Thèse soutenue

Métaheuristiques hybrides évolutionnaires pour l'aide à la décision multi-objectifs

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Auteur / Autrice : Ahmed Kafafy
Direction : Stéphane BonnevayAhmed Bounekkar
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 24/10/2013
Etablissement(s) : Lyon 1
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (2009-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Entrepôts, Représentation et Ingénierie des Connaissances
Jury : Président / Présidente : Ali Ridha Mahjoub
Examinateurs / Examinatrices : Motaz Khorshid
Rapporteurs / Rapporteuses : Jin-Kao Hao, Laetitia Jourdan

Résumé

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La prise de décision est une partie intégrante de notre vie quotidienne où le décideur est confronté à des problèmes composés de plusieurs objectifs habituellement contradictoires. Dans ce travail, nous traitons des problèmes d'optimisation multiobjectif dans des espaces de recherche continus ou discrets. Nous avons développé plusieurs nouveaux algorithmes basés sur les métaheuristiques hybrides évolutionnaires, en particulier sur l'algorithme MOEA/D. Nous avons proposé l'algorithme HEMH qui utilise l'algorithme DM-GRASP pour construire une population initiale de solutions de bonne qualité dispersées le long de l'ensemble des solutions Pareto optimales. Les résultats expérimentaux montrent la supériorité de toutes les variantes hybrides proposées sur les algorithmes originaux MOEA/D et SPEA2. Malgré ces bons résultats, notre approche possède quelques limitations, levées dans une version améliorée de HEMH : HEMH2 et deux autres variantes HEMHde et HEMHpr. Le Adaptive Binary DE inclus dans les HEMH2 et HEMHde a de meilleures capacités d'exploration qui pallient aux capacités de recherche locale contenues dans la HEMH, HEMH2 et HEMHde. Motivés par ces résultats, nous avons proposé un nouvel algorithme baptisé HESSA pour explorer un espace continu de recherche où le processus de recherche est réalisé par différentes stratégies de recherche. Les résultats expérimentaux montrent la supériorité de HESSA à la fois sur MOEA/D et dMOPSO. Tous les algorithmes proposés ont été vérifiés, testé et comparés à certaines méthodes MOEAs. Les résultats expérimentaux montrent que toutes les propositions sont très compétitives et peuvent être considérés comme une alternative fiable