Algorithme d'optimisation Algorithme d'optimisation Les algorithmes d’optimisation cherchent à déterminer le jeu de paramètres d’entrée d’une fonction donnant à cette fonction la valeur maximale ou minimale. On cherchera par exemple la découpe optimale d’une tôle pour en fabriquer le plus grand nombre de boîtes de conserve possible (ou d’un tissu pour en faire le plus grand nombre de chemises possibles, etc.). Cette optimisation peut se faire sans contrainte ou sous contrainte, le second cas se ramenant au premier dans le cas des fonctions dérivables par la méthode du multiplicateur de Lagrange (et des fonctions non-dérivables par l’algorithme d’Everett). ...Wikipedia "Algorithme d'optimisation"
L'algorithme de colonies de fourmis est une métaheuristique d'optimisation initialement proposée pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe. Elle est inspirée du comportement des fourmis recherchant un chemin de leur colonie vers leur nourriture. ...Wikipedia "Algorithme de colonies de fourmis"
Les algorithmes génétiques (parfois appelés algorithmes évolutionnaires) appartiennent à une famille d' algorithmes appelés métaheuristiques dont le but est d'obtenir une solution approchée, en un temps correct, à un problème d' optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte pour le résoudre. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle développée au par le scientifique Darwin et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné. ...Wikipedia "Algorithme génétique"
L'algorithme MinMax a été élaboré en 1928 par John von Neumann. Il s'applique à la théorie des jeux pour les jeux à 2 joueurs à somme nulle. ...Wikipedia "Algorithme MinMax"
En analyse numérique, la méthode de Newton, ou méthode Newton-Raphson, est un algorithme efficace pour trouver des approximations du zéro (ou racine) d'une fonction à valeurs réelles. En fait, c'est un exemple d' algorithme de recherche de racine. ...Wikipedia "Méthode de Newton"
L'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d' optimisation, inventée par Russel Ebenhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. ...Wikipedia "Optimisation par essaims particulaires"
Inventée par le professeur Richard Bellman, la programmation dynamique permet de résoudre au moyen d'un ordinateur tout problème d'optimisation dont la fonction objectif se décrit comme la somme de fonctions monotones non-décroissantes des ressources. ...Wikipedia "Programmation dynamique"
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La recherche tabou est une métaheuristique d'optimisation présentée par Fred Glover en 1986. On trouve souvent l'appellation recherche avec tabous en français. ...Wikipedia "Recherche tabou"
Le recuit simulé est une métaheuristique inspirée d'un processus utilisé en métallurgie. Ce processus alterne des cycles de refroidissement lent et de réchauffage (recuit) qui tendent à minimiser l'énergie du matériau. Elle est aujourd'hui utilisée en optimisation pour trouver les extréma d'une fonction. ...Wikipedia "Recuit simulé"
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