Public ISBD Titre : Métaheuristiques pour l'optimisation difficile Type de document : texte imprime Auteurs : Johann Dréo ; Patrick Siarry Alain Pétrowski Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2003 Importance : 356 p. Présentation : ill. Format : 23 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-11368-6 Note générale : Bibliogr. Index Langues : Français Mots-clés : Métaheuristiques  Optimisation  Algorithmes évolutionnaires  Modélisation  Réseaux mobiles  Colonnies de fourmis Index. décimale : 003.54 Résumé : Les métaheuristiques et leurs applications Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de réseaux de mobiles UMTS (France Télécom R&D), gestion de trafic aérien (ENAC), optimisation de tournées de véhicules (ILOG). Note de contenu : Présentation des principales méta heuristiques La méthode du recuit simulé La recherche avec tabous Les algorithmes évolutionnaires Les algorithmes de colonies de fourmis Variantes, extensions et conseils méthodologiques Quelques autres métaheuristiques Extensions Techniques de modélisation et comparaison de méthodes Etudes de cas Etude de cas n°1 : Optimisation de réseaux mobiles UMTS à l'aide des algorithmes génétiques Etude de cas n°2 : Algorithmes génétiques appliqués à la gestion du trafic aérien Etude de cas n°3 : Programmation par contraintes et colonies de fourmis appliquées aux problèmes de tournées de véhicules Conclusion Annexes Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=11982 Métaheuristiques pour l'optimisation difficile [texte imprime] / Johann Dréo ; Patrick Siarry Alain Pétrowski . - Paris : Eyrolles, 2003 . - 356 p. : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-212-11368-6 Bibliogr. Index Langues : Français Mots-clés : Métaheuristiques  Optimisation  Algorithmes évolutionnaires  Modélisation  Réseaux mobiles  Colonnies de fourmis Index. décimale : 003.54 Résumé : Les métaheuristiques et leurs applications Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de réseaux de mobiles UMTS (France Télécom R&D), gestion de trafic aérien (ENAC), optimisation de tournées de véhicules (ILOG). Note de contenu : Présentation des principales méta heuristiques La méthode du recuit simulé La recherche avec tabous Les algorithmes évolutionnaires Les algorithmes de colonies de fourmis Variantes, extensions et conseils méthodologiques Quelques autres métaheuristiques Extensions Techniques de modélisation et comparaison de méthodes Etudes de cas Etude de cas n°1 : Optimisation de réseaux mobiles UMTS à l'aide des algorithmes génétiques Etude de cas n°2 : Algorithmes génétiques appliqués à la gestion du trafic aérien Etude de cas n°3 : Programmation par contraintes et colonies de fourmis appliquées aux problèmes de tournées de véhicules Conclusion Annexes Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=11982

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