Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à la mise en œuvre d'algorithmes auto-adaptatifs d'Intelligence Collective pour la résolution de problèmes d'optimisation modélisés dans un langage de Programmation par contraintes (PPC). Nous avons porté une attention particulière à la famille d'algorithmes de type « Ant Colony Optimization » (ACO). Nous avons développé trois contributions, à savoir : (1) Intégration des algorithmes de type ACO dans un langage de programmation par contraintes pour la résolution de problèmes de satisfaction de contraintes; (2) Proposition d'un algorithme hybride et générique où ACO est couplé à une approche complète pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoires (3) Proposition d'une stratégie capable d'adapter dynamiquement les paramètres de ACO. / In this thesis, we focused on the implementation of self-adaptive algorithms for solving optimization problems modeled in a Constraint Programming (CP) language. We focus on to the Ant Colony Optimization (ACO) algorithms. We have developed three contributions, namely: (1) Integration of ACO algorithms in a constraint programming language for solving constraint satisfaction problems, (2) Proposal of a generic hybrid algorithm which combines ACO and CP approach to solving combinatorial optimization problems (3) Proposal of a strategy to dynamically adjust the parameters of ACO.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2010LYO10200 |
| Date | 26 October 2010 |
| Creators | Khichane, Madjid |
| Contributors | Lyon 1, Solnon, Christine, Albert, Patrick |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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