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Adaptation de la métaheuristique des colonies de fourmis pour l'optimisation difficile en variables continues. Application en génie biologique et médical.

Les métaheuristiques de colonies de fourmis s'inspirent des comportements collectifs observés chez les fourmis pour résoudre des problèmes d'optimisation difficile.<br /><br />La première approche pour concevoir des métaheuristiques d'optimisation continue en suivant cette métaphore consiste à créer un système multi-agent. Nous proposons ainsi un algorithme de "colonies de fourmis interagissantes" (CIAC). La deuxième approche décrit ces métaheuristiques comme des méthodes manipulant un échantillonnage d'une distribution de probabilité. Nous proposons ainsi un algorithme "à estimation de distribution" (CHEDA).<br /><br />En accord avec le concept de programmation à mémoire adaptative, nos algorithmes font l'objet d'une hybridation avec une recherche locale de Nelder-Mead (HCIAC). Nous avons ensuite adapté cette méthode à des problèmes continus dynamiques (DHCIAC), pour lesquels nous proposons également un nouveau jeu de test cohérent.<br /><br />Nos algorithmes sont enfin appliqués dans le cadre de l'automatisation du suivi des lésions de l'oeil.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00093143
Date13 December 2003
CreatorsDréo, Johann
PublisherUniversité Paris XII Val de Marne
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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