INF4230 – Intelligence Artificielle Algorithme A*
– Ajout d'une heuristique. • A* et les heuristiques sont à la base de beaucoup de travaux en IA: – Recherche de
Chapitre 8 : Introduction aux méthodes heuristiques
Méta-heuristiques : algorithmes d'optimisation (généralement de type Méthode heuristique en programmation dynamique : Algorithme A?.
Intelligence Artificielle Heuristique
Algorithmes et recherches heuristiques. Recherche meilleur d'abord. Recherche gloutonne. L'algorithme A?. Algorithmes de recherche locale.
Les méthodes de résolution approchées pour le Programmation en
2 Les algorithmes approchés : heuristiques Définition 2 : Un algorithme de résolution Heuristique est un algorithme qui fournit une solution réalisable ...
Méta-heuristiques
Les algorithmes génétiques reprennent ces mécanismes pour définir une méta- heuristique de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire. L'idée est.
Algorithmes gloutons Problèmes doptimisation. Problèmes d
sous-problèmes) : heuristique de choix. Algorithmes gloutons – Stéphane Grandcolas – p.6. Algorithmes gloutons. Un algorithme glouton construit une solution
Algorithmes heuristiques et exacts pour le probleme de lensemble
Algorithmes heuristiques et exacts pour le probl`eme de l'ensemble dominant connexe minimum par. Sofiane Soualah. Département d'informatique et de recherche
Les Méthodes Hybrides en Optimisation Combinatoire:Algorithmes
28 avr. 2006 2.1 – Heuristique gloutonne pour le KP. 2.2.2 Calcul de bornes supérieures et élément critique. Calculer des bornes supérieures ou inférieures ( ...
Heuristique DSATUR
des exemples d'application nous aborderons le problème du temps de calcul de certains algorithmes
Coopération méta heuristique et logique floue pour le
Pour cela nous utilisons une approche pour la génération de base de r`egles floues et une optimisation automatiques au moyen d'algorithme génétique et d'un PSO
[PDF] INF4230 – Intelligence Artificielle Algorithme A* - GDAC
une heuristique est une méthode (~algorithme) qui calcule rapidement (ex: en temps constant linéaire ou polynomiale) une solution pouvant être approximative
[PDF] Intelligence Artificielle Heuristique - Université Paris Cité
Algorithmes et recherches heuristiques Recherche meilleur d'abord Recherche gloutonne L'algorithme A? Algorithmes de recherche locale
[PDF] Chapitre 8 : Introduction aux méthodes heuristiques
Quelques méthodes heuristiques 1 Algorithme A? 2 Recuit simulé 3 Algorithmes génétiques 4 Algorithme de colonies de fourmis
[PDF] Heuristiques
Dans cet algorithme la file contient des chemins issus de la racine à chaque étape on défile le chemin le plus prioritaire et on l'étend par les différentes
[PDF] Algorithmes de recherche heuristique - Free
Les algorithmes de recherche aveugle ou "non-informés" – n'exploitent aucune information présente dans l'arbre de recherche pour optimiser la recherche
[PDF] Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et
1 1 1 Introduction Si les méthodes de résolution exactes permettent d'obtenir une En optimisation combinatoire une heuristique est un algorithme ap-
[PDF] Algorithmes Heuristiques et Techniques dApprentissage
6 mai 2010 · Chapitre 1 Introduction 1 1 Probl`emes difficiles et algorithmes heuristiques Une instance d'un probl`eme d'optimisation combinatoire est
[PDF] Algorithmes de recherche informés - Irif
Les heuristiques • Algorithmes de recherche locale 1 Cours Intelligence Artificielle 2005-2006 Peter Habermehl Recherche meilleur d'abord
[PDF] Algorithmes Heuristiques et Evolutionnistes - Université de Lille
24 juil 2022 · 1! 4 2 Algorithme R8 : Introduction aux principes intéressons aux méthodes de résolution appliquées au format existant des formes
Algorithmes Et Recherches Heuristiques PDF - Scribd
Elise Bonzon (Université Paris Descartes) Intelligence artificielle Licence 3 Informatique 1 / 23 Algorithmes et recherches heuristiques
C'est quoi la méthode heuristique ?
La méthode heuristique repose sur une évaluation quasi continue, principalement formative. L'acquisition des notions est évaluée lors des observations de l'enseignant. L'évaluation s'appuie sur des critères explicites et partagés avec les élèves.Comment calculer l'heuristique ?
