Les métaheuristiques et leurs applications

Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc.
Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques.

Un ouvrage de référence illustré d'études de cas

La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné.

La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de réseaux de mobiles UMTS (France Télécom R&D), gestion de trafic aérien (ENAC), optimisation de tournées de véhicules (ILOG).

Sous la coordination de Patrick Siarry

À qui s'adresse ce livre ?

• Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, économie et finance, aide à la décision, etc.
• Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'aide à la décision.

• Présentation des principales métaheuristiques
  • La méthode du recuit simulé
  • La recherche avec tabous
  • Les algorithmes évolutionnaires
  • Les algorithmes de colonies de fourmis
• Variantes, extensions et conseils méthodologiques
  • Quelques autres métaheuristiques
  • Extensions
  • Techniques de modélisation et comparaison de méthodes
• Etudes de cas
  • Etude de cas n°1 : Optimisation de réseaux mobiles UMTS à l'aide des algorithmes génétiques
  • Etude de cas n°2 : Algorithmes génétiques appliqués à la gestion du trafic aérien
  • Etude de cas n°3 : Programmation par contraintes et colonies de fourmis appliquées aux problèmes de tournées de véhicules
• Conclusion
• Annexes

• Table des matières - (167.1 Ko)
• Avant-propos - (684 Ko)
• Chapitre 4 - Les algorithmes de colonies de fourmis - (911.1 Ko)
• Chapitre 8 - Etude de cas n°1 : optimisation de réseaux mobiles UMTS à l'aide des algorithmes génétiques - (993.6 Ko)