<p>De nos jours, il est peu de processus ou de tâches qui ne requièrent pas l'optimisation d'une quantité : diminuer le temps de livraison, diminuer l'espace utilisé, réduire les efforts de développement, ... C'est donc sans surprise que la recherche en optimisation soit l'un des domaines les plus actifs des sciences des technologies de l'information. En optimisation combinatoire, les métaheuristiques sont à compter parmi le fleuron des techniques algorithmiques. Mais ce succès est encore au prix d'une quantité significative de temps de conception et développement. Ne serait-il pas possible d'aller encore plus loin ? D'automatiser la préparation des métaheuristiques ? En particulier dans des conditions telles le manque de temps, l'ignorance de techniques spécialisées ou encore la mauvaise compréhension du problème traité ? C'est ce à quoi nous répondons dans la présente thèse au moyen d'une approche de méta-modélisation de la recherche : l'heuristique de la Gestalt.</p> <p>Considérant la représentation du problème comme un levier que l'on peut activer sous le processus de recherche mené par une métaheuristique, la thèse suggère la construction d'une abstraction de cette représentation capable d'assister la métaheuristique à trouver de bonnes solutions en contraignant sa recherche. Cette approche, inspirée de la psychologie de la Gestalt, nous l'appelons l'heuristique de la Gestalt. Son fonctionnement repose principalement sur l'agrégation des variables de la représentation. Cette agrégation donne lieu à une abstraction structurelle, mais également fonctionnelle en ce sens que les opérateurs de la métaheuristique doivent désormais respecter l'intégrité des agrégats définis.</p> <p>Après avoir établi le contexte de la dissertation, nous discutons de la transposition de la psychologie de la Gestalt dans le cadre de l'optimisation combinatoire et des métaheuristiques. S'ensuit la formalisation de l'heuristique de la Gestalt et la description de sa réalisation. Finalement, une série d'études expérimentales sont menées pour éprouver le concept avancé et valider l'implémentation basée sur les algorithmes évolutionnistes que nous proposons. En conclusion, nous affirmons que l'implémentation de l'heuristique de la Gestalt basée, entre autres, sur un algorithme génétique de groupement est capable d'assister positivement des algorithmes génétiques lorsque les instances de problèmes traitées possèdent une structure riche et complexe, que leur taille est importante, que l'on est tôt dans le processus d'optimisation et que l'algorithme génétique n'est pas paramétré spécifiquement.</p>

<p>De nos jours, il est peu de processus ou de tâches qui ne requièrent pas l'optimisation d'une quantité :diminuer le temps de livraison, diminuer l'espace utilisé, réduire les efforts de développement, C'est donc sans surprise que la recherche en optimisation soit l'un des domaines les plus actifs des sciences des technologies de l'information. En optimisation combinatoire, les métaheuristiques sont à compter parmi le fleuron des techniques algorithmiques. Mais ce succès est encore au prix d'une quantité significative de temps de conception et développement. Ne serait-il pas possible d'aller encore plus loin ?D'automatiser la préparation des métaheuristiques ?En particulier dans des conditions telles le manque de temps, l'ignorance de techniques spécialisées ou encore la mauvaise compréhension du problème traité ?C'est ce à quoi nous répondons dans la présente thèse au moyen d'une approche de méta-modélisation de la recherche :l'heuristique de la Gestalt.</p><p><p><p>Considérant la représentation du problème comme un levier que l'on peut activer sous le processus de recherche mené par une métaheuristique, la thèse suggère la construction d'une abstraction de cette représentation capable d'assister la métaheuristique à trouver de bonnes solutions en contraignant sa recherche. Cette approche, inspirée de la psychologie de la Gestalt, nous l'appelons l'heuristique de la Gestalt. Son fonctionnement repose principalement sur l'agrégation des variables de la représentation. Cette agrégation donne lieu à une abstraction structurelle, mais également fonctionnelle en ce sens que les opérateurs de la métaheuristique doivent désormais respecter l'intégrité des agrégats définis.</p><p><p><p>Après avoir établi le contexte de la dissertation, nous discutons de la transposition de la psychologie de la Gestalt dans le cadre de l'optimisation combinatoire et des métaheuristiques. S'ensuit la formalisation de l'heuristique de la Gestalt et la description de sa réalisation. Finalement, une série d'études expérimentales sont menées pour éprouver le concept avancé et valider l'implémentation basée sur les algorithmes évolutionnistes que nous proposons. En conclusion, nous affirmons que l'implémentation de l'heuristique de la Gestalt basée, entre autres, sur un algorithme génétique de groupement est capable d'assister positivement des algorithmes génétiques lorsque les instances de problèmes traitées possèdent une structure riche et complexe, que leur taille est importante, que l'on est tôt dans le processus d'optimisation et que l'algorithme génétique n'est pas paramétré spécifiquement.</p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished