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Algorithmes Genetiques Hybrides En Optimisation Combinatoire
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Book Synopsis ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE by : PASCAL.. REBREYEND
Download or read book ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES EN OPTIMISATION COMBINATOIRE written by PASCAL.. REBREYEND and published by . This book was released on 1999 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PORTE SUR LES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE ET SUR LEUR RESOLUTION GRACE AUX ALGORITHMES GENETIQUES, NOTAMMENT CEUX HYBRIDES. CETTE THESE TRAITE LES TROIS PROBLEMES SUIVANTS : L'ORDONNANCEMENT DE PROGRAMMES PARALLELES, LE PLACEMENT DE COMPOSANTS SUR CIRCUITS IMPRIMES ET LA CONSTRUCTION DE RESEAUX DE TELEPHONIE CELLULAIRE. CES PROBLEMES SONT RESOLUS PAR L'UTILISATION D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES GENETIQUES SONT UNE METHODE INTERESSANTE ET FACILEMENT PARALLELISABLE POUR TROUVER UNE SOLUTION SOUS-OPTIMALE D'UN PROBLEME COMBINATOIRE. ILS SONT BASES SUR LA THEORIE DE L'EVOLUTION DES ESPECES. LEUR METHODE CONSISTE DONC A FAIRE EVOLUER UNE POPULATION D'INDIVIDUS OU DE SOLUTIONS. CETTE THESE EXAMINE ET COMPARE LES DEUX PRINCIPALES FACONS DE COUPLER UN ALGORITHME GENETIQUE AVEC UNE HEURISTIQUE. CES DEUX METHODES SONT NOMMEES REPRESENTATION DIRECTE ET REPRESENTATION INDIRECTE. DANS LE CAS DE LA REPRESENTATION DIRECTE, L'HEURISTIQUE EST INTRODUITE AU SEIN DE L'ALGORITHME GENETIQUE EN MODIFIANT LES OPERATEURS DE CROISEMENT OU DE MUTATION. LA REPRESENTATION INDIRECTE CONSISTE A UTILISER L'ALGORITHME GENETIQUE POUR DETERMINER UN ORDRE TOTAL SUR LES ELEMENTS DU PROBLEME. ON UTILISE ALORS UNE HEURISTIQUE OU ALGORITHME DE LISTE QUI CONSTRUIT LA SOLUTION PAS A PAS EN TENANT COMPTE DE CET ORDRE. A PART LE PROBLEME DE L'ORDONNANCEMENT, CETTE THESE PRESENTE ET EXPLIQUE LA MODELISATION DE CHAQUE PROBLEME, MODELISATION QUI EST NECESSAIRE AFIN DE POUVOIR EXPLOITER AU MIEUX LES CARACTERISTIQUES DES ALGORITHMES GENETIQUES. LES TROIS PROBLEMES ETUDIES ONT PERMIS D'EXPERIMENTER LES DEUX TYPES D'ALGORITHMES GENETIQUES HYBRIDES. LES ALGORITHMES HYBRIDES TESTES ONT MONTRE LEUR EFFICACITE PAR RAPPORT AUX HEURISTIQUES CLASSIQUES. LES RESULTATS OBTENUS CONFIRMENT L'INTERET D'ADAPTER L'ALGORITHME GENETIQUE AU PROBLEME TRAITE.
