Méthodes stochastiques pour l'optimisation globale
Ce cours a pour but de présenter les méthodes d'optimisation utilisant des principes stochastiques pour se déplacer dans l'espace d'état. Les thèmes abordés dans ce cours sont les suivants :
 

Méthodes de base

  • énumération
  • bombardement stochastique

Métaheuristiques:

  • Recuit simulé
  • Méthode tabou
  • Algorithmes Evolutionnaires
  • Essaims particulaires
  • Colonies de fourmis
  • Autres métaheuristiques
  • Hybridations avec des méthodes de Branch and Bound par Intervalles our garantir l'optimalité des solutions trouvées.

 

Statistiques d'ordre  : application à l'optimisation globale (branch and probability bound)

Algorithmes d'estimation de distribution (EDA)

L'enseignement est structuré en cours, TD et TP sur machine.


[Mutualisé avec le cours du même nom de la 3e année ENAC]

Dernière mise à jour : 5 Sep 2017