Divide-and-Evolve : une nouvelle méta-heuristique pour la planification temporelle indépendante du domaine

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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Frédérick Garcia et Gérard Verfaillie. Journées Francophones Planification, Décision, Apprentissage, May 2006, Toulouse, 2006
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Contributeur : Marc Schoenauer <>
Soumis le : vendredi 22 décembre 2006 - 06:31:38
Dernière modification le : mercredi 28 novembre 2018 - 15:36:02
Document(s) archivé(s) le : mercredi 7 avril 2010 - 01:13:09

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Marc Schoenauer, Pierre Savéant, Vincent Vidal. Divide-and-Evolve : une nouvelle méta-heuristique pour la planification temporelle indépendante du domaine. Frédérick Garcia et Gérard Verfaillie. Journées Francophones Planification, Décision, Apprentissage, May 2006, Toulouse, 2006. 〈inria-00121779〉

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