| Titre : | Hybridation entre la méthode méta-heuristique électromagnétique EM et la recherche locale pour l'optimisation globale |
| Auteurs : | Yacine Oumrani, Auteur ; Khalil Zohret Bouhalouan, Auteur ; Khaled Smail, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02339T |
| Format : | 120P. / couv. ill. / 29cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
L'optimisation globale et l'hybridation des algorithmes méta-heuristiques EM avec des techniques de recherche locale, telles que l'algorithme tabou et l'algorithme de recuit simulé, jouent un rôle crucial dans l'avancement des techniques d'optimisation. Ces approches offrent des solutions efficaces pour résoudre les problèmes complexes et ouvrent de nouvelles opportunités dans de nombreux domaines. Cependant, malgré leurs avantages, il est important de reconnaître que ces méthodes ne sont pas exemptes de limitations et peuvent être améliorées. L'algorithme méta-heuristique EM peut nécessiter une exploration plus approfondie de l'espace de recherche ou des mécanismes plus sophistiqués pour éviter les solutions sous-optimales. De même, les techniques de recherche locale peuvent parfois être sensibles aux points de départ et peuvent nécessiter des paramètres bien réglés pour atteindre les meilleurs résultats. Il existe également des défis liés à la sélection des méthodes d'hybridation appropriées et à la combinaison efficace des différentes techniques. L'identification des meilleures approches d'hybridation et l'ajustement des paramètres peuvent demander des efforts supplémentaires et des essais itératifs. Pour surmonter ces limitations et améliorer les performances des algorithmes d'optimisation, des recherches supplémentaires sont nécessaires. Les chercheurs continuent de proposer de nouvelles méthodes, d'explorer des stratégies d'hybridation innovantes et de développer des techniques plus avancées pour résoudre les problèmes d'optimisation globale de manière plus efficace et efficiente. En conclusion, bien que l'optimisation globale et l'hybridation del’algorithme métaheuristique EM avec des techniques de recherche locale offrent des avantages significatifs dans la résolution des problèmes complexes, il reste encore des opportunités pour améliorer ces approches et repousser les limites de l'optimisation. Les efforts continus de recherche contribueront à développer des techniques plus puissantes et plus robustes, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation dans divers domaines d'application |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02339T | INF925 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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