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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 (...)
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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]
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]
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 (...)
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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 (...)
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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, (...)
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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 (...)
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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...
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