L'aléatoire contrôlé en optimisation
L'aléatoire contrôlé en optimisation

L'aléatoire contrôlé en optimisation

À propos

Les métaheuristiques d'optimisation procèdent à un « tirage au hasard » pour effectuer certains choix ou appliquer certaines règles, pour cela elles doivent faire appel à un ou plusieurs générateurs de nombres aléatoires (GNA). De nombreux types de GNA existent, de l'aléatoire vrai jusqu'au codé simple. Ils peuvent être manipulés pour produire des distributions spécifiques. Les performances d'un algorithme dépendent du GNA utilisé. Cet ouvrage s'intéresse à la comparaison d'optimiseurs, il définit une approche effort-résultat d'où peuvent être dérivés tous les critères classiques (médiane, moyenne, etc.) et d'autres plus sophistiqués. Les codes-sources utilisés pour les exemples sont aussi présentés, cela permet une réflexion sur le « hasard superflu », expliquant succinctement pourquoi et comment l'aspect stochastique de l'optimisation pourrait être évité dans certains cas. La série Les métaheuristiques sont utilisées dans tous les domaines où l'on recherche des solutions efficaces en un temps raisonnable. C'est une forme de pragmatisme de la résolution de problèmes pour lequel les sources d'inspiration sont multiples. Le rôle de cette série est d'étendre l'utilisation des métaheuristiques à de nouveaux problèmes et domaines en dressant un panorama selon plusieurs angles : transversaux, centrés sur des domaines particuliers ou encore consacrés à des familles de métaheuristiques particulières.

Sommaire

Première partie. Le hasard en optimisation.
1. Le risque nécessaire.
2. Générateurs de nombres aléatoires (GNA).
3. Les effets du hasard.

Deuxième partie. Comparaisons d'optimiseurs.
4. Algorithmes et optimiseurs.
5. Critères de performance.
6. Comparer des optimiseurs.

Troisième partie. Annexes.
7. Le hasard superflu ? Optimiseurs à liste.
8. Biais et signatures.
9. Un pseudo-article scientifique.
10. Petit bêtisier.
11. Compléments mathématiques.
12. Problèmes.
13. Codes sources.

Rayons : Sciences & Techniques > Informatique > Programmation / Développement

  • EAN

    9781784050764

  • Disponibilité

    Disponible

  • Nombre de pages

    254 Pages

  • Longueur

    23.5 cm

  • Largeur

    15.6 cm

Maurice Clerc

Maurice Clerc est un spécialiste mondial de l'optimisation par essaims particulaires. Ses activités de recherche et de consultant le conduisent à approfondir son expérience de la résolution de problèmes d'optimisation.

empty