Abstract FR:

Les reseaux de kohonen sont une categorie tres particuliere de reseaux de neurones. Leur principal interet vient de leur propriete de quantification vectorielle et de leur capacite de projection non lineaire d'un espace de grande dimension vers un espace de petite dimension. Ils sont pour cela tres utilises dans des domaines aussi varies que la reconnaissance des formes, la perception artificielle, la classification et l'analyse de donnees, etc. Dans le cadre de cette these, nous les utilisons pour la resolution de problemes de programmation mathematique. Notre travail a permis d'etendre des resultats existants sur la resolution de problemes d'optimisation par des cartes auto-organisatrices de kohonen (ksom). A cette fin deux problemes np-complets, le probleme du voyageur de commerce (traveling salesman problem ou tsp) et celui des tournees de vehicules (vehicle routing problem ou vrp), ont ete consideres. Dans le cadre de cette these, nous montrons les limites des ksom dans la resolution de tels problemes. Ces limites sont liees au processus d'apprentissage de base, qui donne des solutions faisables mais loin de l'optimum. Nous proposons des ameliorations de l'algorithme de base de kohonen dans ses phases de competition et d'adaptation, conduisant a de nouveaux algorithmes appeles sksom. Les strategies supplementaires qui y sont integrees permettent de resoudre efficacement les problemes de recherche d'un plus court chemin et de classification. Les sksom developpes ont ete utilises sur differents type de problemes test. Les resultats ont ete compares a ceux qui sont obtenus par les meilleures heuristiques actuelles telles que le recuit simule, les colonies de fourmis et d'autres variantes de ksom. Plusieurs problemes test issus de la litterature, des bases de donnees sur le web et d'ensembles de donnees que nous generons aleatoirement ont ete utilises pour tester l'efficacite des sksom. Ces tests ont montre que les strategies integrees conduisent a des ameliorations sensibles du comportement des reseaux de kohonen.