Ce manuscrit décrit les travaux de recherche effectués au cours de ma thèse, au sein de l'équipe informatique et recherche opérationnelle du laboratoire CREAM1, en collaboration avec le laboratoire LISA 2, et avec le soutien du Conseil Général de la ville d'Angers. Ces travaux de recherche se situent à l'intersection des domaines de l'optimisation combinatoire et des systèmes multi-agents. Ils s'inscrivent dans la continuité des propositions de modèles ou de plates-formes pour les métaheuristiques parallèles. Ce rapport réunit différentes notions du parallélisme, du paradigme multi-agents et des métaheuristiques afin d'apporter des méthodes de résolution performantes (robustes et autoadaptatives) à des problèmes d'optimisation combinatoire réels. Il démontre que l'introduction de stratégies de parallélisation et d'échange d'informations à un algorithme à population permet à ce dernier d'améliorer considérablement ses facultés de recherche de solutions. En outre, l'utilisation des agents mobiles permet une exploitation optimale des ressources de calcul inutilisées dans un organisme (laboratoire, entreprise) et de favoriser ainsi l'autonomie des processus de calcul pour pouvoir gérer les éventuelles pannes dans un réseau. Le succès de cette approche dans la résolution d'un problème de tournées de véhicules et d'un problème d'ordonnancement de production, montre l'intérêt pratique de ces méthodes et leurs retombées économiques potentielles. Ce travail de recherche représente l'une des premières explorations des possibilités offertes par deux domaines fort prometteurs de l'intelligence artificielle distribuée et de la recherche opérationnelle. L'union de méthodes auto-adaptatives et d'une puissance de calcul imposante pourrait fort bien se révéler un outil performant pour la résolution de problèmes d'une telle envergure.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00492993 |
| Date | 15 February 2010 |
| Creators | Belkhelladi, Kamel |
| Publisher | Université d'Angers |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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