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Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences.

Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés :

Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels.

 

Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.

Initiation à l’optimisation : métaheuristiques - Problèmes à variables continues

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Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes i

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Auteur(s): Barchiesi, DominiqueKessentini, SamehDe Laboulaye, Paul

Editeur: Ellipses

Année de Publication: 2020

pages: 265

Langue: Français

ISBN: 978-2-340-03674-1

eISBN: 978-2-340-09163-4

Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes i

Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences.

Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés :

  • GA (génétique),
  • DE (évolution différentielle),
  • BBO (biogéographie),
  • RS (recuit simulé),
  • GSO (Gravitationnel),
  • CRO (réaction chimique),
  • PSO (essaim de particules),
  • LUC (lucioles),
  • ABC (colonies d’abeilles artificielles),
  • GWO (loup gris),
  • ACO (colonies de fourmis),
  • BSO (brainstorming).

Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels.

 

Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.

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