans le dernier chapitre nous traitons le problème de découpe circulaire (non)contraint.

Download or read book Variantes non standards de probl mes d optimisation combinatoire written by Pierre Le Bodic and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse est composée de deux parties, chacune portant sur un sous-domaine de l'optimisation combinatoire a priori distant de l'autre. Le premier thème de recherche abordé est la programmation biniveau stochastique. Se cachent derrière ce terme deux sujets de recherche relativement peu étudiés conjointement, à savoir d'un côté la programmation stochastique, et de l'autre la programmation biniveau. La programmation mathématique (PM) regroupe un ensemble de méthodes de modélisation et de résolution, pouvant être utilisées pour traiter des problèmes pratiques que se posent des décideurs. La programmation stochastique et la programmation biniveau sont deux sous-domaines de la PM, permettant chacun de modéliser un aspect particulier de ces problèmes pratiques. Nous élaborons un modèle mathématique issu d'un problème appliqué, où les aspects biniveau et stochastique sont tous deux sollicités, puis procédons à une série de transformations du modèle. Une méthode de résolution est proposée pour le PM résultant. Nous démontrons alors théoriquement et vérifions expérimentalement la convergence de cette méthode. Cet algorithme peut être utilisé pour résoudre d'autres programmes biniveaux que celui qui est proposé.Le second thème de recherche de cette thèse s'intitule "problèmes de coupe et de couverture partielles dans les graphes". Les problèmes de coupe et de couverture sont parmi les problèmes de graphe les plus étudiés du point de vue complexité et algorithmique. Nous considérons certains de ces problèmes dans une variante partielle, c'est-à-dire que la propriété de coupe ou de couverture dont il est question doit être vérifiée partiellement, selon un paramètre donné, et non plus complètement comme c'est le cas pour les problèmes originels. Précisément, les problèmes étudiés sont le problème de multicoupe partielle, de coupe multiterminale partielle, et de l'ensemble dominant partiel. Les versions sommets des ces problèmes sont également considérés. Notons que les problèmes en variante partielle généralisent les problèmes non partiels. Nous donnons des algorithmes exacts lorsque cela est possible, prouvons la NP-difficulté de certaines variantes, et fournissons des algorithmes approchés dans des cas assez généraux.

Download or read book Optimisation combinatoire Graphes et programmation lin aire written by Michel Sakarovitch and published by Editions Hermann. This book was released on 1984 with total page 272 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "L'optimisation combinatoire traite des problèmes - apparemment dépourvus de mystère - dans lesquels on a à extraire un "meilleur" élément (de coût minimum, par exemple) d'un ensemble fini. Un instant de réflexion montre que la plupart des problèmes concrets d'optimisation appartiennent effectivement à cette classe ou peuvent se formuler de cette manière. Quoique fini, l'ensemble objet de l'étude comporte en général un grand nombre d'éléments (par rapport au nombre de données du problème). C'est ce phénomène qui, en interdisant la solution par énumération de toutes les solutions possibles, rend la problématique de l'optimisation combinatoire non triviale : on est amené à mettre en évidence certaines structures du modèle étudiées et à élaborer différentes méthodes de solution. Cet ouvrage présente l'ensemble de ces techniques très diverses [...]. Ce premier volume es un traité des deux disciplines fondamentales de l'optimisation combinatoire : la théorie des graphes, moyen puissant d'investigation des structures combinatoires et la programmation linéaire, outil de modélisation d'un grand nombre de situations concretes ayant suscité la création d'une technique algorithmique - la méthode du simplexe - d'une grande richesse conceptuelle et d'une extraordinaire efficacité pratique. [...]"

