Initiation à l'optimisation - métaheuristiques - problèmes à variables continues

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Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences.

Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés :

  • GA (génétique),
  • DE (évolution différentielle),
  • BBO (biogéographie),
  • RS (recuit simulé),
  • GSO (Gravitationnel),
  • CRO (réaction chimique),
  • PSO (essaim de particules),
  • LUC (lucioles),
  • ABC (colonies d’abeilles artificielles),
  • GWO (loup gris),
  • ACO (colonies de fourmis),
  • BSO (brainstorming).

Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels.

 

Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.

 
Initiation à l'optimisation - métaheuristiques - problèmes à variables continues

Initiation à l'optimisation - métaheuristiques - problèmes à variables continues

Sameh Kessentini, Dominique Barchiesi

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