Etude comparative entre les algorithmes Méta-heuristique

Abstract

L’object if principale de ce mémoire est de faire une étude comparative détaille sur plusieurs algorithmes d’optimisat ion méta-heuristiques notamment le GA, PSO et ABC. Les algorithmes considérés ont été évalués en utilisant plusieurs fonctions numériques Benchmark sous différentes conditions de travail. On s’est intéressé a mesuré la qualité de minimisation, la vitesse de convergence, et la charge du calcul et cela en variant la taille de la populat ion, le nombre d’itérations maximales et la complexité du problème d’optimisat ion. Les résultats obtenus on clairement indiqué que l’algorithme GA est généralement le plus efficace des trois algorithmes vis à vis sa qualité d’optimisat ion, sa vitesse de convergence et sa complexité du calcul.