Methodes stochastiques et deterministes pour les problemes np-difficiles
Auteur / Autrice : | Gérard Fleury |
Direction : | Michel Gourgand |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences appliquées |
Date : | Soutenance en 1993 |
Etablissement(s) : | Clermont-Ferrand 2 |
Résumé
Ce travail se situe dans le cadre de la resolution de problemes d'optimisation par des methodes deterministes et/ou stochastiques. Les problemes poses sont np-difficiles. Les methodes deterministes et les divers algorithmes de type recuit simule sont presentes. Un algorithme nouveau (dit du kangourou) est propose et sa convergence est demontree. Deux resultats de convergence sont etablis pour les algorithmes genetiques. Des algorithmes de type recuit simule applicables a la minimisation d'une fonction aleatoire sont donnes, leur convergence est demontree. Les divers couplages possibles entre ces methodes sont etudies. Les problemes du flow-shop et a une machine sont resolus numeriquement par diverses methodes. Les algorithmes stochastiques sont appliques a plusieurs problemes reels: job-shop avec transport, placement de conteneurs, habillage des services (ou nous appliquons un algorithme du kangourou cooperant avec une methode de programmation lineaire)