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Avancées des métaheuristiques pour l'optimisation combinatoire multi-objectif
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Basseur, Matthieu Talbi, El-Ghazali Nebro, Antonio J. Alba, Enrique |
| Copyright Year | 2006 |
| Abstract | Ce document presente certaines voies prometteuses, emergent actuellement dans le domaine de l'optimisation combinatoire multiobjectif. Resoudre de tels problemes implique notamment la recherche d'un ensemble de solutions dites ``Pareto optimales''. Ces solutions sont les meilleurs compromis realisable pour les differents objectifs a optimiser pour le probleme etudie, le but etant de decouvrir un ensemble de bonne qualite en terme de convergence, mais egalement en terme de diversite des compromis proposes. Dans le domaine des metaheuristiques, il existe plusieurs etat de l'art du domaine traitant principalement des algorithmes evolutionnaires. Nous nous proposons ici d'enrichir ces etudes en relevant des approches recentes qui ont fait preuve d'innovation mais egalement de bons resultats. Apres une introduction generale et avoir propose une classification des methodes usuelles, nous nous proposons de discuter des orientations recentes et prometteuses de la recherche dans ce domaine. Les approches etudiees sont l'application des metaheuristues mono-objectif recentes au cadre multi-objectif, les metaheuristiques hybrides, les metaheuristiques multi-objectif et le parallelisme, et enfin l'optimisation multi-objectif sous incertitude. Nous concluerons par une discussion et quelques questions ouvertes. |
| Starting Page | 39 |
| Ending Page | 39 |
| Page Count | 1 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://core.ac.uk/download/pdf/51220426.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
