AMH: une plate-forme pour le design et le contrôle automatique de métaheuristiques multi-objectif
Résumé
Les métaheuristiques et plus généralement les algorithmes d'approximation possèdent de nombreux paramètres et stratégies pour pouvoir s'adapter à une large gamme de problèmes d'optimisation.
Une phase préliminaire de configuration automatique est de plus en plus fréquemment effectuée pour déterminer les valeurs des paramètres les plus prometteuses afin d'optimiser les performances de l'algorithme sur un problème donné.
En revanche, la modification de l'algorithme pendant son exécution via la modification de son paramétrage et des stratégies utilisées permettant théoriquement d'optimiser de manière beaucoup plus significative les performances de l'algorithme est moins utilisée car beaucoup plus complexe.
On parle alors d'algorithmes adaptatifs, et de contrôle de paramètres.
Ces problématiques sont importantes dans le domaine de l'optimisation multi-critère.
Dans ce travail, nous proposons une structure généralisée des recherches locales multi-objectif exprimant de nombreux paramètres et stratégies.
Cette structure est intégrée dans une nouvelle plate-forme spécifiquement dédiée au design de métaheuristiques, ayant pour but d'une part de faciliter la construction automatique d'algorithmes via un paramétrage donné, et d'autre part de permettre l'ajout de mécanismes de contrôle adaptatifs généraux.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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