Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Techniques d'optimisation : Recherche locale, VNS, Annealing simulé

Description

Cette séance de cours couvre les techniques d'optimisation telles que la recherche locale, la recherche de quartier variable (VNS) et le recuit simulé. Il explique des concepts comme le quartier 2-OPT, les règles lexicographiques, la domination et la somme pondérée. L'instructeur montre comment transformer les problèmes d'optimisation multi-objectifs en problèmes mono-objectifs et discute de l'heuristique pour l'optimisation. Des exemples pratiques et des algorithmes sont fournis pour illustrer l'application de ces techniques.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Optimisation (mathématiques): Métaheuristique

Concepts associés (32)

Recherche locale (optimisation)

En algorithmique, la recherche locale est une méthode générale utilisée pour résoudre des problèmes d'optimisation, c'est-à-dire des problèmes où l'on cherche la meilleure solution dans un ensemble de solutions candidates. La recherche locale consiste à passer d'une solution à une autre solution proche dans l'espace des solutions candidates (l'espace de recherche) jusqu'à ce qu'une solution considérée comme optimale soit trouvée, ou que le temps imparti soit dépassé.

Recherche tabou

La recherche tabou est une métaheuristique d'optimisation présentée par Fred W. Glover en 1986. On trouve souvent l'appellation recherche avec tabous en français. Cette méthode est une métaheuristique itérative qualifiée de recherche locale au sens large. L'idée de la recherche tabou consiste, à partir d'une position donnée, à en explorer le voisinage et à choisir la position dans ce voisinage qui minimise la fonction objectif.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Iterated local search

Iterated Local Search (ILS) is a term in applied mathematics and computer science defining a modification of local search or hill climbing methods for solving discrete optimization problems. Local search methods can get stuck in a local minimum, where no improving neighbors are available. A simple modification consists of iterating calls to the local search routine, each time starting from a different initial configuration. This is called repeated local search, and implies that the knowledge obtained during the previous local search phases is not used.

Métaheuristique

Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.

Afficher plus

Séances de cours associées (32)

Satisfaction contrainte : Formulation et algorithmes

Couvre la formulation de problèmes de satisfaction des contraintes et d'algorithmes systématiques pour les résoudre efficacement.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore l'optimisation dans la modélisation des systèmes énergétiques, couvrant les variables de décision, les fonctions objectives et les différentes stratégies avec leurs avantages et leurs inconvénients.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Rechercher Algorithmes: Raisons Abductives

Couvre les algorithmes de recherche, se concentrant sur le raisonnement abducteur et les stratégies de recherche heuristique.

Optimisation et simulation : heuristique et voisinage

Explore l'heuristique gourmande, les quartiers en optimisation et les algorithmes de recherche locaux.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Recherche locale (optimisation)

Recherche tabou

Optimisation (mathématiques)

Iterated local search

Métaheuristique

Afficher plus