Optimisation De Quelques Fonctions Difficiles Par La Méthodes Pso
Résumé: La résolution des problèmes d’optimisation difficiles s’articule sur l’utilisation des approches qui se différent selon la complexité du problème et le résultat à obtenir. On présente une optimisation sur quelques fonctions tests, en appliquant l’une des méthodes métaheuristiques évolutionnaires les plus réputées et récemment proposée appelée : « Particuleswarm optimisation ». Le principe de la méthode d’optimisation à base de l’intelligence de l’essaim de particule "particleswarmoptimization"est conçu en tant que chaque individu soit animé d'une "vitesse" qui va déterminer sa "position" suivante. Les règles de transition prennent en compte le meilleur individu ainsi que le meilleur de chaque groupe d'individus, groupes déterminés par une distance ou bien arbitrairement au départ. Enfin, on a aboutit à évaluer -à travers l’application dela méthode PSO sur les fonctions tests (difficiles), les performances de cet algorithme et son efficacité dans le domaine de l’optimisation des problèmes difficiles.
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