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Journée Optimisation par Essaim Particulaire 2003 
Diverses techniques d’optimisation inspirées de la théorie de l’auto-organisation dans les systèmes biologiques
Biologie, auto-organisation, programmation à mémoire adaptative et métaheuristiques. 

par nojhan le 21 octobre 2003

Le groupe META (Métaheuristiques : théorie et applications), groupe de travail commun au GdR ALP et au GdR MACS du CNRS a organisé, avec le soutien de la Section Automatique du Club EEA le premier séminaire francophone sur le thème de l’optimisation par essaim particulaire (OEP) au Carré des Sciences, à Paris, le jeudi 2 octobre 2003.

J’y ai présenté un exposé de synthèse sur les relations entre les métaheuristiques et la biologie, notamment du point de vue de la théorie de l’auto-organisation.

Les documents sont disponibles sur le site de OEP’2003, à la page documents téléchargeables Vous y trouverez notamment :
-  ma présentation (pdf),
-  un article complet (pdf).

Introduction

La biologie des organismes est la source d’inspiration de nombreuses métaheuristiques. Ainsi, les théories de l’évolution ont inspiré les algorithmes évolutionnaires, les phénomènes de suivi de piste chez les fourmis ont conduit à l’élaboration des algorithmes de colonies de fourmis, l’étude de l’organisation de groupes d’animaux a donné naissance aux méthodes d’optimisation par essaims particulaires. Il existe, en outre, d’autres algorithmes, moins connus que ceux que nous venons de citer, qui découlent de la biologie : en particulier, des algorithmes inspirés du fonctionnement du système immunitaire, des algorithmes pour l’allocation dynamique de tâches, s’appuyant sur des de modèles d’organisation du travail chez les fourmis, des algorithmes de classification suggérés par les bancs de poissons.

Une contribution importante de la biologie dans ce domaine vient de la théorie de l’auto-organisation, qui permet d’analyser les propriétés de plusieurs métaheuristiques issues des métaphores biologiques. Cette théorie --- encore peu connue, en dehors de la communauté de l’éthologie --- décrit les conditions d’apparition de phénomènes complexes à partir de systèmes distribués, dont les agents font l’objet d’interactions simples, mais nombreuses. La théorie met en avant des concepts tels que la communication, l’hétérarchie dense, les rétroactions, l’amplification des fluctuations et l’émergence. L’intelligence en essaim est ainsi née sur deux fronts : via une approche "systèmes auto-organisés" (ayant donné lieu aux algorithmes de colonies de fourmis) et via une approche "systèmes socio-cognitifs" (ayant conduit à l’optimisation par essaim particulaire).

Nous proposons de mettre la théorie de l’auto-organisation en relation avec le concept de programmation à mémoire adaptative, qui tente de décrire les points clefs des métaheuristiques modernes, en insistant notamment sur le rôle de la mémoire et des mécanismes d’intensification et de diversification.

En nous plaçant dans le cadre des théories de l’auto-organisation et de la programmation à mémoire adaptative, nous avons conçu un algorithme inspiré des colonies de fourmis : l’algorithme CIAC ("Continuous Interacting Ant Colony"), qui insiste sur l’importance des canaux de communication. Dans cet algorithme, les fourmis artificielles possèdent deux moyens d’échange des informations : via des pistes de phéromone (principe de base des algorithmes de colonies de fourmis), et via un échange direct (très similaire à l’échange d’information dans l’optimisation par essaim particulaire). Plus généralement, nous pensons que la théorie de l’auto-organisation donne des clefs pour concevoir les composants de base de métaheuristiques relevant de l’intelligence en essaim.


Post-scriptum
Liens connexes :
-  le site de la journée OEP,
-  références sur l’OEP : Particle Swarm Central,
-  rubrique publications de ce site.

Commentaires

Par cherrinle 21 mars 2013 : Diverses techniques d’optimisation inspirées de la théorie de l’auto-organisation dans les systèmes biologiques
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    Par ufrxy42le 18 juillet 2014 : Diverses techniques d’optimisation inspirées de la théorie de l’auto-organisation dans les systèmes biologiques
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