Divide-and-Evolve : une nouvelle méta-heuristique pour la planification temporelle indépendante du domaineReport as inadecuate




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1 TANC - Algorithmic number theory for cryptology LIX - Laboratoire d-informatique de l-École polytechnique Palaiseau, Inria Saclay - Ile de France, Polytechnique - X, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7161 2 Thales Research and Technology Palaiseau 3 CRIL - Centre de Recherche en Informatique de Lens

Résumé : Une approche originale dénommée Divide-and-Evolve est proposée pour l-hybridation des Algorithmes Évolutionnaires AEs avec des méthodes d-Intelligence Artificielle dans le domaine des Problèmes de Planification Temporelle PPTs. Alors que les algorithmes mémétiques standards utilisent des méthodes locales de résolution pour améliorer les solutions évolutionnaires, l-approche Divide-and-Evolve divise arbitrairement le problème en plusieurs sous-problèmes que l-on espère plus faciles, et peut ainsi résoudre globalement des problèmes hors d-atteinte lorsque directement fournis en entrée d-algorithmes spécialisés classiques. Mais le principal avantage de l-approche Divide-and-Evolve est qu-elle ouvre immédiatement une avenue pour l-optimisation multi-objectifs, même avec une méthode spécialisée mono-objectif. La preuve du concept de cette approche sur le benchmark de transport standard Zeno mono-objectif est donnée, et un petit benchmark multi-objectifs original est proposé dans ce même cadre Zeno pour montrer les possibilités multi-objectifs de la méthodologie proposée, une percée dans la planification temporelle.

Mots-clés : Planification temporelle algorithmes évolutionnaires





Author: Marc Schoenauer - Pierre Savéant - Vincent Vidal -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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