| Une approche organisationnelle et multi-agent pour la modélisation et l'implantation de métaheuristiques application aux problèmes d'optimisation de réseaux de transports (An organizational and multi-agent approach to design metaheuristics : application to transport networks optimization problems) | ||
Meignan, David - (2008-12-08) / Université de Franche-Comté, UFC, UTBM - Une approche organisationnelle et multi-agent pour la modélisation et l'implantation de métaheuristiques application aux problèmes d'optimisation de réseaux de transports en : Français Directeur(s) de thèse: Koukam , Abderrafiâa Laboratoire : Laboratoire Système et Transports (SeT) Ecole doctorale : SPIM Classification : Informatique | ||
Mots-clés : systèmes multiagent, métaheuristiques, optimisation combinatoire, modélisation organisationnelle Résumé : Un objectif de cette thèse est de fournir des outils d analyse, de conception et d implantation des approches métaheuristiques pour l optimisation combinatoire en les formulant dans le cadre des systèmes multi-agents. L accent est mis sur la potentialité de mise en oeuvre distribuée des approches et sur l utilisation de techniques d apprentissage permettant d adapter dynamiquement des méthodes de recherche. Dans le cadre de cette thèse nous proposons tout d abord, un framework organisationnel et multi-agent pour la modélisation de l implantation de métaheuristiques. Ce framework nommée AMF (Agent Metaheuristic Framework), introduit un modèle organisationnel de métaheuristiques qui donne un cadre d analyse de comparaison et de conception de différentes métaheuristiques. Ensuite, nous présentons une métaheuristique fondée sur la métaphore de la coalition, CMB (Coalition Based Metaheuristic), mettant en avant l intérêt d utiliser les systèmes multi-agents pour la conception de métaheuristiques. Dans cette métaheuristique, la recherche de solution est effectuée par un ensemble d agents regroupés dans une coalition. La structure de coalition permet d intégrer naturellement au système de résolution des aspects de distribution et de décentralisation du contrôle, de même que des procédés d apprentissage individuels et collectifs. L efficacité de notre approche est évaluée expérimentalement en traitant deux problèmes d optimisation combinatoire : un problème de tournées de véhicules et un problème de positionnement. Résumé (anglais) : The work presented in the PhD thesis promotes the idea that the analysis and design of metaheuristics can be facilitated and improved thanks to multi-agent systems approach. We first present AMF, an Agent Metaheuristic Framework that aims at supporting the design and hybridization of metaheuristics. The introduction of an agent-oriented approach allows to deal with flexibility, robustness and modularity in metaheuristics. This framework is based on an organizational model which describes at metaheuristic in term of roles. These roles correspond to the main components or tasks in a metaheuristic: intensification, diversification, memory and adaptation or self-adaptation. Starting from this organizational model of metaheuristic, some guidelines allow to obtain a multiagent system that correspond to a particular metaheuristic. In addition, we introduce an original metaheuristic called Coalition-Based Metaheuristic (CBM) to illustrate the use of AMF. Efficiency of CBM is illustrated thanks to its application to the Vehicle Routing Problem (VRP) and the Uncapacitated Facility Location Problem (UFLP). Identifiant : UFC-625 | ||
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