Heuristiques à opérateurs multiples pour des problèmes de partitionnement de graphe
Auteur / Autrice : | Fuda Ma |
Direction : | Jin-Kao Hao |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 28/06/2016 |
Etablissement(s) : | Angers |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers - LERIA |
Jury : | Président / Présidente : Nicolas Durand |
Examinateurs / Examinatrices : Chumin Li, Matthieu Basseur | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Chumin Li, Michel Vasquez |
Mots clés
Résumé
Les problèmes de partitionnement de graphique sont une classe bien connue des problèmes d'optimisation combinatoire NP-difficiles avec un large éventail d'applications, telles que la conception de plans VLSI, la physique statistique, la planification d'une équipe sportive, la segmentation d'images et la structuration de protéines. En raison de la grande complexité de ces problèmes, les approches heuristiques et métaheuristiques sont couramment utilisées pour aborder les problèmes difficiles. Cette thèse considère trois problèmes représentatifs de cette famille, incluant le problème "max-k-cut", le problème "max-bisection" et le problème de séparation de sommets (VSP). Elle vise à élaborer des algorithmes heuristiques efficaces basés sur une ensemble d'opérateurs de recherche complémentaires. Plus précisément, nous développons une heuristique à opérateur multiple (MOH) pour "max-k-cut", un algorithme de recherche Tabu itérée (ITS) pour "max-bisection" et un algorithme "path relinking" (PR-VSP) pour VSP. Des résultats expérimentaux sur des jeux de test standard démontrent que les algorithmes proposés rivalisent favorablement avec les approches existantes de la littérature. L'utilisation combinée de plusieurs opérateurs de recherche est analysée afin de mettre en évidence l'influence de ces opérateurs sur la performance des algorithmes.