[PDF] [PDF] Les méthodes de résolution approchées pour le - Cedric-Cnam

[PDF] Métaheuristiques - GERAD

Une métaheuristique est un algorithme d'optimisation visant à résoudre des problèmes d'opti- misation On peut modifier les poids wi au cours de l' algorithme

[PDF] Introduction aux métaheuristiques - GERAD

▻ Les matheuristiques sont l'objet du cours du 13 mars MTH6311: Introduction aux métaheuristiques 9/25 Page 10 1/2

[PDF] LES METAHEURISTIQUES€:

RESUME : Durant ces dernières années, plusieurs métaheuristiques ont prouvé leur efficacité pour la résolution de cours de ces vingt dernières années

[PDF] Metaheuristiques et optimisation combinatoire - eCursus - Université

13 fév 2019 · Métaheuris- tiques Problèmes d'optimisation Heuristiques Métaheuristiques Algorithmes évolution- naires Optimisation multi- Objectifs 3/33

[PDF] Métaheuristiques - TEL archives ouvertes

Métaheuristiques : stratégies pour l'optimisation de la production de biens et de services Activités pédagogiques Encadrements et supports de cours

[PDF] Métaheuristiques pour loptimisation combinatoire Plan du cours

– mimétisme – heuristique – méta heuristique – minimum local / global – méthodes (in)complètes – codage solution – landscape – structure de voisinage – 

[PDF] Métaheuristiques - LISIC

12 oct 2012 · Aléatoirement Construction de solution (pas dans ce cours) Méthodes exactes ( pas dans ce cours) ou Sébastien Verel Métaheuristiques 

[PDF] Les méthodes de résolution approchées pour le - Cedric-Cnam

La métaheuristique Variable Neihborhood Descent (VND) La métaheuristique Variable Neihborhood Search (VNS) La métaheuristique Tabou Amélie Lambert  

Métaheuristiques hybrides pour la résolution du - Archipel UQAM

Les métaheuristiques représentent alors une alternative intéressante pour trouver une solution de qualité acceptable dans des délais très courts Toutefois, il est 

[PDF] module de exp(ix)

[PDF] méthodes métaheuristiques

[PDF] algorithme heuristique pdf

[PDF] généralités sur les systèmes automatisés de production

[PDF] différence entre heuristique et métaheuristique

[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

Les méthodes de résolution approchées pour le

Programmation en nombres entiers

Amélie Lambert

Cnam

ECE 2016-2017

Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 1 / 63

1Introduction et définition

2Les algorithmes approchés : heuristiques

Heuristique par Séparation-Evaluation avortée

Heuristique 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 avortée

Heuristique 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 banque

Il 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 / 63

Rappel : Comment dérober le maximum?

Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banque

Il 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 / 63

Rappel : Comment dérober le maximum?

Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banque

Il 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 / 63

Rappel : Comment dérober le maximum?

Un malfaiteur arrive à s"introduire à l"intérieur d"une banque

Il 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 / 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 profit

8x1+3x220Contrainte de charge

6x1+6x232Contrainte de volume

x

1;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 profit

8x1+3x220Contrainte de charge

6x1+6x232Contrainte de volume

x

1;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 / 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 / 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 / 63

Un algorithme dit "heuristique"

Définition 1 :Une solutionréalisabled"un (PLNE) est une solutionxqui

satisfait 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 / 63

Un algorithme dit "heuristique"

Définition 1 :Une solutionréalisabled"un (PLNE) est une solutionxqui

satisfait 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 / 63

Comment 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 / 63

Comment 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 / 63

Résolution 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 la

plupart 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 / 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 / 63

1Introduction et définition

2Les algorithmes approchés : heuristiques

Heuristique par Séparation-Evaluation avortée

Heuristique 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 avortée

Heuristique 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/duale

Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 13 / 63

1Introduction et définition

2Les algorithmes approchés : heuristiques

Heuristique par Séparation-Evaluation avortée

Heuristique 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 >b1b

Valeur 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 >b1b

Valeur 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 >b1b

Valeur 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 >b1b

Valeur 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 / 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 / 63 Algorithme approché spécifique : le sac-à-dos (3/3) Avec cette variante, on peut prouver que la valeur de la solution admissible

calculée 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 pratique

Amélie 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 admissible

calculée 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 pratique

Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 19 / 63

Exercice 1

appliquez ces deux algorithmes sur le problème suivant : (SAD)8 :maxx1+x2+5x3+3x4

3x1+2x2+4x3+2x45

x2 f0;1g4Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 20 / 63

1Introduction et définition

2Les algorithmes approchés : heuristiques

Heuristique par Séparation-Evaluation avortée

Heuristique 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 ratioscia

iTant 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 / 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 ratioscia

iTant 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 / 63

Exercice 2

Appliquez cet algorithme sur le problème suivant : (SAD)8 :maxx1+x2+5x3+3x4

3x1+2x2+4x3+2x45

x2 f0;1g4Amélie Lambert (Cnam)ECE 2016-2017 23 / 63

1Introduction et définition

2Les algorithmes approchés : heuristiques

Heuristique par Séparation-Evaluation avortée

Heuristique 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 dex

via 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 égale

au 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 dex

via 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 égale

au 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 dex

via 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 égale

au 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 dex

via 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 égale

au 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)quotesdbs_dbs44.pdfusesText_44