Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et
Ces algorithmes sont plus complets et complexes qu'une simple heuristique et permettent généralement d'obtenir une solution de très bonne qualité pour des pro-.
Métaheuristiques
On peut modifier les poids wi au cours de l'algorithme. En règle général lorsqu'on se déplace d'une solution s vers une solution voisine s
Université de Jijel Introduction aux Métaheuristiques
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Méta Heuristique
26/02/2019 Algorithm 6 Meta heuristique Population. P = P0 /*Generation de la population initial*/ t = 0 while Condition d'arret n'est pas verifie do. /* ...
Introduction aux métaheuristiques
▻ Exemple : Utiliser une métaheuristique pour générer des colonnes en génération de colonnes. ▻ Les matheuristiques sont l'objet du cours du 13 mars.
Métaheuristiques : Recherches locales et Algorithmes
12/10/2012 Méthodes exactes (pas dans ce cours) ou ... Sébastien Verel ... Métaheuristiques. Page 74. Métaheuristiques standards. Paysage Adaptatif. Paysage ...
8. Optimisation combinatoire et métaheuristiques
chaque ville correspond à un sommet et chaque arête à une paire de villes pouvant être visitées l'une à la suite de l'autre.
Techniques doptimisation 4.3.1 Métaheuristiques
Il reçoit davantage de phéromones au cours du temps et devient le chemin le plus emprunté. 4. Optimisation discrète. 4.3 Métaheuristiques. 4.3.5 Fourmis. Page
Annexe au chapitre 9 Métaheuristiques
En optimisation combinatoire théorie des graphes et théorie de la complexité
Métaheuristiques
Supports de cours. ▻ Supports de cours électronique (RO MD). ▻ Passage des cours en ligne (Info). ▻ Deux livres. 7. Page 8. Métaheuristiques : stratégies
Métaheuristiques
Voici ce qu'on trouve sur WikipédiA. Une métaheuristique est un algorithme d'optimisation visant à résoudre des problèmes d'opti-.
Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et
Ces algorithmes sont plus complets et complexes qu'une simple heuristique et permettent généralement d'obtenir une solution de très bonne qualité pour des pro-.
Introduction aux métaheuristiques
? Les matheuristiques sont l'objet du cours du 13 mars. MTH6311: Introduction aux métaheuristiques. 9/25. Page 10. 1/2.
Métaheuristiques : Recherches locales et Algorithmes
12 oct. 2012 Métaheuristiques standards. Paysage Adaptatif ... 2 Métaheuristiques standards ... Construction de solution (pas dans ce cours).
Metaheuristiques et optimisation combinatoire
13 févr. 2019 Métaheuristiques. Algorithmes évolution- naires. Optimisation multi-. Objectifs. 4/33. Méthodes de résolution.
Techniques doptimisation 4.3.1 Métaheuristiques
Il reçoit davantage de phéromones au cours du temps et devient le chemin le plus emprunté. 4. Optimisation discrète. 4.3 Métaheuristiques. 4.3.5 Fourmis
Université de Jijel Introduction aux Métaheuristiques
Le cours d'introduction aux Métaheuristiques préparé pour servir comme Alors une métaheuristique est une méthode algorithmique capable de guider et.
SYS843 D. Méta heuristique et optimisation évolutionnaire Partie 2
CONTENU DU COURS. D.2 Optimisation par essaims particulaires. 1) Intelligence d'essaims. 2) Algorithme PSO canonique. 3) Variantes de PSO.
Une nouvelle métaheuristique pour loptimisation difficile : la
l'optimisation dynamique qui fait face à des variations temporelles de la fonction objectif au cours de l'optimisation : il faut alors approcher au mieux la
Les méthodes de résolution approchées pour le Programmation en
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND). La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS). La métaheuristique Tabou. Amélie Lambert (Cnam).
