Méta-heuristiques de la famille des essaims pour l'optimisation dynamique, par Peio Loubiere (Samoëns, 6 février 2014)
Prise de vue et mise en page : Stéphane Dugowson
Peio Loubière est enseignant et chercheur à l'EISTI
Le pdf de l'exposé peut être téléchargé en bas de cette page.
Introduction
Optimisation dynamique
L'optimisation difficile
Fonction de coût
Applications : voyageur de commerce, etc
L'optimisation dynamique, une optimisation difficile
Suivre le minimum au cours du temps
Domaines d'application de l'optimisation dynamique
Generalized dynamic benchmark generator (GDBG), Li & al., 2008
C. Li and S. Yang. A Generalized Approach to Construct Benchmark Problems for Dynamic Optimization, Proc. of the 7th Int. Conf. on Simulated Evolution and Learning, 2008.
(En informatique, un benchmark est un banc d'essai permettant
de mesurer les performances d'un système pour le comparer à d'autres)
Métaheuristiques
Familles
(cliquer sur l'image pour l'agrandir)
Schéma extrait de l'article Métaheuristique de Wikipedia
La famille en essaims
bancs de poisson, abeilles, fourmis, etc...
Essaims particulaires : métaphore des pêcheurs
Perspectives et problématiques particulières
Perte de diversité, stratégies évolutionnaires, etc
Méthodes de résolution
Hyper-heuristiques
Questions
Références
Intelligence distribuée, sur Wikipedia
Swarm Behaviour, sur Wikipedia
Métaheuristique sur Wikipedia