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Apport à l’analyse des paysages de fitness pour l’optimisation mono-objective et multiobjective - Science des systèmes complexes pour l’optimisation par méthodes stochastiques

Habilitation à diriger des recherches

Sébastien Verel

lundi 12 décembre 2016 à 14h00

salle B014


La synthèse de mes travaux présentés dans cet exposé s’inscrit dans le domaine de l’optimisation mono-objective et multiobjective de problèmes combinatoires par des algorithmes stochastiques du type métaheuristique (algorithmes évolutionnaires, recherches locales, etc.). En particulier, mes travaux portent sur le modèle des paysages de fitness, modèle issu des sciences de la complexité, qui permet d’étudier la dynamique des algorithmes d’optimisation. La principale motivation de ces travaux est de comprendre la relation entre un algorithme d’optimisation et le problème à résoudre afin d’en expliquer et d’en prédire les performances et de concevoir de nouveaux algorithmes plus efficaces à partir de cette compréhension.

La présentation se compose en deux parties principales. L’une porte sur le réseau des optima locaux qui est un nouveau modèle pour les paysages de fitness en optimisation mono-objective. De nouvelles propriètés des problèmes d’optimisation sont montrées, ainsi que les capacités de prédiction de performance à partir de l’estimation de ces propriétés. L’autre partie porte sur l’optimisation multiobjective. Les propriétés des paysages de fitness sont définies et précisément analysées en rapport avec les performances des algorithmes. De nouvelles méthodes d’optimisation multiobjective sont également proposées. Enfin, cette présentation se termine par des perspectives pour le domaine des paysages de fitness et plus généralement en optimisation stochastique.