Cet algorithme utilise une heuristique qui calcule pour chaque nœud n le coût chemin g(n) depuis l`état initial jusqu'au nœud n. Le coût chemin g(n) est une fonction croissante le long d`un chemin : chacune n dans E, s dans Successeurs(n), g(n) <= g(s).Comment savoir si une heuristique est admissible ?
L'heuristique admissible Dans la science informatique, en particulier dans les algorithmes liés à pathfinding, une fonction heuristique est dite admissible si elle surestime jamais le coût pour atteindre l'objectif, à savoir que le coût qu'il estime pour atteindre l'objectif ne dépasse pas le coût le plus bas possible- h1 et h2 admissible implique pour tout noeud n h1(n) ? h?(n) et h2(n) ? h?(n). Donc pour tout noeud n on a max(h1(n),h2(n)) ? h?(n) donc max(h1,h2) est admissible.
Programmation en nombres entiers
Amélie Lambert
CnamECE 2016-2017
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 1 / 63
1Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 2 / 63
1Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 3 / 63
Rappel : Comment dérober le maximum?
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueIl peut voler
des barres d"or des liasses de billets Problème :Son sac à dos a :un volume max : 32 litres une charge max : 20kg une barre d"or : 300000 $ , 8kg, 6litres un paquet de billets : 100000 $, 3kg, 6litres )Modélisation du problèmeAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 4 / 63Rappel : Comment dérober le maximum?
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueIl peut voler
des barres d"or des liasses de billets Problème :Son sac à dos a :un volume max : 32 litres une charge max : 20kg une barre d"or : 300000 $ , 8kg, 6litres un paquet de billets : 100000 $, 3kg, 6litres )Modélisation du problèmeAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 4 / 63Rappel : Comment dérober le maximum?
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueIl peut voler
des barres d"or des liasses de billets Problème :Son sac à dos a :un volume max : 32 litres une charge max : 20kg une barre d"or : 300000 $ , 8kg, 6litres un paquet de billets : 100000 $, 3kg, 6litres )Modélisation du problèmeAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 4 / 63Rappel : Comment dérober le maximum?
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueIl peut voler
des barres d"or des liasses de billets Problème :Son sac à dos a :un volume max : 32 litres une charge max : 20kg une barre d"or : 300000 $ , 8kg, 6litres un paquet de billets : 100000 $, 3kg, 6litres )Modélisation du problèmeAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 4 / 63Modélisation du problème
Utilisation de la programmation linéaire en nombres entiers.Variables :variablex1nombre de barres d"or (300000$, 8 kg, 6 litres)variablex2nombre de paquets de billets (100000$, 3 kg, 6 litres)(PLNE)8
>>>>>:maxf(x1;x2) =3x1+x2Maximiser le profit8x1+3x220Contrainte de charge
6x1+6x232Contrainte de volume
x1;x22NContraintes d"intégrité
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 5 / 63
Modélisation du problème
Utilisation de la programmation linéaire en nombres entiers.Variables :variablex1nombre de barres d"or (300000$, 8 kg, 6 litres)variablex2nombre de paquets de billets (100000$, 3 kg, 6 litres)(PLNE)8
>>>>>:maxf(x1;x2) =3x1+x2Maximiser le profit8x1+3x220Contrainte de charge
6x1+6x232Contrainte de volume
x1;x22NContraintes d"intégrité
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 5 / 63
Un algorithme de résolution approché
Algorithme :
Remplir le sac avec le maximum d"or et compléter avec des billets.Avec ces données le voleur a intérêt à dérober 2 barres d"or et 1 paquet de
billets pour gagner 700000 $.On trouve une solution, mais on ne sait pas si c"est la meilleure solution
pour toute les instances de ce problème )notre algorithme estHeuristiqueAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 6 / 63Un algorithme de résolution approché
Algorithme :
Remplir le sac avec le maximum d"or et compléter avec des billets.Avec ces données le voleur a intérêt à dérober 2 barres d"or et 1 paquet de
billets pour gagner 700000 $.On trouve une solution, mais on ne sait pas si c"est la meilleure solution
pour toute les instances de ce problème )notre algorithme estHeuristiqueAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 6 / 63Un algorithme de résolution approché
Algorithme :
Remplir le sac avec le maximum d"or et compléter avec des billets.Avec ces données le voleur a intérêt à dérober 2 barres d"or et 1 paquet de
billets pour gagner 700000 $.On trouve une solution, mais on ne sait pas si c"est la meilleure solution
pour toute les instances de ce problème )notre algorithme estHeuristiqueAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 6 / 63Un algorithme dit "heuristique"
Définition 1 :Une solutionréalisabled"un (PLNE) est une solutionxquisatisfait les contraintes du problème.Définition 2 :Un algorithme de résolutionHeuristiqueest un algorithme
qui fournit une solution réalisable en un temps polynomial pour un problèmeNP-difficile.Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 7 / 63Un algorithme dit "heuristique"
Définition 1 :Une solutionréalisabled"un (PLNE) est une solutionxquisatisfait les contraintes du problème.Définition 2 :Un algorithme de résolutionHeuristiqueest un algorithme
qui fournit une solution réalisable en un temps polynomial pour un problèmeNP-difficile.Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 7 / 63Comment dérober le maximum
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueCaractéristiques : une barre d"or : 300000 $ , 8kg,6litresun paquet de billets : 100000 $,
3kg, 6litresSolution heuristique : l"or
d"abord2 lingots+1 liasseprofit : 23+11=7Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 8 / 63Comment dérober le maximum
Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banqueCaractéristiques : une barre d"or : 300000 $ , 8kg,6litresun paquet de billets : 100000 $,
3kg, 6litresSolution heuristique : l"or
d"abord2 lingots+1 liasseprofit : 23+11=7Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 8 / 63Résolution approchée d"un problème
Résoudre un P(L)NE peut prendre longtemps!
