Résumé:
Le projet de fin d'études qui nous a été proposé par l'école technique de Blida avait pour
objectif de fournir un emploi du temps optimal respectant le maximum de contraintes définies
par l'organisme d'accueil. Pour ce faire, une modélisation mathématique a été effectuée, ciblant
une fonction objectif qui minimise les pénalités associées aux contraintes violées. Deux approches
algorithmiques
ont
été
élaborées
:
une
méthode
exacte
(Branch
and
Bound)
et
une
méthode
métaheuristique
basée
sur
l'optimisation
par
essaims
particulaires
(PSO).
Les programmes ont été implémentés en Python, offrant une flexibilité et une efficacité
dans le développement et l'exécution des algorithmes. La méthode exacte a donné un résultat
optimal en satisfaisant toutes les contraintes, mais uniquement pour des problèmes de petite
taille en raison d'un temps d'exécution très long. En revanche, l'approche PSO a fourni des
résultats très satisfaisants en prenant en compte un maximum de contraintes et dans des temps
relativement courts pour des tailles de données importantes.
Mots-Clés : Optimisation par essaims particulaires (PSO), Méthode exacte, Algorithme de Branch and Bound, La fonction de Pénalités, Modélisation mathématique, Python
