Optimisation multi-objectif par colonies de fourmis : cas des problèmes de sac à dos

Inès Alaya 1
1 M2DisCo - Geometry Processing and Constrained Optimization
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude des capacités de la méta heuristique d'optimisation par colonie de fourmis (Ant Colony Optimization - ACO) pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif. Dans ce cadre, nous avons proposé une taxonomie des algorithmes ACO proposés dans la littérature pour résoudre des problèmes de ce type. Nous avons mené, par la suite, une étude expérimentale de différentes stratégies phéromonales pour le cas du problème du sac à dos multidimensionnel mono-objectif. Enfin,nous avons proposé un algorithme ACO générique pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectif. Cet algorithme est paramétré par le nombre de colonies de fourmis et le nombre de structures de phéromone considérées. Il permet de tester et de comparer, dans un même cadre,plusieurs approches. Nous avons proposé six variantes de cet algorithme dont trois présentent de nouvelles approches et trois autres reprennent des approches existantes. Nous avons appliqué et comparé ces variantes au problème du sac à dos multidimensionnel multi-objectif
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Thèse
Ordinateur et société [cs.CY]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2009. Français. 〈NNT : 2009LYO10060〉
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Soumis le : lundi 27 juin 2011 - 13:33:13
Dernière modification le : jeudi 19 avril 2018 - 14:38:03
Document(s) archivé(s) le : mercredi 28 septembre 2011 - 02:25:20

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Inès Alaya. Optimisation multi-objectif par colonies de fourmis : cas des problèmes de sac à dos. Ordinateur et société [cs.CY]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2009. Français. 〈NNT : 2009LYO10060〉. 〈tel-00603780〉

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