Sommaire
I Introduction
II Algorithmes métaheuristiques
II.1 Algorithme génétique
II.1.1 Introduction
II.1.2 Codage des individus d’une population
II.1.2.1 Codage binaire
II.1.2.2 Codage à caractères multiples
II.1.3 Evaluation et sélection
II.1.3.1 Sélection par roulette
II.1.3.2 Sélection par rang
II.1.3.3 Sélection par tournoi
II.1.3.4 Elitisme
II.1.4 Croisement
II.1.4.1 Croisement en un point
II.1.4.2 Croisement en deux points
II.1.5 Mutation
II.2 Recuit simulé
II.2.1 Introduction
II.2.2 Notions
II.2.2.1 Probabilité de Boltzmann
II.2.2.2 Critère de Metropolis
II.2.2.3 Chaine de Markov et équilibre thermique
II.2.2.4 Algorithme
II.2.3 Paramètres
II.2.3.1 Température initiale
II.2.3.2 Décroissement de température
II.2.3.3 Nombre d’itérations à température constante
II.2.3.4 Critères d’arrêt
II.2.4 Recuit simulé à pas tabulé
II.2.4.1 Prédétermination du vecteur pas
II.2.4.2 Etapes de l’algorithme RSPT
II.3 Recherche tabou
II.3.1 Introduction
II.3.2 Principe de l’algorithme
II.3.3 La recherche tabou de Hu
III Métaheuristiques hybrides
III.1 Introduction
III.2 Classification hiérarchique
III.3 Classification générale
III.4 Algorithme génétique avec codage de simplex (AGCS)
III.4.1 Introduction
III.4.2 Méthode de Nelder-Mead
III.4.3 Description générale des étapes de l’AGCS
III.4.3.1 Initialisation
III.4.3.2 Boucle de l’algorithme génétique
III.4.3.2.1 Sélection
III.4.3.2.2 Croisement et mutation
III.4.3.2.3 Réduction de la population
III.4.3.2.4 Intensification des membres par l’algorithme de Nelder-Mead
III.5 Recuit simulé avec recherche heuristique de motif (RSRHM)
III.5.1 Introduction
III.5.2 Direction de descente approximative (DDA)
III.5.3 Recherche heuristique de motif (RHM)
III.5.4 Description générale des étapes du RSRHM
III.6 Recherche tabou dirigée (RTD)
III.6.1 Les éléments mémoire de la recherche tabou (RTa)
III.6.1.1 introduction
III.6.1.2 Liste tabou multi-classée (LT)
III.6.1.3 Liste des régions visitées (LRV)
III.6.2 Stratégies de recherche locale et de voisinage
III.6.3 Description générale des étapes de la RTD
III.6.3.1 Introduction
III.6.3.2 La boucle exploration-diversification
III.6.3.3 Recherche d’intensification
IV Synthèse et optimisation des réseaux de Bragg par la RTD
IV.1 Introduction
IV.2 Comparaison entre les performances des algorithmes RTD, RSRHM et AGCS
IV.3 Synthèse des paramètres physiques d’un réseau de Bragg mono canal par la RTD
IV.4 Synthèse des paramètres physiques d’un réseau de Bragg multi canal par la RTD
IV.5 Estimation des coefficients thermo-optique et expansion thermique d’un réseau de Bragg par la RTD
IV.6 Optimisation des différents profils des contraintes mécaniques appliquées sur un réseau de Bragg par la RTD
IV.6.1 Introduction
IV.6.2 Reconstruction d’un profil d’une traction appliquée sur un réseau de Bragg à partir d’un spectre original déformé
V. Conclusion
Bibliographie