Méthodes approchées pour l’optimisation M -J Huguet https://homepages laas fr/huguet 2017-2018 Plan 1 Introduction 2 Heuristiques gloutonnes
Méthodes et outils d'optimisation Optimisation Introduction Introduction Exemples Caractéristiques Complexité Processus Méthodes Programmation linéaire Nombres entiers Programmation par Contraintes Meta-heuristiques Conclusion Biblio Méthodes d'optimisation Mais pour des cas particuliers, il peut exister des méthodes dédiées e caces
UNIVERSITÉ DE PARIS-EST CRÉTEIL ÉCOLE DOCTORALE (ED 532) MATHÉMATIQUES ET SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (MSTIC) THÈSE DE DOCTORAT SPÉCIALI
1 2 2 -Les méthodes approchées (heuristiques) : Elles sont généralement utilisées quand les méthodes optimales ne permettent pas de résoudre le problème en un temps acceptable Elles constituent une alternative très intéressante pour traiter les problèmes d'optimisation de grande taille si l'optimalité n'est pas primordiale
d'optimisation combinatoire sont NP-difciles [Garey and Johnson, 1979 ], car l'ensemble des congurations possibles peut être d'une taille telle que so n énumération exhaustive n'est pas envi
Méthodes de résolution du jeu de taquin Méthodes exactes Heuristique Exercice :Enigme des 6 missionnaires Exercices: jeu tic tac to 2 Optimisation Types Exemples de problèmes Méthodes Méta heuristique La descente DEKHICI L 2
niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à un large éventail de problèmes d’optimisation combinatoire Nous pouvons partager les méthodes heuristiques en deux catégories Celles qui permettent de déterminer un minimum local, et celles qui s'efforcent de déterminer un optimum global
Optimisation: des règles et heuristiques sont appliquées sur larbre issu de la phase précédente, afin de déterminer l [o donnan ementoptimal des opérations relationnelles, ainsi que l [utilisationdes méthodes d [a èsaux données qui permettront de générer un plan d [exécutionoptimum
pourquoi des méthodes et heuristiques d’optimisation seront propo-sées Enfin, un visage pouvant se présenter sous différents angles, une méthode sera exposée afin d’enrichir les possibilités du système Introduction L’analyse du contenu des images et la reconnaissance de formes sont des
Méthodes méta-heuristiques 8 RCP104 –Optimisation en Informatique Décembre 2013 Ilfaut êtreconscient queces méthodes exactespeuvent prendre beaucoup de temps, surtout lorsque les problèmessontdegrandetaille Une autre approche consiste à utiliser des méthodes méta-heuristiques visant à identifier rapidement de bonnessolutions
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Méthodes et outils d'optimisation - Optimisation
Méthodes et outils d'optimisation Optimisation Introduction Introduction Exemples Caractéristiques Complexité Processus Méthodes Programmation linéaire Nombres entiers Programmation par Contraintes Meta-heuristiques Conclusion Biblio Méthodes d'optimisation Mais pour des cas particuliers, il peut exister des méthodes dédiées e caces (optimales ou approchées) Par exemple :
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Méthodes approchées pour l’optimisation
Méthodes approchées pour l’optimisation M -J Huguet https://homepages laas fr/huguet 2017-2018 Plan 1 Introduction 2 Heuristiques gloutonnes 3 Méthodes de recherche locale 4 Méthodes à population 5 Hyrbidation 6 Optimisation multi-objectif 7 Conclusion 2
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Méta-Heuristiques 1 Introduction 2 Optimisation
Heuristiques gloutonnes 4 Méthodes de recherche locale 5 Méthodes à population 6 Hyrbidation 7 Optimisation multi-objectif 8 Conclusion 2 Section 1 Introduction 3 Optimisation Prise de décision Evaluation des décisions Critères / Objectif Faire les choix les plus pertinents Modélisation Méthodes de résolution Connaissances sur le(s) problèmes Optimisation Combinatoire Recherche
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Les méthodes d’optimisation - UCLouvain
Quelques algorithmes d’optimisation • Méthodes heuristiques ou approchées (1) –Recherchent, à moindre coût, une solution dont il n’est pas possible de garantir la qualité –Une méthode heuristique est dite «robuste» si elle converge le plus souvent vers la même solution
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Méthaheuristiques pour l’optimisation combinatoire et l
les problèmes d'optimisation de grande taille si l'optimalité n'est pas primordiale En effet, ces méthodes sont utilisées depuis longtemps par de nombreux praticiens On peut citer les méthodes gloutonnes et l'amélioration itérative : par exemple, la méthode de Lin et Kernighan qui resta longtemps le champion des algorithmes pour
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Optimisation Combinatoire (Méthodes approchées)
(Méthodes approchées) 1 Qu'est ce qu'un problème d'optimisation ? 2 Comment concevoir et implémenter des heuristiques pour résoudre des problèmes difficiles ? 3 Quelles méthodes sont disponibles et quelles sont leurs propriétés ? 4 Comment étudier et analyser une méthode ? Qu'est qu'un problème d'optimisation ? Parmi un ensemble d'alternatives qui satisfont une certaine
