Métaheuristiques
Recuits simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthodes GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation
- 534 pages
- French
- ePUB (adaptée aux mobiles)
- Disponible sur iOS et Android
Métaheuristiques
Recuits simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthodes GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation
À propos de ce livre
Les métaheuristiques et leurs applications
Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc.
Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques.
Un ouvrage de référence illustré d'études de cas
La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles et essaims particulaires.
La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de systèmes logistiques, optimisation de tournées de véhicules et gestion de trafic aérien.
À qui s'adresse ce livre ?
- Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, économie et finance, aide à la décision, etc.
- Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'aide à la décision.
Ouvrage dirigé par Patrick Siarry
Avec les contributions de Jean-Marc Alliot, Sébastien Aupetit, Sana Ben Hamida, Ilhem Boussaïd, Mirsad Buljubasic, Gilles Caporossi, Maurice Clerc, Laurent Deroussi, Nicolas Durand, David Gianazza , Jean-Baptiste Gotteland, Nathalie Grangeon, Pierre Hansen, Nicolas Monmarché, Sylvie Norre, Alain Pétrowski, Christian Prins, Caroline Prodhon, Patrick Siarry, Mohamed Slimane, Éric D. Taillard, Charlie Vanaret et Michel Vasquez.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Couverture
- Le résumé et la biographie auteur
- Page de titre
- Copyright
- Table des matières
- Index des auteurs
- Avant-propos
- I Présentation de sprincipales métaheuristiques
- II Variantes, extensions et conseils méthodologiques
- III Quelques domaines d’application
- Conclusion
- Bibliographie
- Index