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Unité d'enseignement : HEURISTIQUES & META-HEURISTIQUES

» Master Informatique » Parcours Technologies Nouvelles des Systèmes d'Information - TNSI

Crédits ECTS : 2
Volume horaire : 24 Heures

Langue d'enseignement Français

• Introduction aux métaheuristiques : Bref historique, avantages, inconvénients • Méthodes stochastique : Monté-Carlo, Algorithme à seuil, Recuit simulé, Algorithme de bruitage, Méthode de descente généralisée, GRASP, Multi-start • Recherche tabou, Recherche à voisinage variable • Métaheuristiques évolutionnaires : Algorithme génétique, Algorithme de fourmis, Recherche dispersée, Colonies de fourmis

Compétences et savoirs enseignés

Les métaheuristiques sont devenues incontournables pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire surtout de grandes tailles. L’objectif de ce module est d’étudier quelques métaheuristiques efficaces pour la résolution des problèmes complexes et difficiles.

Références Bibliographiques

• Glover, F. and M. Laguna (1997) Tabu Search. Kluwer Academic Publishers. • Dréo, J., Pétrowski A., Siarry P . et Taillard E. (2003). Métaheuristiques pour l’optimisation difficile, Edition EYROLLES • C. Reeves, Modern Heuristic Techniques for Combinatorial Problems, Advanced topics in computer sciences serie, Mc Graw Hill, 1995.

Pré-requis obligatoires

Optimisation discrète, Graphe et algorithmes

Examens

Durée
Autre