Abstract FR:

Cette these traite de la resolution de problemes d'optimisation tres complexes (np. Complets) par le biais de l'etude des systemes complexes artificiels qui imitent les systemes physiques et qui sont simules avec des reseaux neuromimetiques. La solution optimale est identifiee a un etat fondamental d'un systeme physique. Plusieurs techniques neuronales sont presentees pour approcher la solution optimale. Elles utilisent soit l'analyse canonique, soit l'analyse microcanonique, definies en mecanique statistique. Parmi ces methodes, nous presentons l'utilisation des reseaux de hopfield analogiques, le recuit simule, l'approximation du champ moyen, le recuit en champ moyen et le recuit microcanonique. Elles sont particulierement bien adaptees aux problemes de graphes qui traitent de coupure et de connectivite, de morphisme et d'extraction de sous-graphes possedant des proprietes extremales. Dans ce cadre, les problemes de k-partitionnement de graphe, de mise en correspondance de graphes, et d'extraction de la plus grande clique sont traites. Dans la derniere partie, nous abordons le probleme de groupement perceptif en vision par ordinateur. On montre que ce probleme se ramene, par le biais de la theorie de la gestalt definie en psychologie experimentale, a un probleme d'optimisation combinatoire soluble par reseaux de neurones