Download or read book CONTRAINTES ET ALGORITHMES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE written by FRANCOIS.. LABURTHE and published by . This book was released on 1998 with total page 177 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL EVALUE LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES (PPC) POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE. SUR UN ENSEMBLE DE GRANDS PROBLEMES (D'ALLOCATION DE RESSOURCES, D'ORDONNANCEMENT, D'OPTIMISATION DE PARCOURS ET D'EMPLOIS DU TEMPS), ON ETUDIE ET ON PROPOSE DE RENFORCER LA RESOLUTION EN PPC PAR DES REGLES DE COUPES REDONDANTES, DES ALGORITHMES DE PROPAGATION ISSUS DE LA RECHERCHE OPERATIONNELLE ET DES ARBRES DE RECHERCHE DEDIES. ON COMPARE ENSUITE L'EFFICACITE D'UNE RESOLUTION PAR CONTRAINTES AVEC DES ALGORITHMES TRADITIONNELS DE RECHERCHE OPERATIONNELLE, CE QUI PERMET D'ETABLIR UNE CARTOGRAPHIE DE LA RESOLUTION DES PROBLEMES COMBINATOIRES CONSIDERES, METTANT EN RELATION LES PROBLEMES (LEUR TYPE ET LEUR TAILLE) AVEC LES METHODES DE RESOLUTION APPROPRIEES (PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES ET ALGORITHMES DE RECHERCHE OPERATIONNELLE). CETTE CARTOGRAPHIE MONTRE L'INTERET DE DEVELOPPER, POUR LES PROBLEMES COMPLEXES DE GRANDES TAILLE, DES ALGORITHMES HYBRIDES, UTILISANT LA PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES EN COOPERATION AVEC D'AUTRES GRANDES METHODES DE RESOLUTION, COMME L'OPTIMISATION LOCALE PAR EXEMPLE. POUR PERMETTRE LA PROGRAMMATION DE TELS ALGORITHMES COMPLEXES, ON PROPOSE UN LANGAGE DE HAUT NIVEAU, SALSA, PERMETTANT DE SPECIFIER LE CONTROLE D'ALGORITHMES DE RECHERCHE COMPLEXES. ON ILLUSTRE SON UTILISATION POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES DIVERS D'OPTIMISATION PAR DES ALGORITHMES HYBRIDES ET ON PRESENTE UNE SEMANTIQUE OPERATIONNELLE A PARTIR DE LAQUELLE A ETE REALISE L'IMPLEMENTATION PROTOTYPE.

Download or read book d extensibles d bloqueurs et d transversaux de probl mes d optimisation combinatoire written by Grégoire Cotté and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous étudions trois catégories de problèmes : les d-extensibles, les d-bloqueurs et les d-transversaux.Les d-extensibles de stables optimaux sont des ensembles de sommets d'un graphe G tels que tout stable de cardinal d du sous-graphe induit par un d-extensible peut être étendu à un stable optimal de G à l'aide de sommets qui n'appartiennent pas au d-extensible. Nous étudions les d-extensibles de cardinal maximal de stables dans les graphes bipartis. Nous démontrons quelques propriétés structurelles puis nous déterminons une borne inférieure du cardinal maximal d'un d-extensible. Nous étudions quelques classes de graphes dans lesquelles déterminer un d-extensible optimal de stables est un problème polynomial. Nous nous intéressons ensuite aux d-extensibles de stables dans les arbres. Nous prouvons plusieurs propriétés structurelles, déterminons une autre borne inférieure du cardinal maximal d'un d-extensible et étudions quelques classes d'arbres dans lesquelles déterminer un d-extensible optimal de stables est un problème polynomial.Les d-bloqueurs de stables sont des ensembles de sommets d'un graphe G tels que, si on retire les sommets d'un d-bloqueur, le cardinal maximal d'un stable du graphe induit par les sommets restants est inférieur d'au moins d au cardinal maximal d'un stable du graphe initial. Nous nous intéressons ici aux d-bloqueurs de coût minimal de stables dans les arbres. Après avoir prouvé une caractérisation des d-bloqueurs de stables dans les arbres, nous démontrons que déterminer un d-bloqueur de coût minimal de stable est un problème polynomial dans une classe d'arbres particulière.Soit Pi un problème d'optimisation sur un ensemble d'éléments fini. Un d-transversal de Pi est un ensembles d'éléments tel que l'intersection entre le d-transversal et toute solution optimale au problème Pi est de cardinal supérieur égal à d. Nous proposons ici une approche de génération de contraintes pour déterminer des d-transversaux de cardinal maximal de problèmes modélisés par des programmes mathématiques en variables binaires. Nous étudions deux variantes de cette approche que nous testons sur des instances de graphes générés aléatoirement pour déterminer des d-transversaux de stables optimaux et des d-transversaux de couplages optimaux.

Download or read book M taheuristiques hybrides pour la r solution du probl me d ordonnancement de voitures dans une cha ne d assemblage automobile written by Sébastien Noël and published by . This book was released on 2007 with total page 230 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

