Analyse d'un algorithme d'intelligence en essaim pour le fourragement

Amine Boumaza 1 Bruno Scherrer 1
1 MAIA - Autonomous intelligent machine
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous présentons un algorithme d'intelligence en essaim pour résoudre le problème du fourragement dans le cas discret. Nous illustrons l'algorithme proposé à l'aide de simula- tions et nous faisons une analyse complète de convergence : nous démontrons que la population d'agents simples qui compose l'essaim calcule la solution d'un problème de contrôle optimal et que sa dynamique converge. Nous étudions le taux de convergence de l'algorithme en fonction de la taille de la population et donnons des arguments expérimentaux et théoriques qui sug- gèrent que ce taux de convergence est superlinéaire en fonction du nombre d'agents. En outre, nous expliquons comment ce modèle peut être étendu au cas où l'espace est continu et pour ré- soudre des problèmes de contrôle optimal en général. Nous argumentons qu'une telle approche peut être appliquée à tout problème qui implique le calcul du point fixe d'une contraction. Ceci permet de concevoir une grande classe d'algorithmes d'intelligence en essaim bien compris formellement
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2008, 22 (6), pp.791-816
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Contributeur : Amine Boumaza <>
Soumis le : lundi 16 novembre 2015 - 15:02:40
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:51
Document(s) archivé(s) le : mercredi 17 février 2016 - 16:40:37

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Amine Boumaza, Bruno Scherrer. Analyse d'un algorithme d'intelligence en essaim pour le fourragement. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2008, 22 (6), pp.791-816. 〈inria-00172200〉

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