La résolution satisfaisante d'un problème d'optimisation difficile, qui comporte un grand nombre de solutions sous-optimales, justifie souvent le recours à une métaheuristique puissante. La majorité des algorithmes utilisés pour résoudre ces problèmes d'optimisation sont les métaheuristiques à population. Parmi celles-ci, nous intéressons à l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP, ou PSO en anglais) qui est apparue en 1995. PSO s'inspire de la dynamique d'animaux se déplaçant en groupes compacts (essaims d'abeilles, vols groupés d'oiseaux, bancs de poissons). Les particules d'un même essaim communiquent entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, et ce en s'appuyant sur leur expérience collective. L'algorithme PSO, qui est simple à comprendre, à programmer et à utiliser, se révèle particulièrement efficace pour les problèmes d'optimisation à variables continues. Cependant, comme toutes les métaheuristiques, PSO possède des inconvénients, qui rebutent encore certains utilisateurs. Le problème de convergence prématurée, qui peut conduire les algorithmes de ce type à stagner dans un optimum local, est un de ces inconvénients. L'objectif de cette thèse est de proposer des mécanismes, incorporables à PSO, qui permettent de remédier à cet inconvénient et d'améliorer les performances et l'efficacité de PSO. Nous proposons dans cette thèse deux algorithmes, nommés PSO-2S et DEPSO-2S, pour remédier au problème de la convergence prématurée. Ces algorithmes utilisent des idées innovantes et se caractérisent par de nouvelles stratégies d'initialisation dans plusieurs zones, afin d'assurer une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Toujours dans le cadre de l'amélioration de PSO, nous avons élaboré une nouvelle topologie de voisinage, nommée Dcluster, qui organise le réseau de communication entre les particules. Les résultats obtenus sur un jeu de fonctions de test montrent l'efficacité des stratégies mises en oeuvre par les différents algorithmes proposés. Enfin, PSO-2S est appliqué à des problèmes pratiques, en segmentation d'images et en électronique
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00788961 |
| Date | 05 December 2012 |
| Creators | El Dor, Abbas |
| Publisher | Université Paris-Est |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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