Algorithmes Évolutionnaires Multiobjectifs:
Résumé: Dans ce mémoire nous avons étudié un type de dominance appelé l'optimalité de Lexicographique Max-Ordering .L'optimalité au sens LEX-MO est une combinaison de l'optimalité de Pareto, Max-Ordering et ordre lexicographique ainsi, les solutions de LEXMO sont toujours des solutions optimales au sens de Pareto. En se basant sur ce principe nous avons développé au premier temps l'algorithme MO-NSGA qui a convergé plus rapidement vers l'optimum LEX-MO que l'algorithme NSGA et, le plus souvent le front résultant est plus concentré autour de l'optimum LEX-MO que l'algorithme NSGA. Après nous avons implémenté l'algorithme LMOGA, qui: • Est Capable de trouver l'optimum au sens LEX-MO. Nous a permit d'avoir un test d'arrêt bien déterminé. • Est plus rapide que MO-NSGA. Mots clés : optimisation multi-objective, Algorithme génétique multi-objectif, la dominance Lexicographique Max-Ordering, la dominance de Pareto, problèmes test de Zitzler, Deb et Thiele.
Mots-clès:
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