Mais si on a besoin d"une solution rapidement?
Idée :rechercher une "bonne" solution admissible (borne primale). Cette solution n"est pas nécessairement optimale, mais meilleure que laplupart des autres solutions admissibles!Intérêt :recherche rapideCes solutions (et les algorithmes pour les rechercher) sont dit(e)s
approché(e)s, ou heuristiquesPossibilité de validation par des bornes duales (et même recommandé!)
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 9 / 63
Algorithmes approchés
Algorithmes approchés particuliers (heuristiques) Méthodes par Séparation-Evaluation avortées, méthode gloutonne, arrondi de la solution optimale de la relaxation continue, algorithme par recherche locale, ...Méthodes génériques (métaheuristiques)Algorithmes mono-solution :
I Variable Neighborhood Descent (VND), Variable Neighborhood Search (VNS), recherche tabou, recuit simulé, ...Algorithmes multi-solutions I Algorithmes génétiques, colonies de fourmis, ...Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 10 / 63Algorithmes approchés
Algorithmes approchés particuliers (heuristiques) Méthodes par Séparation-Evaluation avortées, méthode gloutonne, arrondi de la solution optimale de la relaxation continue, algorithme par recherche locale, ...Méthodes génériques (métaheuristiques)Algorithmes mono-solution :
I Variable Neighborhood Descent (VND), Variable Neighborhood Search (VNS), recherche tabou, recuit simulé, ...Algorithmes multi-solutions I Algorithmes génétiques, colonies de fourmis, ...Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 10 / 631Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 11 / 63
1Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 12 / 63
Méthodes par Séparation-Evaluation avortées Principe :exécuter partiellement une méthode par Séparation-Evaluation,et à l"arrêter quand un critère d"arrêt est vérifié :Temps limite : risque de ne pas avoir de solution réalisable (borne
primale)!Ecart prédéfini entre borne primale / borne duale Critère mixte : temps limite si borne primale existe OU écart prédéfini entre borne primale/dualeAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 13 / 63
1Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 14 / 63
Heuristique par arrondi de la solution
Principe :mettre à 1 toutes les variables qui valent 1 dans la solution optimale de la RC (et à 0 les autres).Fournit-il une bonne solution entière?Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 15 / 63
Heuristique par arrondi de la solution
Principe :mettre à 1 toutes les variables qui valent 1 dans la solution optimale de la RC (et à 0 les autres).Fournit-il une bonne solution entière?Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 15 / 63
Exemple : le sac à dos
(SAD)8 >>>>>>:max nX i=1c ixi n X i=1a ixib x2 f0;1gnRésolution de la relaxation continue :1Trier les objets dans l"ordre décroissant des ratios
cia i2Charger le sac à dos dans cet ordre jusqu"à sa capacité maximale()mettre à 1 toutes les variables possible et couper la dernièreAlgorithme 1 :arrondir la solution continue pour obtenir une solution
entière :=)mettre à 1 toutes les variables qui valent 1 dans la solution optimale de la RC (et à 0 les autres).Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 16 / 63
Exemple : le sac à dos
(SAD)8 >>>>>>:max nX i=1c ixi n X i=1a ixib x2 f0;1gnRésolution de la relaxation continue :1Trier les objets dans l"ordre décroissant des ratios
cia i2Charger le sac à dos dans cet ordre jusqu"à sa capacité maximale()mettre à 1 toutes les variables possible et couper la dernièreAlgorithme 1 :arrondir la solution continue pour obtenir une solution
entière :=)mettre à 1 toutes les variables qui valent 1 dans la solution optimale de la RC (et à 0 les autres).Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 16 / 63
Exemple : le sac à dos
(SAD)8 >>>>>>:max nX i=1c ixi n X i=1a ixib x2 f0;1gnRésolution de la relaxation continue :1Trier les objets dans l"ordre décroissant des ratios
cia i2Charger le sac à dos dans cet ordre jusqu"à sa capacité maximale()mettre à 1 toutes les variables possible et couper la dernièreAlgorithme 1 :arrondir la solution continue pour obtenir une solution
