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Métaheuristiques pour l'optimisation difficile

优化困难的元启发式方法

基本信息

批准号：
251139-2011
负责人：
Galinier, Philippe
金额：
$ 1.46万
依托单位：
École Polytechnique de Montréal
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2015
资助国家：
加拿大
起止时间：
2015-01-01 至 2016-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=570949
关键词：
taheuristiques pour optimisation difficile

项目摘要

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). Le premier objectif du programme de recherche proposé consiste à développer des métaheuristiques pour la résolution efficace de problèmes académiques issus de la théorie des graphes (partitionnement, appariement approximatif, feedback set) et des mathématiques combinatoires (covering design). Notre deuxième objectif vise à développer des métaheuristiques pour la résolution efficace de problèmes réels de grande taille issus du génie logiciel et des télécommunications. Ces travaux seront réalisés en collaboration avec des experts de ces domaines. Notre troisième objectif consiste à développer notre approche novatrice qui utilise des heuristiques afin de détecter (extraire) un sous-ensemble irréalisable de contraintes (IIS) dans un CSP irréalisable. Nous développerons de nouveaux algorithmes de détection d'IIS plus rapides et plus puissants, et nous appliquerons nos algorithmes à de nouveaux problèmes.

最小化问题和优化组合，避免了各种各样的问题，简化了应用程序。独立的，ungrand nombre de ces problems, sinon la plupart, sont difficiles（问题np困难）。Même在应用程序中，使用的是精确存在的算法（复杂的算法），使用的是大的例子，使用的是精确存在的问题，使用的是计算禁止的方法。为了提供范例，我们将测试<s:2>技术和算法，它们将测试<s:2>技术和算法，它们将测试<s:2>技术和算法，它们将测试<s:2>技术和算法，它们将测试<s:2>解决方案，它们将测试可能的、无保证的和最优的。关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉，关于申诉