Book Synopsis Algorithmes génétiques hybrides pour l'optimisation combinatoire by : Charles Fleurent
Download or read book Algorithmes génétiques hybrides pour l'optimisation combinatoire written by Charles Fleurent and published by . This book was released on 1994 with total page 244 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis ADAPTATION AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES DE PLUSIEURS METAHEURISTIQUES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE by : RACHID.. CHELOUAH
Download or read book ADAPTATION AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES DE PLUSIEURS METAHEURISTIQUES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE written by RACHID.. CHELOUAH and published by . This book was released on 2000 with total page 133 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LES METAHEURISTIQUES - PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE, LA METHODE DE RECHERCHE TABOU, LES ALGORITHMES GENETIQUES - SONT CONSIDEREES COMME DES METHODES EFFICACES POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRES. LE TRAVAIL PRESENTE DANS LE CADRE DE CETTE THESE CONSISTE A ADAPTER CES METHODES EN VUE DU TRAITEMENT DES FONCTIONS A VARIABLES CONTINUES, A LES REUNIR DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, AFIN DE COMPARER LEURS EFFICACITES, ET A LES APPLIQUER A PLUSIEURS PROBLEMES RELEVANT DU CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UNE STRATEGIE EFFICACE DE DISCRETISATION DES VARIABLES, NOUS AVONS DEFINI LA NOTION DE VOISINAGE, ET, POUR CHACUNE DES METHODES DEVELOPPEES, NOUS AVONS EXPLOITE DEUX CONCEPTS : LA DIVERSIFICATION ET L'INTENSIFICATION. LA DIVERSIFICATION PERMET DE BIEN COUVRIR L'ESPACE DES SOLUTIONS, ET DE DETERMINER LES ZONES PROMETTEUSES. L'INTENSIFICATION PERMET D'APPROFONDIR LA RECHERCHE DANS CHACUNE DES ZONES PROMETTEUSES LOCALISEES. NOUS AVONS D'ABORD DEVELOPPE DEUX NOUVELLES METHODES ; LA PREMIERE EST INSPIREE DE LA METHODE DE LA RECHERCHE TABOU, LA SECONDE EST UNE ADAPTATION DES ALGORITHMES GENETIQUES. PUIS NOUS AVONS PERFECTIONNE UN ALGORITHME DE RECUIT SIMULE ADAPTE AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES. AFIN D'ACCELERER LA CONVERGENCE DE CES METHODES PURES, NOUS LES AVONS COUPLEES AVEC UNE METHODE DE RECHERCHE LOCALE. NOUS AVONS, A CETTE FIN, MODIFIE LES PHASES D'INTENSIFICATION, EN UTILISANT LA METHODE DU POLYTOPE DE NELDER-MEAD, ET NOUS AVONS AINSI OBTENU TROIS METHODES HYBRIDES. NOUS AVONS REUNI TOUTES CES METHODES DANS UN MEME LOGICIEL, QUE NOUS AVONS APPELE OPTIM. CE LOGICIEL A ETE DEVELOPPE EN PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET, ET IMPLEMENTE EN C + +, PUIS EN LANGAGE MATLAB. EN COLLABORATION AVEC LE C.E.A., NOUS AVONS APPLIQUE LES METHODES DEVELOPPEES A L'OPTIMISATION DE CERTAINES FONCTIONS UTILISEES POUR LA CARACTERISATION DE MODELES D'INVERSION, EN CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT.
Book Synopsis Optimisation combinatoire par métaheuristiques by : Khaled Ghédira
Download or read book Optimisation combinatoire par métaheuristiques written by Khaled Ghédira and published by Editions TECHNIP. This book was released on 2007 with total page 130 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Les algorithmes génétiques et l'optimisation combinatoire by : Daniel A. Soto-Forero
Download or read book Les algorithmes génétiques et l'optimisation combinatoire written by Daniel A. Soto-Forero and published by . This book was released on 2014 with total page 121 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques by : Martin Krueger
Download or read book Méthode d'analyse d'algorithmes d'optimisation stochastiques à l'aide d'algorithmes génétiques written by Martin Krueger and published by . This book was released on 1993 with total page 194 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DANS NOTRE VIE QUOTIDIENNE NOUS RENCONTRONS CONSTAMMENT DES PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE. TOUS CES PROBLEMES NECESSITENT LA RECHERCHE D'UNE SOLUTION OPTIMALE SELON UN CRITERE DONNE, PAR EXEMPLE MINIMISER UN COUT OU MAXIMISER UN PROFIT. SI LE PROBLEME D'OPTIMISATION DEVIENT TROP COMPLEXE, ET INTERDIT UNE RECHERCHE EXHAUSTIVE, ON UTILISE ALORS UN ALGORITHME QUI DONNE UNE SOLUTION APPROCHEE: UNE HEURISTIQUE. NOUS NOUS INTERESSONS PLUS PARTICULIEREMENT AUX HEURISTIQUES ALEATOIRES, QUI FONT UNE RECHERCHE GUIDEE PAR DES PROCESSUS STOCHASTIQUES. L'ANALYSE ET LA COMPARAISON DE L'EFFICACITE DE TELLES HEURISTIQUES (MESUREE PAR LA PERFORMANCE MOYENNE) EST PARTICULIEREMENT DIFFICILE, CAR CHACUNE POSSEDE PLUSIEURS PARAMETRES DE CONTROLE DONT LE REGLAGE PEUT AVOIR UNE GRANDE INFLUENCE SUR SON EFFICACITE. D'AUTANT PLUS QUE L'EFFICACITE DES HEURISTIQUES ALEATOIRES EST TRES DIFFICILE A MESURER DU FAIT