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Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d'optimisation les plus faciles à mettre en oeuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s'inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences. Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés :- GA (génétique),- DE (évolution différentielle),- BBO (biogéographie),- RS (recuit simulé),- GSO (Gravitationnel),- CRO (réaction chimique),- PSO (essaim de particules),- LUC (lucioles),- ABC (colonies d'abeilles artificielles),- GWO (loup gris),- ACO (colonies de fourmis),- BSO (brainstorming). Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels. Des applications à la thermique, l'électronique, l'agriculture, la mécanique permettent d'étendre leur domaine d'application à la résolution de problème inverse, à l'ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d'incertitudes.
Dominique Barchiesi est professeur à l'Université de technologie de Troyes et effectue des recherches en modélisation multiphysique, traitement du signal et optimisation. Sameh Kessentini est enseignante-chercheuse à l'Université de Sfax (Tunisie) et effectue des recherches en modélisation, optimisation et statistique.
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