Hybridation des opérateurs de croisement dans les algorithmes révolutionnaires Multi-objectif.

Abstract

Les Algorithmes Evolutionnaires sont inspirés de l'évolution Darwinienne des populations. Ils sont des méthodes stochastiques d'optimisation globale, dédiés à la résolution des problèmes d'optimisation de grande dimension, et plus particulièrement multiobjectif. Ces Algorithmes font le cadre principal de ce travail, et pour cela, Nous commencerons tout d'abord par les grandes lignes de l'optimisation multiobjective, remontant brièvement vers la présentation des notions des processus d'évolution. Nous passerons ensuite à présenter un algorithme évolutionnaire se basant sur une hybridation de cing operateurs de croisement. Enfin, nous illustrerons les résultats d'hybridation de ces operateurs de un à cinq. Mots Clefs : Hybridation, Croisement. Optimisation Multiobjective, Algorithmes évolutionnaires,