Thèse soutenue

Nouvelles fonctions d'évaluation pour les problèmes d'étiquetage de graphes BMP et MinLA

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Auteur / Autrice : Eduardo A. Rodríguez Tello
Direction : Jin-Kao Hao
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2007
Etablissement(s) : Angers
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers

Mots clés

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Résumé

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Cette thèse porte sur la conception de nouvelles fonctions d'évaluation ayant pour but d'améliorer la performance des algorithmes approchés conçus pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoire. En particulier, nous nous intéressons à l'amélioration de la résolution de deux problèmes d'étiquetage de graphes NP-difficiles : la Minimisation de Largeur de Bande (BMP) et l'Arrangement Linéaire Minimum (MinLA). Pour ce faire, deux nouvelles fonctions d'évaluation, notées respectivement δ et ϕ, sont introduites. Contrairement aux fonctions classiques, elles incorporent des informations sur les particularités du problème afin d'améliorer leurs capacités de guidage. Des comparaisons expérimentales ont été effectuées pour évaluer l'efficacité des fonctions δ et ϕ en utilisant divers algorithmes. Les résultats confirment que nos fonctions permettent d'améliorer considérablement les performances des algorithmes étudiés. Finalement, l'implémentation de deux algorithmes de Recuit Simulé, appelés RSA-δ et RSDP-ϕ, a permis de tirer avantage des nouvelles fonctions proposées, mais aussi d'autres composants avancés. Les comparaisons expérimentales entre nos algorithmes et les heuristiques de référence, effectuées sur des instances d'essai issues de la littérature, montrent que RSA-δ et RSDP-ϕ sont très compétitifs. En effet, ils permettent d'améliorer significativement les meilleurs résultats connus pour de nombreuses instances.