entière :=)mettre à 1 toutes les variables qui valent 1 dans la solution optimale de la RC (et à 0 les autres).Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 16 / 63
Exemple : le sac à dos
Soit le sac à dos suivant :
(SAD)8 :maxx+ (b1)y x+byb x;y2 f0;1g2On prendx=1 ety=0, car11 >b1bValeur de la solution (entière) obtenue par l"algorithme 1=1Mais, valeur de la solution (entière) optimale=b1!Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 17 / 63
Exemple : le sac à dos
Soit le sac à dos suivant :
(SAD)8 :maxx+ (b1)y x+byb x;y2 f0;1g2On prendx=1 ety=0, car11 >b1bValeur de la solution (entière) obtenue par l"algorithme 1=1Mais, valeur de la solution (entière) optimale=b1!Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 17 / 63
Exemple : le sac à dos
Soit le sac à dos suivant :
(SAD)8 :maxx+ (b1)y x+byb x;y2 f0;1g2On prendx=1 ety=0, car11 >b1bValeur de la solution (entière) obtenue par l"algorithme 1=1Mais, valeur de la solution (entière) optimale=b1!Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 17 / 63
Exemple : le sac à dos
Soit le sac à dos suivant :
(SAD)8 :maxx+ (b1)y x+byb x;y2 f0;1g2On prendx=1 ety=0, car11 >b1bValeur de la solution (entière) obtenue par l"algorithme 1=1Mais, valeur de la solution (entière) optimale=b1!Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 17 / 63
Exemple : le sac à dos
Algorithme 2 :prendre la meilleure de 2 solutions suivantes :la solution de l"algorithme 1 Choisir le 1er objet non inclus dans le SAD dans l"algorithme 1 ()le premier qui à une valeur<1 , on notej+1 son indiceAlgorithme 1 : valeur jX i=1c iAlgorithme 2 : valeurcj+1Solution approchée de valeur maxfjX i=1c i;cj+1gAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 18 / 63Exemple : le sac à dos
Algorithme 2 :prendre la meilleure de 2 solutions suivantes :la solution de l"algorithme 1 Choisir le 1er objet non inclus dans le SAD dans l"algorithme 1 ()le premier qui à une valeur<1 , on notej+1 son indiceAlgorithme 1 : valeur jX i=1c iAlgorithme 2 : valeurcj+1Solution approchée de valeur maxfjX i=1c i;cj+1gAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 18 / 63 Algorithme approché spécifique : le sac-à-dos (3/3) Avec cette variante, on peut prouver que la valeur de la solution admissiblecalculée est au moins la moitié de la valeur d"une solution optimale!Cela nous fournit unegarantie de performancea priori, mais l"algorithme
peut être bien meilleur en pratiqueAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 19 / 63
Algorithme approché spécifique : le sac-à-dos (3/3) Avec cette variante, on peut prouver que la valeur de la solution admissiblecalculée est au moins la moitié de la valeur d"une solution optimale!Cela nous fournit unegarantie de performancea priori, mais l"algorithme
peut être bien meilleur en pratiqueAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 19 / 63
Exercice 1
appliquez ces deux algorithmes sur le problème suivant : (SAD)8 :maxx1+x2+5x3+3x43x1+2x2+4x3+2x45
x2 f0;1g4Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 20 / 631Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 21 / 63
Heuristique par méthode gloutonne
Définition 3 :Un algorithmegloutonfait, étape par étape, le choix d"un optimum local.Le problème du sac à dos. Approche gloutonneTrier les objets dans l"ordre décroissant des ratiosciaiTant qu"il reste de la place dans le sac à dos faireCharger le sac à dos dans cet ordre jusqu"à sa capacité maximale
()mettre à 1 toutes les variables possibleAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 22 / 63Heuristique par méthode gloutonne
Définition 3 :Un algorithmegloutonfait, étape par étape, le choix d"un optimum local.Le problème du sac à dos. Approche gloutonneTrier les objets dans l"ordre décroissant des ratiosciaiTant qu"il reste de la place dans le sac à dos faireCharger le sac à dos dans cet ordre jusqu"à sa capacité maximale
()mettre à 1 toutes les variables possibleAmélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 22 / 63Exercice 2
Appliquez cet algorithme sur le problème suivant : (SAD)8 :maxx1+x2+5x3+3x43x1+2x2+4x3+2x45
