Résumé:
Ce travail consiste à utiliser un algorithme d’optimisation chaotique pour résoudre
des problèmes d’optimisation. L’algorithme d’optimisation chaotique est une méthode
d’optimisation stochastique qui donne une solution globale.
Cet algorithme utilise directement les variables chaotiques pour rechercher la solution
optimale. La sensibilité aux conditions initiales et la propriété stochastiques du
chaos font l’optimisation chaotique pour mieux obtenir la solution optimale globale
que d’autres méthodes ayant été adoptée avant. Il peut facilement s’échapper de minimaux
locaux que les autres algorithmes stochastiques.
Nous avons appliqué cet algorithme sur trois fonctions tests (Benchmark) : fonction
Griewank, fonction Sphère, fonction Rastrigin.Dont on génère chaotiquement les variables
de ces fonctions selon quatre applications chaotiques : Logistic map, Circl map,
Lozi map, Tente map.
Nous avons réalisé un programme en MATLEB qui donne une solution globale aux
trois fonctions tests.
Les résultats obtenus par l’algorithme sont satisfaisants pour l’optimisation des différents
fonctions tests.
Mots clés : Algorithme d’optimisation chaotique, Chaos, optimisation globale.
