Les métaheuristiques sont des algorithmes de recherche stochastiques faisant partie des principales classes de solveur en optimisation non-linéaire. Employés sur des problèmes « difficiles » pour lesquels il est impossible de garantir des solutions optimales, ces méthodes permettent néanmoins de trouver des solutions approchées et sont classiquement employées sur des applications d'aide à la décision. Ce cours explore dans un premier temps les classes de problèmes sur lesquels il peut être pertinent d'employer des métaheuristiques en insistant sur l'importance de la modélisation.
Conçues à l'origine sur la base de métaphores (algorithmes évolutionnaires, recuit simulé, essaims, colonies de fourmis, etc.), leur conception s'est mathématisée et met en jeu des outils mathématiques allant de la géométrie aux statistiques. Nous verrons comment aller au-delà des métaphores pour comprendre les aspects communs étant au cœur de ces méthodes, avec un focus sur quelques aspects parmi les plus utiles en pratique.
Enfin, au-delà de la conception algorithmique, nous verrons pourquoi il est nécessaire d'employer une méthode empirique de validation issue des sciences expérimentales et comment mener une étude applicative rigoureuse en employant les dernières avancées en matière d'ingénierie algorithmique.
- Enseignant: Mélanie LIMACHE GOMEZ
- Enseignant: Alejandro REYMOND
- Enseignant: Sophie ROUX
- Enseignant responsable de l'UE: Goran FREHSE
- Enseignant responsable de l'UE: François GOULETTE