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 de partitionnement g n ralis par des m thodes d optimisation globale base de d placements stochastiques written by Safia Kedad Sidhoum and published by . This book was released on 1997 with total page 207 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'affectation de ressources à des activités compte parmi les sujets les plus vastes de l'optimisation combinatoire, de nombreux problèmes relèvent de cette thématique selon l'abstraction faite des entités ressources et activités, des contraintes imposées et des objectifs visés. L'ordonnancement de taches à machines parallèles sans relation avec contraintes additionnelles relève de cette problématique générale. Nous nous intéressons au problème de minimisation des temps de lancement dépendants de la séquence sous contraintes de capacité, de préaffectations des taches aux machines et de fenêtres de temps. Ce problème est modélisé sous forme de problème de partitionnement généralisé. Cette classe de problèmes considérée générale, découle d'une taxonomie que nous avons établie pour les problèmes d'optimisation combinatoire selon la caractéristique de répétitivité d'exécution de l'activité selon le formalisme des hypergraphes. Le problème défini est un problème NP-dur. L'existence d'une solution est liée au nombre de stabilité d'un graphe défini par des variables d'état et des relations d'exclusion binaires. Pour la résolution du problème d'optimisation, nous avons développé une heuristique parallèle en deux phases de construction et d'amélioration itérative. A l'issue de cette expérimentation et dans le souci d'élargir l'exploration du domaine de solutions, nous avons développé des méthodes d'optimisation globale à base de déplacements stochastiques à savoir une méthode de recherche tabou, une méthode de recuit simule, une méthode évolutionniste et des algorithmes génétiques à codages gray et binaire. Nous avons intégré ces modules dans un environnement d'études et d'expérimentation “LOOPS”. La résolution d'un ensemble de problèmes tests nous conduit à définir des tendances d'évolution qualitative permettant la mise en œuvre d'algorithmes hybrides. Une extension importante apportée au modèle est la prise en compte d'éléments stochastiques tels les pannes et les arrêts sur les machines.

Download or read book M thodes d optimisation combinatoire written by Irène Charon and published by Elsevier Masson. This book was released on 1996 with total page 268 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cet ouvrage propose une introduction aux méthodes généralement utilisées dans le domaine de l'optimisation combinatoire. Son objectif est double : proposer un ensemble de modélisations classiques, à l'aide principalement de la théorie des graphes et de la programmation linéaire; décrire un ensemble de méthodes exactes ou approchées pour résoudre les problèmes d'optimisation ainsi modélisés. Composé de trois parties (programmation linéaire, algorithmes dans les graphes, méthodes d'optimisation combinatoire), l'ouvrage propose de nombreux exercices, tous corrigés. Issu d'un cours de première et deuxième années de l'école Nationale Supérieure des Télécommunications, il s'adresse aux élèves des écoles d'ingénieurs, aux étudiants de deuxième cycle, ainsi qu'à tous ceux (ingénieurs, chercheurs... ) qui souhaitent se familiariser avec les méthodes d'optimisation combinatoire le plus souvent utilisées.

Download or read book M thodes hybrides parall les pour la r solution de probl mes d optimisation combinatoire written by Abdelkader Ouali and published by . This book was released on 2017 with total page 137 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les problèmes d'optimisation combinatoire sont devenus la cible de nombreuses recherches scientifiques pour leur importance dans la résolution de problèmes académiques et de problèmes réels rencontrés dans le domaine de l'ingénierie et dans l'industrie. La résolution de ces problèmes par des méthodes exactes ne peut être envisagée à cause des délais de traitement souvent exorbitants que nécessiteraient ces méthodes pour atteindre la (les) solution(s) optimale(s). Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au contexte algorithmique de résolution des problèmes combinatoires, et au contexte de modélisation de ces problèmes. Au niveau algorithmique, nous avons appréhendé les méthodes hybrides qui excellent par leur capacité à faire coopérer les méthodes exactes et les méthodes approchées afin de produire rapidement des solutions. Au niveau modélisation, nous avons travaillé sur la spécification et la résolution exacte des problématiques complexes de fouille des ensembles de motifs en étudiant tout particulièrement le passage à l'échelle sur des bases de données de grande taille. D'une part, nous avons proposé une première parallélisation de l'algorithme DGVNS, appelée CPDGVNS, qui explore en parallèle les différents clusters fournis par la décomposition arborescente en partageant la meilleure solution trouvée sur un modèle maître-travailleur. Deux autres stratégies, appelées RADGVNS et RSDGVNS, ont été proposées qui améliorent la fréquence d'échange des solutions intermédiaires entre les différents processus. Les expérimentations effectuées sur des problèmes combinatoires difficiles montrent l'adéquation et l'efficacité de nos méthodes parallèles. D'autre part, nous avons proposé une approche hybride combinant à la fois les techniques de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et la fouille de motifs. Notre approche est complète et tire profit du cadre général de la PLNE (en procurant un haut niveau de flexibilité et d'expressivité) et des heuristiques spécialisées pour l'exploration et l'extraction de données (pour améliorer les temps de calcul). Outre le cadre général de l'extraction des ensembles de motifs, nous avons étudié plus particulièrement deux problèmes : le clustering conceptuel et le problème de tuilage (tiling). Les expérimentations menées ont montré l'apport de notre proposition par rapport aux approches à base de contraintes et aux heuristiques spécialisées.

