Métaheuristiques

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Métaheuristiques

Recuits simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthodes GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation.

  • Nombre de pages : 516 pages
  • Date de parution : 06/03/2014 
  • EAN13 : 9782212139297 Diffusé par Geodif

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Ean13 (Format numérique) : 9782212139297

Résumé

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, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles et essaims particulaires.

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 systèmes logistiques, optimisation de tournées de véhicules et gestion de trafic aérien.

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.

Ouvrage dirigé par Patrick Siarry

Avec les contributions de Jean-Marc Alliot, Sébastien Aupetit, Sana Ben Hamida, Ilhem Boussaïd, Mirsad Buljubasic, Gilles Caporossi, Maurice Clerc, Laurent Deroussi, Nicolas Durand, David Gianazza , Jean-Baptiste Gotteland, Nathalie Grangeon, Pierre Hansen, Nicolas Monmarché, Sylvie Norre, Alain Pétrowski, Christian Prins, Caroline Prodhon, Patrick Siarry, Mohamed Slimane, Éric D. Taillard, Charlie Vanaret et Michel Vasquez.

Sommaire

  • Présentation des principales métaheuristiques
    • La méthode du recuit simulé
    • La recherche avec tabous
    • La recherche à voisinages variables
    • Une procédure de recherche itérative en deux phases : la méthode GRASP
    • Les algorithmes évolutionnaires
    • Les fourmis artificielles
    • Les essaims particulaires
  • Variantes, extensions et conseils méthodologiques
    • Quelques autres métaheuristiques
    • Les autres algorithmes d'insectes sociaux
    • Extensions des algorithmes évolutionnaires à l'optimisation multimodale et l'optimisation multi-objectif
    • Extensions des algorithmes évolutionnaires à l'optimisation sous contraintes
    • Techniques de modélisation et comparaison de méthodes
  • Quelques domaines d'application
    • Techniques d'hybridation à base de métaheuristiques pour optimiser des systèmes logistiques
    • Métaheuristiques pour les problèmes de tournées de véhicules
    • Application en gestion du trafic aérien
  • Conclusion

Caractéristiques

  • Type produit : Ouvrage
  •  
  • Editeur(s) : Eyrolles
  • Auteur(s) :
  • Collection : Algorithmes
  • Diffusion : Geodif
  •  
  • ISBN13 : 978-2-212-13929-7
  • EAN13 : 9782212139297
  • ISBN10 : 2-212-13929-2
  • Parution : 06/03/2014
  • Edition : 1ère édition
  •  
  • Nb de pages : 516 pages
  • Format : 17 x 23
  • Couverture : Broché
  • Poids : 859 g
  • Intérieur : Noir et Blanc
  •  
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