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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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b. L'utilisation d'un opérateur de mutation (ou turbulence)

Quand une particule met à jour sa position, une mutation se produit. Parfois, une turbulence est aussi nécessaire. La turbulance reflète le changement du vol des particules qui est hors de son control [Fieldsend et Singh, 2002].

En général, quand un essaim stagne, c-à-d., quand les vitesses des particules sont pratiquement nulles, il devient incapable de produire de nouvelles solutions qui pourraient mener l'essaim hors de cet état. Ce comportement peut mener l'essaim entier à être emprisonné dans un optimum local duquel il est impossible de s'échapper. Puisque le meilleur individu global attire tous les membres de l'essaim, il est possible de mener l'essaim loin d'un endroit courant grâce à la mutation d'une particule simple si la particule mutée devient le nouveau leader. Ce mécanisme permet à la fois de s'échapper des optima locaux et d'accélérer la recherche [ Stacey et al, 2003].

De cette façon, l'utilisation d'un opérateur de mutation est très importante afin de s'échapper des optima locaux et d'améliorer les capacités d'exploration de PSO. En fait, différents opérateurs de mutation ont été proposés qui permettent la mutation des composants de la position ou de la vitesse d'une particule.

Le choix d'un bon opérateur de mutation est une tâche difficile qui a un impact significatif sur l'exécution. D'autre part, une fois un opérateur spécifique de mutation est choisi, une autre tâche difficile est de savoir le nombre de mutation à appliquer : avec quelle probabilité, dans quelle étape du processus, dans quel élément spécifique d'une particule, etc.

Plusieurs approches proposées ont employé des opérateurs de mutation, néanmoins, d'autres approches qui n'utilisent pas d'opérateurs de mutation ont donné de bonnes performances.

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