Abstract FR:

Le systeme sahel est un optimiseur qui apprend au cours de la recherche de solutions pour des problemes d'optimisation combinatoire dans des espaces discrets. Cet apprentissage a pour but d'ameliorer le comportement du systeme et de l'adapter a la methode de l'expert. Le systeme apprend aussi a apprendre, en adaptant sa maniere d'apprendre aux caracteristiques du domaine. La maniere dont le systeme adapte son apprentissage au domaine est elle aussi evolutive. Cette evolution a pour but de faire en sorte que le systeme puisse apprendre plus vite a mieux apprendre et puisse aussi mieux integrer les connaissances de l'expert. Sahel a ete applique sur un probleme electrique qui consiste a rechercher les meilleurs schemas du reseau 400 kv francais satisfaisant a certaines contraintes. Pour evaluer le meta-apprentissage propre au systeme et la genericite de celui-ci, nous l'avons teste sur un probleme jouet, le probleme du taquin