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| Titre : | Optimisation approchée en recherche opérationnelle : recherche locales , réseaux neuronaux et satisfaction de contraintes | | Type de document : | texte imprime | | Auteurs : | Jacques Teghem, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Pirlot, Marc, Directeur de publication, rédacteur en chef | | Editeur : | Paris : Hermès science publ.-Lavoisier | | Année de publication : | DL 2002 | | Collection : | Traités IC2. Série Informatique et systèmes d'information | | Importance : | 238 p. | | Format : | 25 cm | | ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-7462-0462-1 | | Note générale : | Notes bibliogr. Index
| | Langues : | Français | | Mots-clés : | Optimisation combinatoire Réseaux neuronaux (informatique) Recherche opérationnelle | | Index. décimale : | 5193 | | Résumé : |
Les entreprises et les administrations, aujourd'hui informatisées, sont confrontées à des problèmes combinatoires, c'est-à -dire à des problèmes dont le nombre de solutions est fini mais très grand. Les domaines concernés sont la gestion de production, les télécommunications, la logistique. Les méthodes dites exactes déterminent la meilleure solution admissible existante à un problème. Les métaheuristiques (ou heuristiques générales de recherche locale) étudiées dans cet ouvrage sont des approches d'exploration de l'espace des solutions. Elles comprennent entre autres la recherche tabou, le recuit simulé, les algorithmes génétiques, l'algorithme de la fourmilière, les méthodes de bruitage. Ces principes, appliqués au contexte de l'optimisation de fonctions, ont donné naissance à des algorithmes performants. Pour utiliser ces nouveaux outils, l'informatique est indispensable. C'est pourquoi l'on constate aujourd'hui un rapprochement avec la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. | | Note de contenu : |
Introduction
Chapitre 1. Métaheuristiques pour l'optimisation combinatoire : un aperçu général
Chapitre 2. Principes d'implémentation des métaheuristiques
Chapitre 3. Recherche à voisinage variable
Chapitre 4. Les méthodes de bruitage
Chapitre 5. Paradigmes de la fourmilière en optimisation combinatoire
Chapitre 6. GRASP : une métaheuristique gloutonne et probabiliste
Chapitre 7. Utilisation des réseaux de neurones en optimisation combinatoire
Chapitre 8. Intégration des techniques de recherche opérationnelle en programmation par contraintes
| | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=9885 |
Optimisation approchée en recherche opérationnelle : recherche locales , réseaux neuronaux et satisfaction de contraintes [texte imprime] / Jacques Teghem, Directeur de publication, rédacteur en chef ; Pirlot, Marc, Directeur de publication, rédacteur en chef . - Paris : Hermès science publ.-Lavoisier, DL 2002 . - 238 p. ; 25 cm. - ( Traités IC2. Série Informatique et systèmes d'information) . ISBN : 978-2-7462-0462-1 Notes bibliogr. Index
Langues : Français | Mots-clés : | Optimisation combinatoire Réseaux neuronaux (informatique) Recherche opérationnelle | | Index. décimale : | 5193 | | Résumé : |
Les entreprises et les administrations, aujourd'hui informatisées, sont confrontées à des problèmes combinatoires, c'est-à -dire à des problèmes dont le nombre de solutions est fini mais très grand. Les domaines concernés sont la gestion de production, les télécommunications, la logistique. Les méthodes dites exactes déterminent la meilleure solution admissible existante à un problème. Les métaheuristiques (ou heuristiques générales de recherche locale) étudiées dans cet ouvrage sont des approches d'exploration de l'espace des solutions. Elles comprennent entre autres la recherche tabou, le recuit simulé, les algorithmes génétiques, l'algorithme de la fourmilière, les méthodes de bruitage. Ces principes, appliqués au contexte de l'optimisation de fonctions, ont donné naissance à des algorithmes performants. Pour utiliser ces nouveaux outils, l'informatique est indispensable. C'est pourquoi l'on constate aujourd'hui un rapprochement avec la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. | | Note de contenu : |
Introduction
Chapitre 1. Métaheuristiques pour l'optimisation combinatoire : un aperçu général
Chapitre 2. Principes d'implémentation des métaheuristiques
Chapitre 3. Recherche à voisinage variable
Chapitre 4. Les méthodes de bruitage
Chapitre 5. Paradigmes de la fourmilière en optimisation combinatoire
Chapitre 6. GRASP : une métaheuristique gloutonne et probabiliste
Chapitre 7. Utilisation des réseaux de neurones en optimisation combinatoire
Chapitre 8. Intégration des techniques de recherche opérationnelle en programmation par contraintes
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