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Séminaire

de André A. KELLER

jeudi 19 avril 2012, 14h00
Amphi Turing, Bât M3

Algorithmes évolutionnaires de l’optimisation globale continue à objectifs multiples

Les algorithmes évolutionnaires (EAs) désignent un ensemble de méta-heuristiques selon lesquelles une stratégie maître guide et corrige les opérations d’heuristiques subordonnées. Ainsi, différents concepts se combinent pour explorer l’espace de recherche. Les EAs comprennent les algorithmes génétiques (GAs), les stratégies évolutionnaires (ES), la programmation génétique et la programmation évolutionnaire. Les performances de telles techniques sont bien connues, pour résoudre des problèmes NP d’optimisation combinatoire (ex. les problèmes du voyageur de commerce, d’ordonnancement, de coloration ou de couplages dans les graphes, ou les problèmes de transport).

Cette présentation introduit à une autre classe de problèmes d’optimisation. Elle est centrée sur la résolution de problèmes d’optimisation globale continue à M objectifs et N variables (MOPs), en utilisant deux EAs différents : un GA hybride de base et la stratégie prédateur- proie (de type ES) de Laumans. Une application centrale des GAs concerne le jeu bi-matriciel flou de Nishizaki-Sakawa. Cette présentation s’appuie sur des interventions plénières récentes sur le sujet des MOPs lors de Conférences internationales WSEAS, IEEE et EIEE. Pour ces contributions, les calculs ont été réalisés notamment à l’aide du logiciel Wolfram-Mathematica 7 ®, et du programme GA-spécialisé NSGA-II de complexité O(MN^2).

André A. KELLER