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Pages liées au mot-clef « colonies de fourmis »

Articles

Une partie de mon rapport de DEA - Octobre 2006

Je n’ai reproduit ici que la discussion et la bibliographie. Pour le texte complet, voir le rapport au format pdf. [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]

CIAC hybridé avec une recherche locale - Mars 2003

Congrès : ROADEF 2003
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]). Tous ces algorithmes retiennent un trait particulier du (...) [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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