Heuristique

Heuristique
Méta-heuristique

Plan
I. Généralisation sur les méthodes approchées
II. L’heuristique
III. La méta-heuristique
1. Introduction
2. Les propriétés fondamentales des Méta-
Heuristiques
3. Classification des méthodes
IV. La différence entre l’heuristique et la méta-heuristique

Généralisation sur les méthodes approchées
•Les méthodes approchées ont pour but de trouver une
solution admissible en un temps raisonnable, mais sans
garantie l’optimalité de cette solution. L’avantage principale
de ces méthodes est qu'elles peuvent s'appliquer à
n'importe quelle classe de problèmes, faciles ou très
difficiles. De plus, elles ont démontré leurs robustesses et
efficacités face à plusieurs problèmes d’optimisation
combinatoires.
•Elles englobent deux classes : Heuristiques &
Métaheuristiques

Méta-heuristiques
•Le mot Méta-Heuristique est dérivé de la composition de deux
mots grecs:
heuristique qui vient du verbe heuriskein (ευρισκειν) et qui
signifie ‘trouver’
meta qui est un suffixe signifiant ‘au-delà’, ‘dans un niveau
supérieur’.

Méta-heuristiques
Une Méta-heuristique peut être définie comme une méthode
algorithmique capable de guider et d’orienter le processus de
recherche dans un espace de solution (souvent très grand) à
des régions riches en solutions optimales dans le but de
trouver des solutions, peut-être pas toujours optimales, en
tout cas très proches de l’optimum, en un temps raisonnable.