Résumé:
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.