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Les algorithmes fourmis 1 Les algorithmes fourmis Laurane Margot Années 90 : Apparition des premiers algorithmes fourmis Ant System (1992-1996)
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Algorithmes de colonies de fourmis : ACO Dépôt de piste Evaporation Départ dans une des villes Choisir une ville en fonction de : - distance
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23 avr 2009 · Les algorithmes de contrôle et d'optimisation inspirés de modèles de recherche collective Lorsqu'une colonie de fourmis d'Argentine doit
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On compare enfin l'algorithme ACO proposé avec d'autres ap- proches ABSTRACT We propose an algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO) meta-heuristic
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Ces algorithmes s'inspirent des comportements collectifs de dépôt et de suivi de pistes observés dans les colonies de fourmis Une colonie d'agents simples (les
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timisation par colonies de fourmis est une métaheuristique générale et non complète de l'algorithme cette phéromone s'évapore sur tous les arcs mais
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LK par Helsgaun [3] et la seconde entre l'algorithme des colonies de fourmi (ACS) et l'heuristique (LKH) Les heuristiques obtenues fut appelées
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Mots-Clés : algorithme colonie de fourmis métaheuristique résolution de sible à résoudre avec des algorithmes d'optimisation classiques dans un
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Les algorithmes de colonies de fourmis sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis et qui constituent une famille de méta heuristiques d'
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19 mai 2006 · 2 Optimisation par colonie de fourmis 3 Voyageur de commerce : Algorithme Ant System (AS) 6 2 1 Les fourmis du net
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Adaptation de la méthode des colonies de fourmis pour l'optimisation en variables continues Application en génie biomédical Page 2 Johann Dréo 2/56 Thèse -
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Algorithmes ACO (Ant Colony Optimization) : Méthodes d'approximations (pas LA meilleure solution) Stochastiques (aléatoires) Distribuées Algorithmes :
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L'exécution de cet algorithme est évaluée selon deux facteurs : la qualité de solution et le temps de calcul Des résultats numériques illustrant 1' approche
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PDF Les méthodes de classification automatique souffrent encore de plusieurs insuffisances et nécessitent souvent l'initialisation de plusieurs
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L'algorithme générique Ant-Knapsack est décrit dans la Figure 1 A chaque cycle de cet algorithme chaque fourmi construit une solution Lorsque toutes les
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2 3 1 Les algorithmes de colonies de fourmis 3 4 9 Formalisation et propriétés d'un algorithme de colonie de fourmis 44 3 4 9 1 Formalisation
Algorithme de Colonie de Fourmis 2 FSTF PDF - Scribd
Université Sidi Mohamed Ben Abdellah Faculté des Sciences et Techniques de Fès Algorithme de colonie de fourmis INTRODUCTION Btissam DKHISSI 1
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27 avr 2001 · Figure 2 Algorithme d'optimisation par colonie de fourmis pour un problème d'ordonnancement avec machine unique Étape 1: [Initialisation]
Les algorithmes
fourmis1Les algorithmes fourmis
Laurane
M argotLorane.Margot@etu.univ-savoie.fr
Mars 2006
Les algorithmes
fourmis2 PlanQu'est ce qu'un système multi -
a gents ?Comportements modélisés :
Le forage (algorithmes ACO)
Le rangement
Le transport collaboratif
La division des tâches
Conclusion
Les algorithmes
fourmis3Qu'est ce qu'un système multi-agents ?
2 typ e s d'agents : désirs, croyances, comportement Les agents cognitifsReprésentation sym
b olique du mondeRaisonnement
agents intelligents Les agents réactifsReprésentation du monde limitée à
l eurs perceptionsRéflex
e intelligence collectiveLes algorithmes
fourmis4Les algorithmes fourmis
Principe :
Agents simples
Stigmergi
e G r a s s 1959)Communication indirecte par le b
iais de modifications apportées à l'e n vi ronneme nt.Comportements émergents
Histoire :
Années 90 : Apparition des pr
emiers algorithmes fourmis Ant S ystem1992-1996)
2001-2 006 : Swar m B ot http://www.swarm -bots.org/
Les algorithmes
fourmis5 PlanQu'est ce qu'un système multi -
a gents ?Comportements modélisés :
Le forage (algorithmes ACO)
Le rangement
Le transport collaboratif
La division des tâches
Conclusion
Les algorithmes
fourmis6Comportement de forage
T=0 : chemin NS : P NS = 1 T=1 : quantité phéromones en A/B coté C : 0 quantité phéromones en A/B coté L: 0 P ALB = P AC B T=2 : quantité phéromones en A/B cotéC : 2x
quantité phéromones en A/B coté L : x P ALB < P AC BPhéromone
Sub s tance chimique é m ise par un individu (animal) et qui provoque un co mporte ment particul ier chez un autre individu de la mê me espèce comparables aux hormones. Hormone = d a ns l'organisme, Phéromones = l 'extérieurLes algorithmes
fourmis7Algorithmes ACO
Algorithmes ACO (Ant
Colony
Optimization) :
Métho
d es d'appro x imations (pas LA meilleure solution)Stochastiques (aléatoires),
Distribuées.
Algorithmes :
Ant S ystem (1992 publié en 1996)Elitist
A ntSystem
(1992)Max-Min
A ntSystem
(1997) Ant C olony S ystem (1997)Rank Based
A ntSystem
(1999) Ap pr ox imate N on deterministic T ree S earch 1999)Hyper Cube Framew
ork f o rACO (2001)
Les algorithmes
fourmis8Le problème du voyageur de commerce
Enonc n points (villes)d ij distance entre les villes i et j chemin de longueur totale minimale qui passe exactement une fois par chaque point (et revienne au point de départ) ?Formellement :Un graphe complet G = (V,A,f)
oùV = ensemble de sommets (villes)
A = ensemble d'arcs (routes entre les villes)f : A : fonction de coût sur les arcs (distance entre les villes par exemple). chemin hamiltonien qui minimise les coûts.Les algorithmes
fourmis9 Le 1 er algorithme ACO : Ant S ystemInitialisation :-
m fourmis sont pl acées au hasard dans les n vi lles calcul des distances d ijInitialisation des phéro
m ones ij pour chaque "route"Exécution :Tant que (¬Condi
t ion d'arrêt) 1.Constru
c tion des chemins :A chaq
ue pas, la fourmi k située dan s une ville i choisi une ville j du voisinage possibl e (vill es non visitées) selon la rè gle : ij = 1/d ij = valeur d'heuristi que et = p a ramètres 2.Mise à
jour des phérom ones :Évaporation
"ou b lier" les chemins les moins bons : ij (1- ij où = p a ramètre Qu alité d e la solution S k t r ou vée : ij ij + où 3.Efface
r mémoire fourmis (vill es vi sitées)quotesdbs_dbs12.pdfusesText_18[PDF] fourmi reine
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