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Contribution à  l'optimisation complexe par des techniques de swarm intelligence

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par Lamia Benameur
Université Mohamed V Agdal Rabat Maroc - Ingénieur spécialité : informatique et télécommunications 0000
  

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1.3 Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons présenté les différentes techniques de calcul "intelligent". Ces méthodes s'avèrent utiles dans divers domaines de recherche: l'apprentissage, la classification, l'optimisation, etc. Un intérêt tout particulier est adressé aux problèmes d'optimisation, qui constitue l'un des principaux objectifs de cette étude.

Dans ce contexte, nous avons choisi de nous intéresser aux techniques de calcul évolutif (Evolutionary Computation EC) en raison de leur efficacité dans le cadre de l'optimisation globale. Ces techniques qui s'inspirent des métaphores biologiques (Programmation Evolutive, Stratégie d'Evolution, Programmation Génétique, Algorithmes Génétiques), de l'évolution culturelle des populations (Algorithmes Culturels), ou du comportement collectif (Colonies de Fourmis et Essaims particulaires), etc., offrent la possibilité de trouver des solutions optimales en un temps de calcul raisonnable.

En général, les techniques EC ont été conçues initialement, dans leur version de base, pour traiter un certain type de problèmes. Par exemple, les AG canoniques ont été proposés pour l'optimisation de fonctions, les algorithmes d'optimisation par colonies de fourmis pour les problèmes de parcours de graphe, etc. En général, ces méthodes ont prouvé leur efficacité à résoudre des problèmes analogues à ceux pour lesquelles elles ont été conçues à l'origine.

En conclusion, bien qu'on dispose d'une panoplie de méthodes utiles à l'optimisation globale, leur application directe à un problème donné est quasiment impossible. En effet, une phase d'adaptation de ces techniques au problème à résoudre reste une démarche indispensable pour obtenir de meilleures performances.

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