x2 f0;1g4Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 23 / 631Introduction et définition
2Les algorithmes approchés : heuristiques
Heuristique par Séparation-Evaluation avortéeHeuristique par arrondi de la solution
Heuristique par méthode gloutonne
Heuristique par recherche locale
3Les métaheuristique
La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS)La métaheuristique Tabou
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 24 / 63
Le voisinage d"une solution
Définition 6 :Levoisinaged"une solution donnéexest l"ensemble de solutions réalisables du problème de départ qui sont obtenues à partir dexvia une transformation élémentaire.Observation 3 :On dit que ces solutions sont "proches" dex. La
transformation élémentaire nécéssite d"être définie selon les besoins de l"algorithme. La taille d"un voisinage est variable et est au maximum égaleau cardinal de l"ensemble des solutions réalisables.Définition 7 :Une solution est unoptimum localsi elle est meilleure que
toutes les autres solutions d"un voisinage prédéfiniIdée : rechercher une ou des solutions "localement optimales"
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 25 / 63
Le voisinage d"une solution
Définition 6 :Levoisinaged"une solution donnéexest l"ensemble de solutions réalisables du problème de départ qui sont obtenues à partir dexvia une transformation élémentaire.Observation 3 :On dit que ces solutions sont "proches" dex. La
transformation élémentaire nécéssite d"être définie selon les besoins de l"algorithme. La taille d"un voisinage est variable et est au maximum égaleau cardinal de l"ensemble des solutions réalisables.Définition 7 :Une solution est unoptimum localsi elle est meilleure que
toutes les autres solutions d"un voisinage prédéfiniIdée : rechercher une ou des solutions "localement optimales"
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 25 / 63
Le voisinage d"une solution
Définition 6 :Levoisinaged"une solution donnéexest l"ensemble de solutions réalisables du problème de départ qui sont obtenues à partir dexvia une transformation élémentaire.Observation 3 :On dit que ces solutions sont "proches" dex. La
transformation élémentaire nécéssite d"être définie selon les besoins de l"algorithme. La taille d"un voisinage est variable et est au maximum égaleau cardinal de l"ensemble des solutions réalisables.Définition 7 :Une solution est unoptimum localsi elle est meilleure que
toutes les autres solutions d"un voisinage prédéfiniIdée : rechercher une ou des solutions "localement optimales"
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 25 / 63
Le voisinage d"une solution
Définition 6 :Levoisinaged"une solution donnéexest l"ensemble de solutions réalisables du problème de départ qui sont obtenues à partir dexvia une transformation élémentaire.Observation 3 :On dit que ces solutions sont "proches" dex. La
transformation élémentaire nécéssite d"être définie selon les besoins de l"algorithme. La taille d"un voisinage est variable et est au maximum égaleau cardinal de l"ensemble des solutions réalisables.Définition 7 :Une solution est unoptimum localsi elle est meilleure que
toutes les autres solutions d"un voisinage prédéfiniIdée : rechercher une ou des solutions "localement optimales"
Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 25 / 63
Voisinage et transformations élémentaires
Définir le voisinage correspond à définir la/les transformation(s) élémentaire(s)!Une transformation élémentaire doit être suffisamment simplequotesdbs_dbs8.pdfusesText_14[PDF] structure fonctionnelle d'un système automatisé
[PDF] méthodes heuristiques d'optimisation
[PDF] définition d'un système automatisé de production
[PDF] méthodes heuristiques et métaheuristique d'optimisation
[PDF] méthode heuristique optimisation
[PDF] système automatisé de production sap
[PDF] les métaheuristiques en optimisation combinatoire
[PDF] système automatisé de production pdf
[PDF] système automatisé de production ppt
[PDF] cours aide soignante module 1 pdf
[PDF] qcm module 1 aide soignante gratuit
[PDF] cours aide soignante module 2
[PDF] module 1 aide soignante résumé
[PDF] les 8 modules aide soignante