Initiation à l'optimisation : métaheuristiques - Problèmes à variables continues

Les metaheuristiques sont parmi les methodes d'optimisation les plus faciles a
mettre en oeuvre pour trouver la solution a des problemes difficiles voire
impossibles a resoudre directement, en s'inspirant de phenomenes issus de la
nature et des sciences.

Douze methodes avec variantes sont presentees et les codes en Matlab/GNU
octave sont donnes :

* GA (genetique),
* DE (evolution differentielle),
* BBO (biogeographie),
* RS (recuit simule),
* GSO (Gravitationnel),
* CRO (reaction chimique),
* PSO (essaim de particules),
* LUC (lucioles),
* ABC (colonies d'abeilles artificielles),
* GWO (loup gris),
* ACO (colonies de fourmis),
* BSO (brainstorming).

Elles sont caracterisees, comparees et les outils fournis permettent de les
combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter a des problemes reels.



Des applications a la thermique, l'electronique, l'agriculture, la mecanique
permettent d'etendre leur domaine d'application a la resolution de probleme
inverse, a l'ajustement de modele a des resultats experimentaux et a la
propagation d'incertitudes.