Download or read book Sur quelques probl mes d optimisation combinatoire written by Michel Sakarovitch and published by . This book was released on 1975 with total page 141 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

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 Optimisation combinatoire Programmation discr te written by Michel Sakarovitch and published by Editions Hermann. This book was released on 1984 with total page 296 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:

Download or read book Contributions la recherche dans des ensembles ordonn s written by Afonso Galvao Ferreira and published by . This book was released on 1990 with total page 153 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le problème de la recherche d'un élément dans un ensemble donne est un des problèmes fondamentaux en informatique non numérique, lie, par exemple, aux bases de données, a la compilation, a l'optimisation combinatoire, etc... Dans cette thèse nous abordons le problème de la recherche dans des ensembles ordonnes et quelques problèmes qui lui sont lies. Une matrice est dite triée si elle possédé une relation d'ordre total sur chaque ligne et chaque colonne. Un cas particulier est l'ensemble des matrices définies par x+y, la somme cartésienne de deux vecteurs tries. Après un tour d'horizon des problèmes de la sélection, de la recherche et du tri sur des ensembles de la forme x=y, nous démontrons des bornes inférieures et introduisons des bornes supérieures pour les problèmes de la recherche et de la sélection. Nous proposons, en outre, plusieurs algorithmes parallèles pour la recherche dans x+y. Ensuite nous montrons comment appliquer ces résultats a la resolution en parallèle du problème de décision du sac-a-dos, ou, étant donnes plusieurs objets et un sac de capacité définie a remplir, on veut décider s'il existe une combinaison des objets qui remplit exactement le sac. Des algorithmes avec une accélération optimale sont introduits pour divers modèles de machines parallèles a mémoire partagée et distribuée. Pour ce problème les approches existantes se ramènent soit a la recherche dans x+y, soit a la traversée d'un espace combinatoire a l'aide de la technique du Branch & Bound. Cette dernière technique est aussi discutée dans ce travail, ou nous présentons un algorithme de Branch & Bound en vue de la resolution de problèmes d'optimisation combinatoire sur la connexion machine. Enfin, toujours dans le domaine de l'optimisation combinatoire, nous étudions le comportement de l'algorithme de recuit simule. Nous prouvons que, malgré la confiance qu'il inspire et sa grande utilisation pour des application

Download or read book MODELISATION ET RESOLUTION DE PROBLEMES INDUSTRIELS D OPTIMISATION COMBINATOIRE written by ARMAN.. VOSKANIAN and published by . This book was released on 1997 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS LE CADRE DE CETTE THESE, NOUS DEFINISSONS DEUX NIVEAUX DE FORMALISATION D'UN PROBLEME REEL D'OPTIMISATION COMBINATOIRE : LE MODELE DE HAUT NIVEAU ET LE MODELE DE BAS NIVEAU, LE PREMIER ETANT DESTINE A UNE ANALYSE DU PROBLEME, ET LE DEUXIEME A L'IMPLEMENTATION DE L'ALGORITHME DE RESOLUTION. L'OBJECTIF PRINCIPAL DE CE TRAVAIL EST DE PROPOSER DES REGLES DE CHOIX DE LA METHODE DE RESOLUTION ET DU MODELE DE BAS NIVEAU A PARTIR DE PROPRIETES DECRIVANT LE MODELE DE HAUT NIVEAU. NOUS ETUDIONS LA COMPLEXITE THEORIQUE DES PROBLEMES CORRESPONDANT A CERTAINS MODELES DE BAS NIVEAU ET PROUVONS LEUR NON-APPROXIMABILITE, CE QUI MONTRE LA NECESSITE DE TROUVER UNE METHODE DE RESOLUTION ET UN MODELE DE BAS NIVEAU APPROPRIES POUR LES RESOUDRE. SUR L'EXEMPLE DE TROIS PROBLEMES INDUSTRIELS DE GRANDE TAILLE QUE NOUS RESOLVONS AVEC SUCCES, NOUS ILLUSTRONS COMMENT CHOISIR UNE TELLE METHODE ET UN TEL MODELE. APRES AVOIR FORMALISE UN ENSEMBLE DE PROPRIETES DE PROBLEME, NOUS INTRODUISONS DES REGLES, DESTINEES A GUIDER LE CHERCHEUR DANS LE CHOIX DE LA METHODE ET DU MODELE, ET DONT CES PROPRIETES SONT LES PREMISSES. LES REGLES SONT VALIDEES SUR UN ENSEMBLE DE 23 PROBLEMES REELS COLLECTES DANS LA LITTERATURE DU DOMAINE.

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.