Perfectionnement de métaheuristiques pour l'optimisation continue

• Main Author: Boussaid, Ilhem
• Language: fra
• Published: Université Paris-Est 2013
• Subjects: [SPI:OTHER] Engineering Sciences/Other; [SPI:OTHER] Sciences de l'ingénieur/Autre; Optimisation continue; Métaheuristiques; Algorithme d'optimisation basé sur la biogéographie (BBO); Réseaux de capteurs sans fil; Segmentation d'images; Seuillage
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00952774; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/95/27/74/PDF/TH2013PEST1075_complete.pdf

Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pallier les inconvénients de la convergence lente et du manque de diversité de l'algorithme BBO. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons la méthode que nous avons développée, issue d'une hybridation de BBO avec l'évolution différentielle (DE) pour résoudre des problèmes d'optimisation sans contraintes. Nous montrons que les résultats de l'algorithme proposé sont plus précis, notamment pour des problèmes multimodaux, qui sont parmi les problèmes les plus difficiles pour de nombreux algorithmes d'optimisation. Pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes, nous proposons trois nouvelles variantes de BBO. Des expérimentations ont été menées pour rendre compte de l'utilité des méthodes proposées. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à l'étude des capacités des méthodes proposées à résoudre des problèmes d'optimisation, issus du monde réel. Nous nous proposons d'abord de résoudre le problème d'allocation optimale de puissance pour la détection décentralisée d'un signal déterministe dans un réseau de capteurs sans fil, compte tenu des fortes contraintes en ressources énergétiques et en bande passante des noeuds répartis. L'objectif est de minimiser la puissance totale allouée aux capteurs, tout en gardant la probabilité d'erreur de détection au dessous d'un seuil requis. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la segmentation d'images en niveaux de gris par seuillage multi-niveaux. Les seuils sont déterminés de manière à maximiser l'entropie floue. Ce problème d'optimisation est résolu en appliquant une variante de BBO (DBBO-Fuzzy) que nous avons développée. Nous montrons l'efficacité de la méthode proposée aux travers de résultats expérimentaux