Approches hybrides pour les problèmes multiobjectifs
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Abstract EN:
This thesis deals with the resolution of multiobjective optimization problems. Our contributions are of three types : first, we develop for the multiobjective mul-dimensionnal knapsack problem some original algorithms based on Tabu search or evolutionary algorithms. Through out the experiments, we show the importance of diversity and of its efficient management during the search. Subsequently, we develop for multiobjective continuous problems with constraints an original method which is mainly based on a representation with intervals, constraint propagation methods, local search processes and evolutionary concepts. Finally, we generalize our approach in order to draw up a formal model which may be the center of an algorithm family that result from the same pattern.
Abstract FR:
Cette thèse porte sur la résolution des problèmes d'optimisation multiobjectifs. Les contributions apportées sont de trois types : premièrement, nous développons pour le problème du sac à dos multidimensionnel multiobjectif des algorithmes ori-ginaux fondés sur la recherche Tabou ou évolutionnaire intégrant une gestion efficace de la diversité. Nous mettons ainsi en évidence l'importance de la diversité pour ce problème. Deuxièmement, nous développons pour les problèmes multiobjectifs conti-nus sous contraintes une méthode originale fondée sur une représentation par inter-valles, des méthodes de propagation de contraintes, des algorithmes de recherche locale et des concepts évolutionnaires. Notre méthode est capable de fournir à la fois des bornes et des solutions approchées du front Pareto. Enfin, nous généralisons notre approche pour établir un modèle de calcul formel qui pourra être le noyau d'une famille d'algorithmes du même schéma.