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Optimisation de l'énergie réactive dans un réseau d'énergie électrique

( Télécharger le fichier original )
par Brahim GASBAOUI
Université BECHAR - MAGISTER 2008
  

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1.13. RECHERCHE TABU

La méthode TABU, prononcé tabou, a été développée par Glover et à montrer ses

performance sur des nombreux problèmes d'optimisation. Elle permet d'atteindre le

minimum global d'un problème d'optimisation à partie d'une analogie avec la mémoire

du cerveau humaine .Le processus de résolution développé par cette méthodes

commence par la génération d'une configuration de paramètre hasard .Ensuit ,a chaque

itération ,le voisinage de la configuration courante est parcourue par une série de

mouvement aléatoire de façon a trouver une meilleure Solution .Apres son exécution,

chacun des ces mouvements est ajouter a une liste qui représente la mémoire de la

méthode .Cette liste, de taille limitée, est dénommé liste Tabou. Les mouvements qui

font partie de la liste Tabou sont considère interdit. C'est-à-dire dire qu'ils ne peuvent

pas être exécutés une autre fois tant qu'ils sont dans la liste. Par contre, s'il existe un

mouvement qui appartient à la liste Tabou mais qui en même temps nous amène à une

meilleure solution du problème ,une nouvelle exécution de ce mouvement sera alors

accepter .Dans ce cas la nouvelle solution obtenue remplacer la solution courante et le

processus recommence .Si pendent le processus d'optimisation la liste Tabou devient

plein ,nous retirent le plus ancien mouvement de la liste avant d'ajouter un nouveaux

.L'algorithme s'arrêt lorsque nous n'avons plus d'amélioration sensible de le valeur de la

solution.a (Fig.11).Illustre le processus développé par la méthode [34, 35, 36, 37,38].

Générer une solution aléatoire

Actualiser avec

Définir une direction de recherche

Terminer

=+

Meilleur

Solution

Meilleure configuration obtenue

Figure 12: Organigramme de la rechercher Tabou

1.14. ALGORITHME EVOLUTIONNISTE

Les algorithmes évolutionniste sont basés sur des principes simples. En effet, peu

de connaissance sur la manière de résoudre ces problèmes sont efficaces l'évolution

.C'est pourquoi dans nombreux domaines, les chercheur ont été amenés à s'y intéresser.

Les algorithmes évolutionniste sont une classe d'algorithme d'optimisation par

recherche Probabiliste basés sur le modèle de l'évolution naturelle. Ils modalisent une

population d'individus par des point dans un espace. Ils ont montré leur capacité à éviter

la convergence .Des solutions vers des optima locaux. Plusieurs types dévolutions ont

été développés, donnant naissance à quatre grandes tendances : les stratégies

d'évolution, la programmation évolutive, la programmation génétique et les algorithmes

génétiques.

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