Métaheuristiques pour l'optimisation difficile : [recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis...]
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 véhi...
Gorde:
| Egile Nagusiak: | , , , |
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| Formatua: | Livre papier |
| Hizkuntza: | Français |
| Argitaratua: |
Paris :
Eyrolles
DL 2003.
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| Saila: | Algorithmes
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| Gaiak: | |
| Oharra: |
Autre tirage : 2005 La couv. porte en plus : "Avec trois études de cas détaillées : optimisation de réseaux UMTS (France Télécom R&D), gestion de trafic aérien (ENAC), optimisation de tournées de véhicules (ILOG)" Autre contributeur : Éric Taillard (auteur) |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Aurkibidea:
- I. Présentation des principales métaheuristiques
- 1. La méthode du recuit simulé
- 2. La recherche avec tabous
- 3. Les algorithmes évolutionnaires
- 4. Les algorithmes de colonies de fourmis
- II. Variantes, extensions et conseils méthodologiques
- 5. Quelques autres métaheuristiques
- 6. Extensions
- 7. Techniques de modélisation et comparaison de méthodes
- III. Études de cas
- 8. Étude de cas n˚1 : optimisation de réseaux mobiles UMTS à l'aide des algorithmes génétiques
- 9. Étude de cas n˚2 : algorithmes génétiques appliqués à la gestion du trafic aérien
- 10. Étude de cas n˚3 : programmation par contraintes et colonies de fourmis appliquées au problèmes de tournées de véhicules