Optimisation multi-objectif par l'algorithme des colonies de fourmis

H. Chagraoui (1) , S. Ghanmi (1) , Mohamed Guedri (1) , Noureddine Bouhaddi (2)

1 Institut Préparatoire aux Etudes d'Ingénieurs de Nabeul - IPEIN
2 FEMTO-ST - Franche-Comté Électronique Mécanique, Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174)

L'objectif de ce travail est de montrer qu'il est possible de mener l'optimisation multiobjectifs en utilisant un algorithme heuristique aussi performant qu'un Algorithme Génétique (AG), qui est actuellement le plus utilisé dans les solveurs d'optimisation. Il s'agit de l'algorithme d'optimisation basé sur l'approche Pareto (Pareto Ant Colony Optimization : P-ACO). Dans ce papier on montrera à travers l'étude d'une plaque raidie en composite multicouches que l'algorithme P-ACO est aussi performant qu'un AG mais a l'avantage d'être plus aisé à mettre en oeuvre numériquement. La modélisation de la structure composite est réalisée par le code de calcul commercial ANSYS®.

Domaines: Mécanique [physics.med-ph]

H. Chagraoui, S. Ghanmi, Mohamed Guedri, Noureddine Bouhaddi. Optimisation multi-objectif par l'algorithme des colonies de fourmis. 5ème Congrès International Conception et Modélisation des Systèmes Mécaniques (CMSM'2013), Jan 2013, Tunisie. pp.1 - 3. ⟨hal-00993428⟩