Métaheuristiques pour l'optimisation difficile

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Les problèmes d'optimisation combinatoire sont omniprésents, notamment dans les applications. Cependant, un grand nombre de ces problèmes, sinon la plupart, sont difficiles (problèmes NP-difficiles). Même en utilisant les meilleurs algorithmes exacts existants (de complexité exponentielle), la résolution des exemplaires de grande taille de tels problèmes nécessite malheureusement un temps de calcul prohibitif. Pour traiter ces exemplaires, il est nécessaire de recourir à des heuristiques, c'est-à-dire des techniques algorithmiques qui fournissent en un temps réduit des solutions aussi bonnes que possible, mais sans garantie d'optimalité. On appelle métaheuristique un schéma d'heuristique générique (i.e. applicable à de nombreux problèmes).