DE LEURS PERFORMANCES VARIABLES D'UNE EXECUTION A L'AUTRE. DANS CETTE THESE NOUS PROPOSONS UN NOUVEL OUTIL POUR LE REGLAGE DE CES PARAMETRES DE CONTROLE: HARPE (HYPER-ALGORITHME DE RECHERCHE DES PARAMETRES DE CONTROLE). CELUI-CI EST FONDE SUR L'EMPLOI D'UN ALGORITHME GENETIQUE. EN EFFET, L'UTILISATION DES ALGORITHMES GENETIQUES DANS CE CADRE EST PARTICULIEREMENT BIEN ADAPTE, CAR ILS PEUVENT ETRE UTILISES DIRECTEMENT POUR L'OPTIMISATION DE FONCTIONS NON-DETERMINISTES. CETTE APPROCHE NOUS A PERMIS NOTAMMENT DE RETROUVER, POUR LE RECUIT SIMULE, DE MANIERE RAPIDE ET AUTOMATIQUE, DE BONS REGLAGES DES PARAMETRES DE CONTROLE, QUI AVAIENT ETE DECOUVERT AU FIL DES ANNEES DE MANIERE EMPIRIQUE. DE PLUS, HARPE NOUS A PERMIS D'ANALYSER LES MECANISMES MEMES DES ALGORITHMES D'OPTIMISATION ETUDIES: EVALUATION DE L'EFFICACITE DES DIFFERENTES COMPOSANTES DE L'ALGORITHME, PAR EXEMPLE. UNE AUTRE ORIGINALITE DE CE TRAVAIL CONSISTE EN UNE IMPLEMENTATION PARALLELE DE HARPE SUR UN RESEAU TRES HETEROGENE DE STATIONS DE TRAVAIL.
Book Synopsis Parallel Genetic Algorithms by : Joachim Stender
Download or read book Parallel Genetic Algorithms written by Joachim Stender and published by IOS Press. This book was released on 1993 with total page 230 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers by : David A. Coley
Download or read book An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers written by David A. Coley and published by World Scientific. This book was released on 1999 with total page 248 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This invaluable book has been designed to be useful to most practising scientists and engineers, whatever their field and however rusty their mathematics and programming might be. The approach taken is largely practical, with algorithms being presented in full and working code (in BASIC, FORTRAN, PASCAL AND C) included on a floppy disk to help the reader get up and running as quickly as possible. The text could also be used as part of an undergraduate course on search and optimisation. Student exercises are included at the end of several of the chapters, many of which are computer-based and designed to encourage exploration of the method.
Book Synopsis Modélisation et résolution multi-objectifs des règles d'association by : Mohammed Khabzaoui
Download or read book Modélisation et résolution multi-objectifs des règles d'association written by Mohammed Khabzaoui and published by . This book was released on 2006 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La technologie haut débit des puces à ADN permet de visualiser simultanément le niveau d'expression de plusieurs milliers de gènes ou groupe de gènes dans des conditions différentes Cette technologie haut débit génère une grande diversité de données qui implique un important travail d'analyse. Une de ces problématiques, concerne la recherche de règles d'associations qui consiste à extraire un ensemble de formules logiques conditionnelles permettant de déduire la valeur d'un attribut but à partir des valeurs d'autres attributs. La recherche de règles d'association peut être vue comme un problème d'optimisation puisque l'on recherche les règles optimisant un certain critère. La combinatoire associée au problème est très importante. Ceci ne permet pas d'utiliser pour des problèmes de grandes tailles (comme c'est le cas ici) des algorithmes exactes d'énumération. Il est donc nécessaire d'avoir recours à des heuristiques telles que par exemple les métaheuristiques. Le contexte de la thèse étant la résolution d'un problème d'optimisation combinatoire multi-objectif pour l'analyse de données obtenues à l'aide de la technologie des puces à ADN, nous nous focalisons sur la modélisation et la résolution multi-objectif du problème de recherche de règles d'association. Puis nous nous intéressons à l'apport des méthodes d'optimisation approchées, à savoir les algorithmes génétiques (AG) Nous avons proposé un algorithme génétique permettant de traiter des bases de données relatives à des expérimentations sur puces à ADN. Cet algorithme possède un codage et des opérateurs adaptés à la recherche de règles d'association et des mécanismes multi-objectif ont été implémentés. Nous avons mis en place un mécanisme adaptatif pour pouvoir appliquer plusieurs mutations selon l'évolution de l'algorithme et adapter leur taux d'application en fonction de l'amélioration apportée par chacun d'eux. Nous avons proposé une approche parallèle développée pour le problème de recherche de règles, dans laquelle différents algorithmes génétiques coopèrent. Plusieurs approches coopératives ont été proposées. Nous avons montré à la fois l'apport du parallélisme et l'apport de la coopération entre méthodes de différents types.