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Une métaheuristique est un algorithme d'optimisation visant à résoudre des problèmes d'opti- In other words a metaheuristic can be seen as a
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Informatique et Applications Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et Métaheuristiques MASTER CODES CRYPTOGRAPHIE ET SÉCURITÉ DE
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Le cours d'introduction aux Métaheuristiques préparé pour servir comme support pédagogique d'étudiants inscrits en première année Master de spécialités
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13 fév 2019 · 1 Introduction 2 Problèmes d'optimisation et Métaheuristiques 3 Algorithmes évolutionnaires 4 Optimisation multi-Objectifs
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Métaheuristiques : stratégies pour l'optimisation de la production de biens et de services Activités pédagogiques Encadrements et supports de cours
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Une métaheuristique est une méthode de résolution approchée mimant un processus physique Ordre de grandeur : p = 1 à 100 (selon algorithme)
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Ce papier se concentre sur la description des trois classes principales de métaheuristiques à savoir les méthodes constructives celles dites de recherche
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Heuristique et métaheuristique Une métaheuristique est une stratégie générale 1-2-3-4-5-6-7-1 et que nous choisissions d'inverser la
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In this thesis we introduce a novel metaheuristic optimization algorithm named the Monar- chy Metaheuristic (MN) Our proposed metaheuristic is inspired from
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesAlgorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs1/33
Metaheuristiques et optimisation
combinatoireWilfried Segretier
LAboratoire de Mathématiques, Informatique et Applications (LAMIA)Université des Antilles et de la Guyane
Campus de Fouillole, Guadeloupe
13 février 2019
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesAlgorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs2/33
Plan1Introduction2Problèmes d"optimisation et Métaheuristiques3Algorithmes évolutionnaires4Optimisation multi-Objectifs
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmes d"optimisationHeuristiques
Métaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs3/33
Problèmes d"optimisationCouple(S;f)
S: Espace de recherche
f:S!Y 8s2S; f(s0)>f(s)(respf(s0)Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmes d"optimisationHeuristiques
Métaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs4/33
Méthodes de résolution
Différents types de méthodes de résolution IMéthodes exactes
Trouvent toujours la meilleure solution.
Exemple : Parcours exhaustif de l"espace de recherche. IMéthodes approchées
Explorent un sous-ensemble de l"espace de recherche.Se rapprochent de la solution optimale.
IMéthodes déterministes
Exécutent toujours la même suite d"opérations IMéthodes stochastiques
Guidées par des choix probabilistes (tirages aléatoires)Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmes d"optimisationHeuristiques
Métaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs5/33
Méthodes de résolution
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmesd"optimisationHeuristiques
Métaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs6/33
Heuristiques
Heuristiques
IGrec ancien :eurisko, je trouve
IMéthodes approchées
I Stratégie : Connaissance du problème considéré IBon sens
IRéduction de la complexité : Polynomial
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmesd"optimisation
HeuristiquesMétaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs7/33
Métaheuristiques
IMéthodes approchées
I meta: a un niveau supérieur, non spécifiques à un problème particulier IGuident la recherche de solutions optimales
IExploration efficace de l"espace de recherche
IMétaphores/Bio-inspiration
I Mécanismes d"intensification/diversification (extraction des optimums locaux)1Solution unique :Recherche tabou
Recuit simulé
GRASP 2P opulationde solutions
Algorithmes évolutionnaires
Algorithmes de colonies de
fourmisOptimisation par essaims
particulairesIntroduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmesd"optimisation
HeuristiquesMétaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs8/33
Méthodes à solution unique
Recuit simulé(Kirkpatrick et al., 1983)
I Simulation du processus de refroidissement d"un métal I Température T : probabilité choix voisin x" de x selon f(x") (fonction objectif)P(E;T) =ef(x0)f(x)T
ISchéma de refroidissement par palliers
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesProblèmesd"optimisation
HeuristiquesMétaheuristiques
Algorithmes
évolution-
nairesOptimisation
multi-Objectifs9/33
Méthodes à population de solutions
Algorithmes de colonies de fourmis(Dorigo et al., 1991)IInitialement proposé pour le
TSP IProblèmes à solutions
partielles (construction) IPhéromones : Renforcement
des solutions optimales IParamètres :;,
évaporation de la piste
Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesAlgorithmesévolution-
nairesExemples
d"utilisationMétaheuristiques
enclassificationsuperviséeOptimisation
multi-Objectifs10/33
Méthodes à population de solutions
Algorithmes évolutionnaires:I
J. Holland 1975 :
travaux sur les mécanismes d"auto adaptativité IEvolution naturelle :survie du plus adapté
brassage génétique mutations IEvaluation
=Fonction objectif =Fitness ILargement utilisés depuis
(Goldberg 1989)Introduction
Problèmes
d"optimisa- tion etMétaheuris-
tiquesAlgorithmesévolution-
nairesExemples
d"utilisationMétaheuristiques
enclassificationsuperviséeOptimisation
multi-Objectifs11/33
Algorithmes évolutionnaires : représentation et variationReprésentation ICaractérisation d"une solution sous une
forme appréhendable par l"AG IComplète : toute solution doit etre
représentable I problem dependant IExemples : chaines binaires, tableau
d"entiers, ensembles de var,...Opérateurs de variation
IFaire varier la population en créant de
nouveaux individus à partir des existants I problem dependant (representation) I doivent générer des individus viables I Opérateurs de diversificationCroisement (crossover) IRecombinaison de l"information
génétique, hérédité I2 parents!2 enfants
I stratégiequotesdbs_dbs16.pdfusesText_22[PDF] méthodes métaheuristiques
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