Optimisation multicritère par l'hybridation d'un algorithme génétique et un algorithme de colonie de fourmis

Abstract

Cette mémoire porte sur la résolution des problèmes d'optimisation combinatoires, on a étudié comme exemple de ces problèmes le sac à dos multidimensionnel multi-objectif. Nous avons donnés un état de l’art de l’optimisation multi-objectif dans la première partie de cette mémoire, nous avons ainsi présentés les principales approches de résolutions de ces problèmes. Dans la deuxième partie on a définis les problèmes combinatoires et leur complexité théorique, et on a proposé un algorithme hybride pour le problème de sac à dos multidimensionnel multi-objectif, il s’agit de GASMOKP conçu en combinant deux méta heuristique; l’algorithme génétique et l’algorithme de colonie de fourmis. Dans la troisième partie on a présenté les résultats obtenus lors de la simulation, ces résultats ont été jugés très satisfaisants, puisque notre GASMOKP converge en un temps de calcul très raisonnable vers des solutions de qualités supérieurs.