Approche métaheuristique pour optimisation multiobjectif discrète

Abstract

La naissance de l’optimisation multiobjectif remonte à un ouvrage de W. Pareto 1906 sur l‘économie politique, dans lequel l’auteur définit pour la première fois ce qu’est un optimum multiobjectif. Ces dernières années les métaheuristiques, notamment les algorithmes évolutionnaires, ont permis l'élaboration de méthodes de résolution très performantes. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes d’optimisation multiobjectifs en appliquant un algorithme évolutionnaire NSGAII (Fast Nondominated Sorting Genetic Algorithm) au problème de sac à dos multiobjectif, on met en évidence la convergence du front Pareto donné par NSGAII vers celui donné par une méthode exacte en calculant la distance de Tchebycheff séparant les deux fronts. Les résultats obtenus montrent la performance de l’algorithme évolutionnaire multiobjectif utilisés dans la programmation informatique, aussi bien en termes de convergence qu'en termes de temps d’exécution.