6.4. Résolution par les méta- heuristiques
6.4.1. Approche par
colonie de fourmi
6.4.1.1. Problème de Type NP- Dur
(Combinatoire)
Dans ce chapitre on utilise une nouvelle méta-
heuristique basée sur les colonies de fourmis pour résoudre le
problème d'optimisation de la structure des réseaux
électriques connu généralement sous le nom NP- Dur
redondant (problème combinatoire de redondances).
Le problème d'optimisation des systèmes
parallèles série à été largement
étudié en utilisant des méthodes itératives telle
que Prim Krustal et Djikstra. Récemment, les algorithmes
génétiques et des fourmis. Peu de travaux ont utilisé les
algorithmes de fourmis (ACO) en anglais `'Ant Colony
Algorithm'' pour résoudre les problèmes d'optimisation
de type NP- Dur. Cependant, étant donnée la grandeur de la taille
de l'espace de recherche du NP- Dur, ce dernier constitue un sujet
d'étude approprié par les méthodes ACO.
La méthode ACO est inspiré par le comportement
naturel observé chez les fourmis. Les éthologistes ont
étudié comment des insectes aveugles, comme les fourmis, peuvent
établir les chemins les plus courts à partir de leur
fourmilière vers les sources de nourriture.
M. Dorrigo était le premier auteur à introduire
le concept d'optimisation par ACO en 1992. les méthodes
ACO `'ant colony algorithm'' ont été
appliquées avec beaucoup de succès dans différent
problèmes d'optimisation combinatoire tel le voyageur de commerce en
anglais Travelling Sillismen Problem TSP en langue
française Voyageur de Commerce entre Ville VSP ,
réseaux de télécommunication, routage de véhicule,
et planification des taches.
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