Intégration de l'Apprentissage non Supervisé aux Métaheuristiques pour la Résolution des Problèmes d'Optimisation Combinatoire Difficiles
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چکیده
Résumé. Le présent article rentre dans le cadre d’un projet ambitieux qui a pour objectif l’intégration des techniques d’apprentissage aux métaheuristiques pour contribuer à la résolution des problèmes d’optimisation combinatoire NP-difficiles. L’approche proposée consiste à incorporer un apprentissage non supervisé aux métaheuristiques à population de solutions pour « apprendre » et constituer des clusters de solutions de caractéristiques différentes à partir de l’histoire de recherche. Cette forme de connaissance extraite sera utilisée pour guider la métaheuristique vers des régions de solutions prometteuses. L’algorithme proposé, et dérivé de cette approche, est une extension de la recherche par dispersion et peut automatiquement apprendre pendant le processus de recherche en exploitant l’histoire de recherche représenté par l’ensemble des solutions trouvées. Les résultats préliminaires avec une application au problème très connu des tournées de véhicules (VRP) montrent le grand intérêt d’une telle approche qui peut effectivement trouver des solutions de haute qualité pour des instances de grande taille d’un problème donné.
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