Recherche (méta-)heuristique Recherche heuristique et méta-heuristique Matthieu Amiguet 2008 – 2009 1 Motivations 2 Recherche heuristique :A 3 Recherche méta-heuristique : algorithmes génétiques Recherche (méta-)heuristique Motivations Introduction 3 Un grand nombre de problèmes d’IA sont caractérisés par
Une heuristique peut manipuler (créer) une unité quelconque, donc en particulier créer de nouvelles heuristiques et de nouveaux attributs La différence entre une heuristique et une métaheuristique est seulement que la première est appliquée à une unité qui est un concept et la seconde à une unité qui est une heuristique
Cette partie aborde l’heuristique et les métaheuristiques en citant leur notions et classification qui se compose de deux grandes classes : Métaheuristique à solution unique et Métaheuristique à solution multiple et chaque classe comprend un ensemble de méthodes Par suite, l’algorithme SFLA (Shuffled
Données : six nombres dans une liste L et le résultat r à approcher 1 Choisir deux nombres a et b au hasard dans la liste L 2 Choisir une opération arithmétique (+, -, *, /) au hasard L'opération doit être possible (par exemple, on ne peut pas diviser 5 par 9) et utile (il est inutile par exemple de multiplier un nombre par 1) 3
Méthode heuristique ou métaheuristique non adaptée (paramètres liés entre eux, ????=1) Nouvel algorithme pour l’optimisation de la répartition des masses L’utilisation des algorithmes d’optimisation est contrôlée durant le processus
et, dans les cas plus di ciles, comment se ramener à ces cas simples La première remarque qui peut sauter aux yeux est d'imaginer que résoudre un (PMD) revient à arrondir la solution de sa relaxation continue
Les outils et le matériel informatique sont en constante évolution, chaque année des nouvelles méthodes et technologies apparaissent, afin de faciliter les tâches difficiles à traiter par un être humain ; ces tâches font aussi l’objet d’une évolution assez rapide que celle des outils de résolution, et cela en matière de
- pur : pas de métaheuristique, pas d’hyidation - direct : le problème n’estpas décomposé pour être résolu →espace de recherche = espace des solutions Conception et implémentation suivent la méthodologie à 3 niveaux pour une « recherche locale haute performance » décrite dans : B Estellon, F Gardi, K Nouioua (2009)
L'intervalle de temps entre le début d'une activité et ( , ,????, ) définit un temps d'attente des ???? ressources dans un stock d'entrée devant l'activité (Figure 1) Ce type d'attente apparaît aussi dans les stocks de sortie et se visualise comme la différence entre la date de fin d'une activité
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Recherche heuristique et méta-heuristique
En informatique, une heuristique est une technique visant à accélérer la recherche d’une solution à un problème Son but est d’aider à chercher dans la bonne direction Fait souvent appel à des connaissances “expertes” Les techniques heuristiques permettent généralement de faire un compromis entre la rapidité de la recherche et la
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Annexe au chapitre 9 Métaheuristiques
heuristique est un algorithme qui fournit rapidement (en temps polynomial) une solution réalisable, mais pas nécessairement optimale, pour un problème d'optimisation difficile Une heuristique, ou méthode approximative, est donc le contraire d'un algorithme exact qui trouve une solution optimale pour un problème donné L'usage d'une heuristique est
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EURISKO (DBLenat)
La différence entre une heuristique et une métaheuristique est seulement que la première est appliquée à une unité qui est un concept et la seconde à une unité qui est une heuristique D'où pas de différence, mais
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Dégradation thermique de l’EC pré-dégradée
Méthode heuristique ou métaheuristique non adaptée (paramètres liés entre eux, ????=1) Nouvel algorithme pour l’optimisation de la répartition des masses L’utilisation des algorithmes d’optimisation est contrôlée durant le processus Matériau vierge Condition initiale connue : m1(0) = 1
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Introduction sur les algorithmes d’optimisation
Une méta-heuristique est quant-à-elle une méthode générique pouvant optimiser une large gamme de problèmes différents sans nécessiter de changement profond dans le fonctionnement de l’algorithme Ce terme est parfois employé pour désigner une méthode combinant plusieurs heuristiques mais le terme hybride est préférable dans ce cas Une métaheuristique désigne davantage une méthode
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Option: Réseaux et Système sDistribué (RSD) Thème
Cette partie aborde l’heuristique et les métaheuristiques en citant leur notions et classification qui se compose de deux grandes classes : Métaheuristique à solution unique et Métaheuristique à solution multiple et chaque classe comprend un ensemble de méthodes Par suite, l’algorithme SFLA (Shuffled
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LIVRABLE N°4 Problématique d’allocation
différentes : une heuristique, une métaheuristique et une approche basée sur les systèmes multi-agent II/ PRESENTATION DE LA PROBLEMATIQUE Rappel bibliographique L’Intenet Physiue nommée (PI ou π ), comme présenté dans les livrables précédents, est un système logistiue glo al ouvet fondé su l’inte onnetivité physiue, digitale et opéationnelle au moyen de l’enapsulation
Optimisation de la QoS dans un réseau de radio cognitive
Il n'y a pas clairement de consensus sur la définition exacte des heuristiques et des métaheuristiques Nous allons adopter celles-ci : ▻ Une heuristique est une
Introduction Metaheuristiques
Les méta- heuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs , qui On peut faire la différence entre les métaheuristiques qui s'inspirent de
Metaheuristiques
1 Introduction et définition 2 Les algorithmes approchés : heuristiques Heuristique par Séparation-Evaluation avortée Heuristique par arrondi de la solution
OL Heur C
Dans la catégorie des heuristiques, les métaheuristiques se distinguent tout suivant la probabilité donnée par exp(-8/T), où 8 est la différence entre la valeur
M
taille des données en entrée de ; : constante indépendante de Comparaison solution optimale / borne Solution obtenue (heuristique / métaheuristique)
cours Meta IR V