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Pages liées au mot-clef « métaheuristique »

Articles

Frameworks for metaheuristics - Octobre 2006

A chosen list of frameworks for metaheuristics conception that are available online.
Note that descriptions are picked up from the web sites of the projects.
As one can see, most of these softwares are designed for evolutionnary algorithms, but I recommend you to try out some of the generic frameworks, because "genetic" algorithms are not always the best choice for solving an optimization problem, despite their wide spread.
Here are the frameworks I would recommend. These frameworks are (...) [Lire la suite]

Thèse de doctorat : Adaptation de la métaheuristique des colonies de fourmis pour l’optimisation difficile en variables continues. Application en génie biologique et médical. - Octobre 2006

Vous trouverez sur cette page une version électronique de ma thèse de doctorat.
Thèse Le manuscrit ci-contre est au format PDF, de nombreux logiciel gratuits (voir même libres) existent pour lire ce format. Le document fait 166 pages au format A4, si vous désirez une version imprimée, vous pouvez me la demander par email.
J’ai soutenue cette thèse le 13 décembre 2003, devant le jury suivant :
Daniel Jolly, Professeur à l’Université d’Artois, 61ème section, Rapporteur ;
Gilles Venturini, (...) [Lire la suite]

Introductive bibliography to metaheuristics for difficult optimization - Août 2006

Some references to introduce the metaheuristics [Lire la suite]

HCIAC source code - Mai 2006

The following archive comprise the HCIAC source code along with two example of simple sampling methods and a benchmark of test functions.
NOTE : this code has been transfered to the Open Metaheuristic project. The version presented here is no longer maintened.
The code is written in C++, and has been tested on Linux (Fedora Core 1) with gcc 3.3.2 and on Windows (using Cygwin), with gcc 3.3.1-3.
Download Download and uncompress this archive, it will create a directory named (...) [Lire la suite]

Diverses techniques d’optimisation inspirées de la théorie de l’auto-organisation dans les systèmes biologiques - Avril 2006

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 (...) [Lire la suite]

Open Metaheuristics, concevoir, tester et utiliser des métaheuristiques pour l’optimisation difficile - Janvier 2006

Open Metaheuristics est un « framework » libre, pour la conception de métaheuristiques d’optimisation difficile. Il est disponible sous licence LGPL et est orienté sur les tests et la comparaison d’algorithmes génériques, mais facilite également leur utilisation. [Lire la suite]

Livre : Métaheuristiques pour l’optimisation difficile - Juillet 2005

Je viens de co-écrire un livre sur les métaheuristiques, paru aux édition Eyrolles. Il s’adresse à un public large et représente l’occasion de se documenter sur les métaheuristiques, n’hésitez pas à le lire si le sujet vous intéresse.
Référence
Johann Dréo, Alain Pétrowski, Patrick Siarry, Eric Taillard Eyrolles - 09/2003 17 x 23 - 356 pages ISBN : 2-212-11368-4 Broché - Noir et Blanc français Prix public : 45,00 EUR
Acheter :
Sur Eyrolles.com
Voir des extraits en ligne : (...) [Lire la suite]

Algorithmes à estimation de distribution et colonies de fourmis - Mars 2004

Le but de la présentation est d’introduire les algorithmes à estimation de distribution (EDA) comme une alternative élégante à des métaheuristiques plus "classiques". Cette présentation a été présentée lors de la 11ème journée évolutionnaire (organisée conjointement par les groupes Jet et Meta). [Lire la suite]

Qu’est ce qu’un problème d’optimisation ? - Février 2004

Cette très courte présentation vise un public n’ayant aucune idée sur ce qu’est une métaheuristique ni sur quels problèmes les utiliser. Le but ici est de montrer aux gens, ayant de potentiels problèmes d’optimisation difficile, les possibilitées offertes par les algorithmes d’optimisation de type métaheuristiques. [Lire la suite]

Description of the CIAC algorithm - Mars 2003

Congrès : ANTS’2002
Abstract
Ant colony algorithms are a class of metaheuristics which are inspired from the behaviour of real ants. The original idea consisted in simulating the stigmergic communication, therefore these algorithms are considered as a form of adaptive memory programming. A new formalization is proposed for the design of ant colony algorithms, introducing the biological notions of heterarchy and communication channels. We are interested in the way ant colonies handle (...) [Lire la suite]

Première implémentation de CIAC - Mars 2003

Congrès : ROADEF 2002
Le premier algorithme inspiré des colonies de fourmis (le "Ant System" [1]), a été appliqué à divers problèmes d’optimisation combinatoire avec succès. Par la suite, un petit nombre de travaux ont été consacrés à l’adaptation au cas continu de cette nouvelle métaheuristique. Le premier algorithme conçu pour l’optimisation de fonctions continues est l’algorithme CACO ("Continuous Ant Colony Algorithm" [2]) qui confie les recherches locales à une colonie de fourmis, (...) [Lire la suite]

Premiers résultats de CIAC - Mars 2003

Congrès : Neuro-Sciences pour l’Ingénieur, 2002
Résumé
Les algorithmes de colonies de fourmis sont une classe de métaheuristiques inspirées du comportement des fourmis réelles. L’idée originale consistait à simuler la communication par des processus stigmergiques, ce qui a amené à assimiler ces algorithmes à une forme de programmation à mémoire adaptative. Un nouveau formalisme est proposé pour la conception d’algorithmes de colonies de fourmis, introduisant les notions (...) [Lire la suite]

First ideas for the CIAC algorithm - Mars 2003

First Joint Seminar on Metaheuristics organized by the UK Local Search Group and EU/ME, the EUropean chapter on MEtaheuristics, City University, London, 2001/11/28
I’ve lost the source abstract, perhaps one day... [Lire la suite]

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