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Metaheuristics for Dynamic Optimization

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Publication

Le 1 septembre 2012

Un ouvrage coordonn par Amir Nakib et Patrick Siarry, enseignants-chercheurs la facult des sciences et technologie de l'UPEC et Enrique Alba, professeur dinformatique luniversit de Malaga, en Espagne.

Couverture livre

Présentation
Ce livre dresse un état de l’art des méthodes de la famille des « métaheuristiques », qui ont été proposées pour la résolution des problèmes d’ « optimisation dynamique ». Pour de tels problèmes, la fonction objectif à optimiser évolue au cours du temps, est entachée de bruit ou comporte des incertitudes. Les outils pour faire face à ces difficultés sont encore à construire, car les techniques d’optimisation classiques sont trop lentes, ou incapables de suivre efficacement l’évolution temporelle des optimums globaux.

Une démarche prometteuse est celle des métaheuristiques, qui ont prouvé leur pertinence dans le traitement des problèmes d’optimisation particulièrement difficiles. Le livre montre comment adapter au mieux, à des fins d’optimisation dynamique, les algorithmes génétiques, les essaims de particules, les colonies de fourmis, les systèmes immunitaires, les réseaux de neurones et plusieurs autres techniques bio-inspirées. Le livre comporte des études théoriques de concepts propres au cas dynamique, mais il traite aussi d’applications concrètes, notamment en logistique et en bioinformatique.

A propos des coordinateurs
Amir Nakib est maître de conférences à la faculté des sciences et technologie de l'UPEC. Il est également chercheur au Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI). Ses recherches sont relatives aux méthodes stochastiques d’optimisation et à leurs applications en traitement d’image, transport, réseaux d’eau potable, géo localisation, etc.

Patrick Siarry est professeur à la faculté des sciences et technologie de l'UPEC. Il dirige l’équipe « Traitement de l’image et du signal » au sein du Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI). Son activité de recherche porte essentiellement sur les méthodes d’optimisation inspirées de la physique, de la biologie et de l’éthologie.

Enrique Alba est professeur d’informatique à l’université de Malaga, en Espagne, où il dirige le groupe « Networking and Emerging Optimization ». Ses principaux domaines d’intérêt sont les algorithmes évolutionnaires et les méthodes d’intelligence en essaim, ainsi que leurs applications en optimisation combinatoire, télécommunication, bioinformatique, etc.

L'édition
Editions Springer, 400 pages
ISBN 978-3-642-30664-8
Parution en septembre 2012

mise à jour le 27 septembre 2013

Université Paris-Est Créteil Val de Marne (UPEC) Université Paris-Est

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