Sommaire

Présentation du chapitre

Ce chapitre présente différentes techniques (ou métaheuristiques) de recherche de minimums locaux. Par exemple, on peut vouloir minimiser un coût de production, ou la quantité de matière nécessaire à une pièce, le tout en respectant de nombreuses contraintes. Ces problèmes sont très courants dans la vie de tous les jours, et pourtant ils sont difficiles à résoudre par un ordinateur (et encore plus par un humain) car le nombre de solutions potentielles est très important.

La première partie de ce chapitre présente donc plus en détail ce problème et les contraintes associées, ainsi que des exemples.

Les parties suivantes présentent les principaux algorithmes : algorithme glouton, descente de gradient, recherche tabou, recuit simulé et optimisation par essaims particulaires.

Les principaux domaines d’application de ces techniques sont ensuite présentés.

Les différents algorithmes sont implémentés dans la dernière partie, en Java. Le code correspondant est proposé en téléchargement.

Enfin, une petite synthèse clôt ce chapitre.