Métaheuristique et programmation mathématique

Dans notre Program de recherche，nous nous intéressons as réSoudre plsieur Applications dans diver Domaines(Dans notre程序和nous nous intéressons as réSoudre plsieur Applications Dans Diver Domaines)。Nous Utilisons De méthodes de réSolution：des méthodes Exctes et des Mixdes de métaheuristique.从结构到修饰语，从结构到修饰语都是精确的，也是可能的。L的作品中隐含着这样的意思。S的问题是地平线上的问题，地平线上的是理性的使用，地平线上的问题是地平线上的问题，而修复者S的则是变数。最后一步是把问题混合在一起，用来解决问题。 Les杂交种和nous utitions组合在一起，形成了métaheurtique。Nénéral，联合国混合检索地点(méthode Tabu，reuit simulé)我们检索平均种群(算法génétique，“分散搜索”)。《我的生活》(强化)结合不同的过程。Le Choix de celui retenuáune itéation spécifique sur un Processus d‘ApprentisageéValuant Leur Performance Just Qu’ici.LE Mécanisme de De Shares Génère de Nouvelles Solution Initiales en Utilisant des Méthodes Heurisque ou des Mécanismes de Recomaison Comme ceux des算法génétiques ou du？分散搜索？ 在编程数学中，nous nous intéressonsàla résolve exxte du problem de form de cell(un prolème fractionnaire en nobres entiers)avec la méthode de Dinkelbach，afin de vérifier la Quality itédes Solutions obentenes avec des métaheuristique.这是L的一句话：“解决方案的搜索”和“把问题归结到一起”。Cette méthode d‘énumération隐含了paroure le Domaine reéalisable d’une façon différente de celle des méthodes分支机构和装订。

Dans notre programme de recherche, nous nous intéressons à résoudre plusieurs applications dans divers domaines. Nous utilisons deux types de méthodes de résolution : des méthodes exactes et des hybrides de métaheuristiques. Pour les méthodes exactes, il est possible d'exploiter la structure des problèmes afin d'ajouter ou de modifier des contraintes pour améliorer les bornes inférieures dans l'arbre d'énumération implicite. Pour d'autres problèmes de grande taille s'échelonnant sur un horizon de plusieurs périodes, nous utilisons la décomposition en horizon roulant pour résoudre plusieurs problèmes plus petits afin de fixer séquentiellement les valeurs des variables. Finalement pour d'autres problèmes mixtes de grande taille, nous utilisons la décomposition de Benders. Les hybrides que nous utilisons combinent plusieurs métaheuristiques. En général, un hybride repose sur une recherche locale (méthode Tabu, recuit simulé) ou une recherche avec population (algorithme génétique, « scatter search »). Le mécanisme d'amélioration (intensification) combine différents processus. Le choix de celui retenu à une itération spécifique repose sur un processus d'apprentissage évaluant leur performance jusqu'ici. Le mécanisme de diversification génère de nouvelles solutions initiales en utilisant des méthodes heuristiques ou des mécanismes de recombinaison comme ceux des algorithmes génétiques ou du « scatter search ». En programmation mathématique, nous nous intéressons à la résolution exacte du problème de formation de cellules (un problème fractionnaire en nombres entiers) avec la méthode de Dinkelbach, afin de vérifier la qualité des solutions obtenues avec des métaheuristiques. Nous étudions aussi l'approche « Resolution Search » pour résoudre les problèmes combinatoires en nombres entiers. Cette méthode d'énumération implicite parcoure le domaine réalisable d'une façon différente de celle des méthodes Branch & Bound.