Optimisation multi-objectif par colonies de fourmis : cas des problèmes de sac à dos. (Multi-objective ant colony optimization : case of knapsack problems)
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In this thesis, we investigate the capabilities of Ant Colony Optimization (ACO) metaheuristic tosolve combinatorial and multi-objective optimization problems. First, we propose a taxonomy ofACO algorithms proposed in the literature to solve multi-objective problems. Then, we studydifferent pheromonal strategies for the case of mono-objective multidimensional knapsackproblem. We propose, finally, a generic ACO algorithm to solve multi-objective problems. Thisalgorithm is parameterised by the number of ant colonies and the number of pheromonestructures. This algorithm allows us to evaluate and compare new and existing approaches in thesame framework. We compare six variants of this generic algorithm on the multi-objectivemultidimensional knapsack problem.
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