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Recherche bibliographique portant sur la " Contribution à  la réalisation du problème d'emploi de temps par une approche évolutionnaire "

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par Mohamed Boukerroucha
Université M'Hamed Bouguerra Boumerdes Algérie - Master 2 2013
  

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CHAPITRE II. METHODES D'OPTIMISATION

Algorithm : SPEA-II

1 : t +- 0 , P0 +- random(), | P0 |+- N, A(t) +- 0, | A(t) |+- Narchive

2 : repeat

3 : At+1 +- Nno-dom (Pt U At)

4 : TriF(At)

5 : if | At+1 |> Narchive then

6 : At+1 +- At+1[0 : Narchive]

7 : else

8 : At+1 +- At+1 U TriF(Dom(Pt U At))[0 : Narchive-- | At+1 |]

9 : end if

10 : Pt+1 +- variation(Select(At+1))

11 : t +- t + 1

13 : until (Critère d'arrêt)

II.5.2 €-MOEA

L'idée principale de l'c-MOEA (Epsilon Multi Objectif Evolutionary Algorithm) est de proposer une approche qui permet d'assurer la diversité des solutions obtenues avec un plus faible coût de calcul par rapport à NSGA-II et SPEA-II.

c-MOEA considère deux populations qui évoluent en parallèle, une population principale de l'algorithme évolutionnaire P(t) et une population archive A(t) (t représente le compteur des générations). A chaque itération de l'algorithme, deux solutions sont choisies, la première p à partir de la population P(t) et la deuxième a à partir de l'archive A(t). Par la suite, À solutions sont crées en combinant les solutions p et a (ci, i = 1, 2, ..., À). Chacune des solutions crées est comparée avec les membres de l'archive A(t) et la population P(t) dans le but de tester leur possible inclusion.

Pour s'intégrer à l'archive A(t), chaque solution ci est comparée avec chaque membre de l'archive au sens de l'c-dominance. Pour s'intégrer à la population P(t), chaque solution ci est comparée aux membres de la population principale au sens de la dominance. Si la solution ci domine une ou plusieurs solutions de la population, elle remplace une de ces solutions aléatoirement, si elle est dominée par au moins une solution de la population, elle sera rejetée et si les deux premiers test échouent, la solution ci remplace une solution choisie aléatoirement.

Agorithm : c-MOEA

1 : t +- 0, P0 +-random(), | P0 |= N, A0 +- c-nondominés (P0)

2 : repeat

3 : {p1,p2} +- U(Pt)

4 : p +- select_dominance (p1,p2) ; a +- U(At)

5 : {ci, i = 1, 2, .. . , À} +- variation(p ,a)

6 : for i = 1 to À do

7 : Remplacement-archive (ci, At)

8 : Remplacement-archive (ci, Pt)

9 : end for

10 : t +- t + 1

11 : until (Critère d'arrêt).

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