Algorithmes métaheuristiques courants et leurs principes et applications

Lors de la résolution de problèmes, nous devons trouver des solutions réalisables et apporter des améliorations pour obtenir la solution globale optimale. Cependant, en raison des ressources limitées et de la complexité de la plupart des problèmes d’optimisation, il est difficile de trouver des solutions très précises. Pour résoudre de tels problèmes, des algorithmes d’optimisation méta-heuristiques peuvent être résolus en fournissant des solutions approchées. Ces algorithmes nous aident à trouver des solutions possibles dans l'espace de recherche en simulant des phénomènes biologiques, physiques ou sociaux dans la nature. Même si ces solutions ne sont pas optimales, elles sont souvent proches de l’optimum et fonctionnent bien dans la pratique. Par conséquent, les algorithmes d’optimisation méta-heuristiques sont devenus un outil puissant pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes.

Les algorithmes méta-heuristiques sont largement utilisés pour résoudre divers problèmes d'optimisation non linéaires et non convexes. En particulier dans l’optimisation combinatoire, les algorithmes traditionnels ont souvent du mal à résoudre des problèmes spécifiques avec incertitude dans un délai raisonnable. Les métaheuristiques peuvent souvent trouver des solutions appropriées avec moins d'effort de calcul que les algorithmes d'optimisation, les méthodes itératives et les heuristiques gloutonnes simples.

Les algorithmes métaheuristiques jouent un rôle clé dans différents domaines. De nombreux problèmes d'optimisation sont des fonctions multi-objectifs avec des contraintes non linéaires. Par exemple, de nombreux problèmes d’optimisation technique sont hautement non linéaires et nécessitent la résolution de problèmes multi-objectifs. De plus, les problèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique reposent souvent sur des ensembles de données à grande échelle, et il est difficile de résoudre l’optimalité au moyen de problèmes d’optimisation. Les algorithmes métaheuristiques jouent donc un rôle important dans la résolution de problèmes pratiques.

Les algorithmes métaheuristiques sont classés selon différents modes de fonctionnement, notamment les heuristiques naturelles et non naturelles, la recherche basée sur la population et individuelle, les fonctions objectives dynamiques et statiques, les différentes structures de voisinage, l'utilisation de la mémoire et les méthodes sans mémoire, etc.

Algorithmes métaheuristiques couramment utilisés

1. Algorithme génétique (GA)

L'algorithme génétique (GA) est un algorithme métaheuristique inspiré du processus évolutif de sélection naturelle et de génétique naturelle.

2. Recuit simulé (SA)

Le recuit simulé (SA) s'inspire des opérations de chauffage et de refroidissement contrôlé en métallurgie.

3. Tabu Search (TS)

Tabu Search (TS) est basé sur des structures de mémoire et utilise des méthodes de recherche locales pour trouver des solutions potentielles en vérifiant leurs voisins.

4. Algorithme d'intelligence en essaim

L'algorithme d'intelligence en essaim s'inspire du comportement social des troupeaux d'oiseaux, de la prédation et de la chasse des animaux, de la croissance bactérienne et des bancs de poissons. Les plus courants incluent l'algorithme de colonie de fourmis, l'algorithme d'essaim de particules, l'algorithme de colonie d'abeilles, l'algorithme de recherche de coucou, etc.

5. Recherche de quartier variable (VNS)

L'algorithme de recherche de quartier variable (VNS) explore les solutions initiales et les améliore. Semblable à la recherche taboue, les méthodes de recherche locale sont appliquées de manière itérative et des solutions locales optimales sont obtenues à partir des solutions.

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