Book Synopsis Foundations of Global Genetic Optimization by : Robert Schaefer
Download or read book Foundations of Global Genetic Optimization written by Robert Schaefer and published by Springer. This book was released on 2007-07-07 with total page 227 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Genetic algorithms today constitute a family of e?ective global optimization methods used to solve di?cult real-life problems which arise in science and technology. Despite their computational complexity, they have the ability to explore huge data sets and allow us to study exceptionally problematic cases in which the objective functions are irregular and multimodal, and where information about the extrema location is unobtainable in other ways. Theybelongtotheclassofiterativestochasticoptimizationstrategiesthat, during each step, produce and evaluate the set of admissible points from the search domain, called the random sample or population. As opposed to the Monte Carlo strategies, in which the population is sampled according to the uniform probability distribution over the search domain, genetic algorithms modify the probability distribution at each step. Mechanisms which adopt sampling probability distribution are transposed from biology. They are based mainly on genetic code mutation and crossover, as well as on selection among living individuals. Such mechanisms have been testedbysolvingmultimodalproblemsinnature,whichiscon?rmedinpart- ular by the many species of animals and plants that are well ?tted to di?erent ecological niches. They direct the search process, making it more e?ective than a completely random one (search with a uniform sampling distribution). Moreover,well-tunedgenetic-basedoperationsdonotdecreasetheexploration ability of the whole admissible set, which is vital in the global optimization process. The features described above allow us to regard genetic algorithms as a new class of arti?cial intelligence methods which introduce heuristics, well tested in other ?elds, to the classical scheme of stochastic global search.
Book Synopsis Foundations of Genetic Algorithms 4 by : Richard K. Belew
Download or read book Foundations of Genetic Algorithms 4 written by Richard K. Belew and published by Morgan Kaufmann. This book was released on 1997 with total page 480 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Hybridation d'algorithmes génétiques et de méthodes classiques de recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes d'ordonnancement by : Lamia Djerid-Zahra
Download or read book Hybridation d'algorithmes génétiques et de méthodes classiques de recherche opérationnelle pour résoudre des problèmes d'ordonnancement written by Lamia Djerid-Zahra and published by . This book was released on 1997 with total page 145 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Afin de résoudre de manière efficace des problèmes d'ordonnancement (de type disjonctif) NP-difficiles, nous avons conçu une famille de méthodes hybrides intégrant des algorithmes génétiques dans des méthodes classiques de recherche opérationnelle (procédure par séparation et évaluation ou PSE). Un nouveau codage direct (à tout chromosome correspond une et une seule solution du problème) ternaire (et non pas binaire) sert de structure de données à toutes les méthodes utilisées. De nouveaux operateurs génétiques définis sur ce codage permettent de conserver des sous-ensembles de contraintes de précédence imposés par la PSE ou par des propriétés de dominance. Ces nouveaux concepts ont été implémentés de manière différente sur un problème d'ordonnancement de projet avec des ressources existant en un seul exemplaire (minimisation de la durée totale) et sur le problème de base à une machine pour la minimisation de la somme des retards. Par ailleurs, nous avons étudié la conservation des (bons) schémas symboliques pour les problèmes de permutation de manière analytique et expérimentale (espérance mathématique d'indicateurs de performance appliqués à des croisements génétiques), ceci afin d'améliorer les performances de l'algorithme génétique par le bon choix de ses opérateurs internes.
