Nouvelles variantes des méta-heuristiques compactes.

Abstract

Les Méta-heuristiques constituent une nouvelle génération de méthodes approchées qui résolvent souvent la plupart des problèmes d’optimisation et peuvent s’adapter à n’importe quel problème quel que soit sa complexité ou sa nature. Ces méthodes étaient caractérisées par l’existence de deux catégories : les méthodes à base de solution unique et les méta-heuristiques à base de population. Cette dernière catégorie est caractérisée par une population dont sa taille évolue en fonction de la dimension du problème à ré- soudre. Cependant, ce facteur est devenu sa plus grande faiblesse dans certains domaines de la vie nécessitant l’utilisation d’appareils à mémoire limitée. Par conséquent, les chercheurs ont eu recours aux méta-heuristique compacte car elles constituent une bonne alternative. Le but de ce mémoire est de contribuer au domaine et de laisser une empreinte permettant de résoudre des problèmes en temps réel. Donc, nous avons proposée six variantes qui se basent sur des algorithmes compacts existants à savoir : cPSO_cDEv1, cPSO_cDEv2, pe_cDEv2, ne_cDEv2, DEcDE_CRbinomiale et une version compacte de la nouvelle méta-heuristique WWO (water wave optimisation). Ces approches sont évaluées et testée sur l’ensemble de fonctions BBoB 2015. Les résultats trouvés après une analyse des algorithmes compacts prouvent la supériorité des approches proposées. Surtout le DEcDE_CRbinomiale et le cPSO_cDEv2 qui ont pu fournir des résultats qui surpassent les algorithmes compacts de base.