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Qu'est-ce qu'une métaheuristique ?
Qu'est-ce qu'une métaheuristique ?
Une métaheuristique est un processus itératif qui subordonne et qui guide une heuristique, en combinant intelligemment plusieurs concepts pour explorer et exploiter tout l'espace de recherche. Des stratégies d'apprentissage sont utilisées pour structurer l'information afin de trouver efficacement des solutions optimales, ou presque-optimales.
Donnez trois exemples d'algorithmes heuristiques.
Donnez trois exemples d'algorithmes heuristiques.
Il existe de nombreux algorithmes heuristiques, en voici quelques exemples: l'algorithme glouton, la recherche locale, la recherche tabou, la méthode des fourmis, l'optimisation par essaims de particules et l'algorithme génétique.
Study Notes
Module: Méthodes émergentes pour Problèmes d'optimisation Combinatoire (PCO)
- Le module porte sur les nouvelles stratégies pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire. Les métaheuristiques sont des méthodes réputées pour ces problèmes qui souffrent d'une explosion combinatoire.
Introduction
- Les métaheuristiques offrent des solutions raisonnables, proches de l'optimum, en temps de calcul raisonnable.
- Les métaheuristiques sont souvent meilleures que les méthodes exactes, qui peuvent prendre un temps de calcul très long.
Contexte de l'explosion combinatoire
- Les problèmes d'optimisation combinatoire présentent un grand nombre d'instances possibles.
- Exemples: Le voyageur de commerce et le problème de la collecte des déchets.
Formulations mathématiques
- Les problèmes d'optimisation combinatoire peuvent être formulés mathématiquement.
- Le but est de trouver une solution optimale dans un ensemble de solutions possibles.
Notion de voisinage, minimum local, minimum global
- Le voisinage d'une solution est un ensemble de solutions proches.
- Un minimum local est une solution dont la valeur de la fonction objective est inférieure ou égale à celle de toute solution voisine.
- Un minimum global est la meilleure solution dans l'espace de recherche.
Méthodes de Résolution
- Les méthodes exactes trouvent des solutions optimales mais avec un coût de calcul important dans les cas complexes.
- Les métaheuristiques ne garantissent pas des solutions optimales mais offrent des solutions acceptables en un temps de calcul plus court.
- Les métaheuristiques exploitent les stratégies d'intensification et de diversification.
Stratégies de recherche
- L'intensification se concentre sur une exploration approfondie d'un voisinage déjà exploré.
- La diversification explore de nouvelles régions de l'espace des solutions.
- Le mouvement est une opération élémentaire qui change la valeur d'une variable ou échange deux variables pour accéder à une solution voisine.
Conclusion
- Un certain nombre de propriétés se retrouvent dans les métaheuristiques, contribuant à leur efficacité dans les problèmes d'optimisation.
- Le module explore les méthodes les plus connues pour résoudre des problèmes combinatoires complexes.
Questions
- Ce sont des questions d'application de l'apprentissage, relatives aux problèmes d'optimisation combinatoire.
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Description
Ce quiz explore les stratégies innovantes pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire avec un accent sur les métaheuristiques. Découvrez comment ces méthodes abordent l'explosion combinatoire et améliorent le temps de calcul par rapport aux méthodes exactes. Testez vos connaissances sur les formulations mathématiques et les applications pratiques.
