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]