Métaheuristiques pour l'optimisation difficile : recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis · Occasion

Quatrième de couverture : · Les métaheuristiques et leurs applications Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées «métaheuristiques», adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques. · Un ouvrage de référence illustré d'études de cas La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques: recuit simulé, recherche avec tabous, algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques, colonies de fourmis. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques: techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels: optimisation de réseaux de mobiles UMTS (France Télécom R&D), gestion de trafic aérien (ENAC), optimisation de tournées de véhicules (ILOG). · À qui s'adresse ce livre? · Aux élèves ingénieurs et étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de production, économie et finance, aide à la décision, etc. · Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'aide à la décision.

Biographie de l'auteur : Biologiste de formation, Johann Dréo a d'abord étudié les fourmis, avant de s'orienter vers un doctorat en informatique. Ses recherches portent sur les algorithmes d'optimisation inspirés du comportement des insectes sociaux. Alain Pétrowski est maître de conférences à l'INT (Institut national des télécommunications) d'Evry. Ses principaux domaines de recherche sont les systèmes complexes, les réseaux de neurones formels et le calcul évolutionnaire. Patrick Siarry est ingénieur de l'École Supérieure d'Électricité et professeur à l'université Paris XII Val-de-Marne, où il dirige des travaux de recherche sur les méthodes heuristiques récentes pour l'«optimisation difficile». Éric Taillard est professeur à l'École d'ingénieurs du Canton de Vaud et dirige l'Institut d'informatique appliquée. Ses thèses de doctorat et d'habilitation portent sur la recherche tabou et la programmation à mémoire adaptative.