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Hybridation de métaheuristiques pour la résolution distribuée de problèmes d'optimisation spatialisés

Les problèmes d'optimisation spatialisés font intervenir des entités (clients, demandes, trafic) réparties sur une étendue (la donnée) et des dispositifs physiques (antennes, véhicules) qui doivent leur être associés de manière optimale. Il en résulte de nombreux problèmes d'optimisation combinatoire difficile à résoudre (NP-hard). Pour résoudre ce type de problème, nous proposons des algorithmes à structure intermédiaire, des recherches locales et des approches de résolution collective selon des métaphores de systèmes naturels et biologiques. Le but est par exemple de prendre en compte dès le départ la potentialité d'application à des problèmes dynamiques, de fournir un canevas à la mise en œuvre distribuée possible des algorithmes, et de résoudre des problèmes de grandes tailles.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00914963
Date21 November 2008
CreatorsCreput, Jean-Charles
PublisherUniversité de Bourgogne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typehabilitation ࠤiriger des recherches

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