Identifiant pérenne de la notice : 217315399
Notice de type
Notice de regroupement
Note publique d'information : Dans ce mémoire, nous présentons les méta-heuristiques inspirées du comportement des
fourmis lors de la recherche de nourriture, les OCF. Nous confrontons ces méthodes
face aux principales méta-heuristiques connues. Pour cela, nous proposons de nous
placer sous le point de vue de l'utilisation de la mémoire et nous présentons taxinomie
qui étends celle des AMP. Nous proposons deux nouvelles adaptations du modèle des
fourmis. La première est l'algorithme ANTabu, il s'agit d'une méthode hybride pour
la résolution du PAQ. Il associe l'utilisation des fourmis artificielles et d'une
méthode de recherche locale robuste : la recherche tabou. Le parallélisme intrinsèque
des systèmes de fourmis nous a amené à développer un modèle parallèle pour ANTabu.
Cette méthode intègre également une puissante fonction de diversification et l'utilisation
de bornes qui lui permettent d'éviter d'être piégé au niveau d'optima locaux. La seconde
application développée est AP, cet algorithme est l'adaptation du modèle de coopération
des fourmis à la programmation automatique. Son mécanisme de fonctionnement est simple,
puisque à chaque itération on crée une nouvelle population en utilisant l'information
emmagasinée par la phéromone. L'intérêt de cette gestion de l'information est qu'elle
n'utilise pas de mécanismes complexes. Nous présentons cette méthode face à l'algorithme
de base tel que Koza l'a défini.
Note publique d'information : This thesis presents meta-heuristic based on the behaviour of natural ants looking
for food. These heuristics are known as Ants Colony Optimization or ACO. We propose
to compare the ACO paradigm with other well-known heuristics with regards to the use
of the memory. Then, we introduce two applications of the ACO algorithms. The first
application, ANTabu is an ACO scheme for the QAP. ANTabu combines the ants' paradigm
with a robust local search technique (Tabu search). A parallel model developed for
ANTabu is introduced. The second application lies in the machine-learning field. This
scheme called AP (Automatic Programming) applies the cooperative behaviour of ants
to automatically buid programs. This method is then compared to the classical automatic
generation of programs : Genetic Programming.
paprika.idref.fr
data.idref.fr
Documentation