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Chapitre 8 : Introduction aux méthodes heuristiques
Heuristiques:règlesempiriquessimplesbaséessurl’expérience(résultats déjàobtenus)etsurl’analogie Généralement,onn’obtientpaslasolution optimalemaisunesolutionapprochée Méta-heuristiques:algorithmesd’optimisation(généralementdetype stochastique)combinantplusieursapprochesheuristiques 3
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LES METAHEURISTIQUES : DES OUTILS PERFORMANTS POUR LES
principales d'heuristiques, à savoir les méthodes cons-tructives, celles dites de recherche locale et celles consi-dérées comme évolutives (Costa, 1995) Ces méthodes étant suffisamment générales pour être appliquées à plusieurs catégories de problèmes d'optimisation combi-natoire, elles portent le nom de métaheuristiques
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Cours des Méthodes de Résolution Exactes Heuristiques et
méthodes appelées métaheuristiques, adaptées à chaque problème traité, avec cependant l’inconvénient de ne disposer en retour d’aucune informa-tion sur la qualité des solutions obtenues Les heuristiques ou les méta-heuristiques exploitent généralement des processus aléatoires dans
un problème d'optimisation particulier à l'aide d'une méta-heuristique Pour décrire les techniques de Recherche Locale et les Méthodes évolutives, nous
Hait
– Monte Carlo – Algorithme génétique – Essaim particulaire – Descente de gradient – Nelder-Mead method – 14 Méta-heuristique Déterministe avec
optimisa
Qu'est ce qu'un problème d'optimisation ? 2 Comment concevoir et implémenter des heuristiques pour résoudre des problèmes difficiles ? 3 Quelles méthodes
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4 2 12 Tâche 12 : tests, correction et optimisation sur le premier problème 50 Dans ce travail nous allons favoriser les méthodes heuristiques
PFEDI Mille.Baptiste
2 Les algorithmes approchés : heuristiques Heuristique par Séparation- Evaluation avortée Heuristique par arrondi de la solution Heuristique par méthode
OL Heur C
Ces algorithmes heuristiques fournissent donc rapidement des solutions réalisables est inspirée des méthodes d'optimisation continue.
5 mars 2012 Dans un deuxième temps nous développons une méthode heuristique de sélection de variables
Méta-heuristiques : algorithmes d'optimisation (généralement de type Méthode heuristique en programmation dynamique : Algorithme A?.
8 juin 2018 Méthodes exactes et heuristiques pour l'optimisation de l'agencement d'un logement: application aux situations de handicap. Yahya Bouzoubaa.
On dit d'une heuristique qu'elle est à la base de population si elle part/construit plusieurs solutions. Quelques heuristiques. Heuristiques. Déterministes
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 ( ...
Ces algorithmes heuristiques fournissent donc rapidement des solutions réalisables est inspirée des méthodes d'optimisation continue.
Dans le milieu de la conception l'optimisation est le fait d'optimiser une fonction. Une méthode heuristique est dite «efficace» si
28 mai 2015 2.4.1 Programmation DC et algorithme DCA pour l'optimisation continue . ... méthodes heuristiques basées respectivement sur la relaxation ...
En optimisation combinatoire une heuristique est un algorithme ap- proché qui permet d'identifier en temps polynomial au moins une solution réalisable rapide
8 jui 2018 · Méthodes exactes et heuristiques pour l'optimisation de l'agencement d'un logement: application aux situations de handicap Yahya Bouzoubaa
En optimisation combinatoire une heuristique est un algorithme ap- proché qui permet d'identifier en temps polynomial au moins une solution réalisable rapide
Heuristique = méthode empirique spécialisée à un problème particulier Métaheuristique = principe général applicable à différents problèmes
Méta-heuristiques : algorithmes d'optimisation (généralement de type Méthode heuristique en programmation dynamique : Algorithme A?
Méthodes de voisinage (une solution courante) : heuristiques classiques métaheuristiques de voisinage : recuit simulé recherche tabou Méthodes à base de
De plus la prochaine génération de réseau cellulaire la 5G avec ses ondes millimétriques entrainera une prolifération des sites d'antennes à courte portée
Quelques algorithmes d'optimisation • Méthodes heuristiques ou approchées (1) – Recherchent à moindre coût une solution dont il n'est pas possible
23 sept 2019 · 3 Réglage automatique des paramètres des méthodes d'optimisation 1/ Algorithme glouton 2/ heuristique basée sur la relaxation
Les premiers travaux ont fourni des heuristiques assez simples construisant une seule solution et des bornes inférieures basées sur des modèles de graphes ([
Ensuite suivant la façon de choisir une solution dan le voisinage on obtient différentes méthodes de recherche locale : méthode tabou descente pure
Quelles sont les méthodes d'optimisation ?
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.C'est quoi la méthode 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 calculer l'heuristique ?
Une métaheuristique peut être adaptée pour différents types de problèmes, tandis qu'une heuristique est utilisée à un problème donné.
Méthodes heuristiques en Optimisation Combinatoire Table des