Conception des filtres numériques par un algorithme de colonie de fourmis

Abstract

La métaheuristique à base d'algorithmes de colonies de fourmis, récemment introduite par A.Colorni, occupe actuellement, une place de plus en plus importante dans le domaine de l'optimisation. Ces algorithmes sont, dans la majorité des travaux rencontrés en littérature, utilisés pour la résolution des problèmes combinatoires. Cependant, en ingénierie, les problèmes d'optimisation sont souvent continus (non dérivabilité de la fonction objectif, multiples minimum locaux, grand nombre de variables…). Dans ce travail, nous présentons l'algorithme de colonies de fourmis API, et son application aux problèmes d'optimisation continue. Cette méthode, basée sur la modélisation du comportement de fourragement d'une espèce de fourmis primitives appelées Pachycondyla Apicalis, opère selon des recherches aléatoires parallèles, à proximité de points appelés sites de chasse. Ces sites sont créés autour d'un point appelé nid. Et à intervalles constants de temps, ce nid est déplacé. Ceci se traduit par l'établissement de plusieurs recherches aléatoires en parallèle et localisées uniformément dans un sous espace centré en un point (le nid). Ces recherches sont réinitialisées parallèlement, où le point central (nid) est déplacé. Pour mettre en œuvre l'algorithme API, ainsi défini, nous nous sommes proposé dans ce travail, de l'appliquer pour l'identification des filtres numériques.