Book Synopsis Genetic Algorithms and Engineering Optimization by : Mitsuo Gen
Download or read book Genetic Algorithms and Engineering Optimization written by Mitsuo Gen and published by John Wiley & Sons. This book was released on 1999-12-28 with total page 520 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Im Mittelpunkt dieses Buches steht eines der wichtigsten Optimierungsverfahren der industriellen Ingenieurtechnik: Mit Hilfe genetischer Algorithmen lassen sich Qualität, Design und Zuverlässigkeit von Produkten entscheidend verbessern. Das Verfahren beruht auf der Wahrscheinlichkeitstheorie und lehnt sich an die Prinzipien der biologischen Vererbung an: Die Eigenschaften des Produkts werden, unter Beachtung der äußeren Randbedingungen, schrittweise optimiert. Ein hochaktueller Band international anerkannter Autoren. (03/00)
Book Synopsis Algorithmes évolutionnaires pour l'ordonnancement industriel by : Arnaud Zinflou
Download or read book Algorithmes évolutionnaires pour l'ordonnancement industriel written by Arnaud Zinflou and published by . This book was released on 2008 with total page 570 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Hybrid Genetic Algorithms for Optimization by : Kedar Nath Das
Download or read book Hybrid Genetic Algorithms for Optimization written by Kedar Nath Das and published by LAP Lambert Academic Publishing. This book was released on 2012 with total page 264 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: In this book, a Genetic Algorithm (GA) is hybridized with the local search called Quadratic Approximation (QA) that helps in finding the minima of a quadratic surface passing through three different arbitrary points in the search space. The designed hybrid GA is proposed to solve both unconstrained and unconstrained optimization problems. Initially, a qualitative combination of GA operators is being investigated to solve unconstrained optimization problems and is testified through some typical unconstrained benchmark functions. The proposed algorithm is used to solve some real world problems those are free of constraints. Later, the unconstrained algorithm is developed to handle constraints and its efficiency and efficacy is verified through some constrained typical benchmark function. Further, it is applied to some constrained real world problems. Towards the end, an efficient retrievable GA is proposed to solve to the Japanese number game called "Sudoku Puzzle" with a higher success rate.
Book Synopsis Foundations of Genetic Algorithms 3 by : L. Darrell Whitley
Download or read book Foundations of Genetic Algorithms 3 written by L. Darrell Whitley and published by . This book was released on 1995 with total page 352 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Book Synopsis Résolution du problème d'allocation optimale de ressources multiples à l'aide d'un algorithme génétique by : Marouene Ben Jabeur
Download or read book Résolution du problème d'allocation optimale de ressources multiples à l'aide d'un algorithme génétique written by Marouene Ben Jabeur and published by . This book was released on 2010 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Les opérations de recherche et de sauvetage font partie des activités humanitaires que le gouvernement canadien offre. Ces opérations doivent être mises à la disposition de tous les vols aériens dans un espace de plus de vingt millions de kilomètres carrés et de tous les bateaux naviguant dans les eaux maritimes du gouvernement fédéral dont les océans, le fleuve Saint-Laurent et les Grands Lacs. L'ultime objectif que se fixe le gouvernement canadien en mettant à l'oeuvre ce genre d'opérations consiste à "prévenir les pertes de vie et les blessures en utilisant les ressources privées et publiques pour alerter, répondre et aider dans les situations de détresse". Leur travail, humanitaire, consiste à trouver un objet perdu dans les meilleurs délais afin de ne pas risquer de perdre des vies. Ce but pourrait être atteint si l'on arrive à trouver un moyen d'affecter d'une manière optimale les ressources dont on dispose à des secteurs sur lesquels les opérations de recherche vont être effectuées. L'objectif de nos travaux est d'examiner de plus près et d'essayer de résoudre le problème d'allocation de ressources multiples que vivent les centres de coordination des opérations de recherche et de sauvetage. Ce problème se résume à mettre en place un plan d'affectation des ressources à des zones de recherche permettant de maximiser l'efficience de leurs utilisations et d'augmenter les chances de trouver des survivants en peu de temps. Pour ce faire, nous définissons un algorithme génétique capable de trouver une solution au problème à résoudre. Ensuite, nous adapterons la solution proposée afin de prendre en charge et manipuler les contraintes imposées par le problème. Lors de nos expérimentations, nous avons cherché à améliorer la performance et l'efficacité de notre algorithme en y introduisant plusieurs méthodes basées sur le principe de la satisfaction des contraintes. Notre bilan nous indique que nos meilleurs résultats sont obtenus en mettant en place un algorithme génétique dont le fonctionnement des opérateurs de reproduction ne tolère aucune violation de contraintes. En les comparant à ceux obtenus en résolvant le problème par l'approche d'optimisation combinatoire, nous avons constaté qu'on n'a pas pu égaler le niveau de succès atteint. Ceci est dû à l'aspect aléatoire sur lequel les algorithmes génétiques se basent pour parcourir l'espace de recherche, sélectionner et améliorer une solution.
