Abstract FR:

L'objectif de notre travail consiste en l'amélioration des techniques de résolution de problèmes d'optimisation sous contraintes. Il existe trois approches pour résoudre de tels problèmes : les méthodes complètes, les méthodes de recherche locale et enfin les méthodes hybrides entre ces deux dernières. Bien que ces trois approches aient montré leur efficacité dans plusieurs domaines, de sérieux inconvénients apparaissent lors de la résolution des problèmes d'optimisation. En l'occurence, le temps d'exécution des méthodes complètes est souvent beaucoup trop important pour des instances de grande taille et les méthodes de recherche locale nécessitent un paramétrage précis de différents paramètres utilisés pour réaliser la diversification de la recherche. Par conséquent, nous nous sommes intéressés à la mise au point de nouvelles approches permettant d'augmenter l'efficacité des algorithmes en terme de qualité de solution et de temps d'exécution. . .