II.6 CONCLUSION
Le passage à la deuxième
génération des algorithmes évolutionnaires, où
beaucoup de concepts sont ajoutés à la terminologie des
algorithmes évolutionnaires classiques (front de Parito, mémoire
externe...) permet de réduire considérablement la
complexité de ces algorithmes, mais, ceci reste limité à
des problèmes de quelques fonctions objectives faciles à
calculer. Ceci revient généralement au problème de
convergence vers le front de Parito. L'hybridation entre des méthodes de
recherche locales ou de ceux qui fournissent une solution avec des
déplacements dans l'espace comme la recherche tabou avec des algorithmes
génétiques amènent des résultats très
satisfaisantes, mais restent limité eux aussi devant quelques
problèmes.
Dans le chapitre qui suit (ChapitreIII), on va
présenter une autre contribution pour améliorer le comportement
des algorithmes évolutionnaires, cette façon a été
suggérer par plusieurs chercheurs, parmi eux on trouve Lerman et
Ngouenet dans leur article [14] et plus précisément dans la
section 4 où ils ont dit « nous avons pris conscience de la
nécessité impérieuse de paralléliser nos
algorithmes ... ».
27
| 
