Méthodes heuristiques et programmation mathématique

启发式启发式方法(métaheuristique)、对象的发现和L的方法(méthodes méthodes de recherche Locale ouábase ocisinages(méthodes de recherche Tabu et du recuit simulé)et des méthodesàbase opuristique(métaheuristique))et des méthodes des base opuristique(métaheuristique)，nos Object sontif sont t‘Améamélilier’fferacitédes méthodes de reCherche Locale ouáde base de voisinages(méthodes de méthodes dereuristique)et de noveau des méthodes heuristique(métaheuristique)，nos Objectif sontif sont t‘amélilier’ffervacitédes méthodes de reCherche Locale‘recheracit de voisinages(méthodes Tabu et du Recuit Simuléé)et des de méthodes de base de Pomesinages(méthoau de reCherche Tabu et du recuit Simuléé)et des méthodes de méthodes Suristique(métahe三.人事问题三。L的矿藏开采和采矿问题。矿物化改造的平坦化问题，L等人对森林资源的开发利用，L的算法，结合了智能人工，分散搜索的问题。在程序设计数学中，nous Compton Poursuivre nos研究收敛和L的有效方法不精确的程序设计分步，以及更具体的dans le cas离散。

Au niveau des méthodes heuristiques (métaheuristiques), nos objectifs sont d'améliorer l'efficacité des méthodes de recherche locale ou à base de voisinages (méthodes de recherche Tabu et du recuit simulé) et des méthodes à base de populations (population based methods) pour résoudre des problèmes complexes de type combinatoire et de grande taille rencontrés dans diverses applications:   i. Problèmes d'ordonnancement de projets avec contraintes de ressources (RCPSP) ii. Problèmes d'horaires d'événements et d'horaires de personnel iii. Problèmes d'ordonnancement dans l'extraction des minerais dans les mines à ciel ouvert iv. Problèmes d'ordonnancement dans la planification de la transformation des minerais de cuivre   v. Problèmes d'ordonnancement dans l'exploitation forestière Parmi les méthodes à base de populations, en plus de l'algorithme génétique, nous allons considérer d'autres méthodes comme l'algorithme génétique avec combinaison de plus de deux parents et celle du "particle swarm" qui sont mieux connues en intelligence artificielle, de même que celle du "scatter search". En programmation mathématique, nous comptons poursuivre nos recherches sur la convergence et l'efficacité des méthodes inexactes pour résoudre des problèmes de programmation fractionnaire généralisée, et en particulier dans le cas discret.