résumé

Un algorithme mémétique est un algorithme génétique amélioré par
l'hybridation d'une méthode de recherche locale, le but de cette
hybridation est d'améliorer les résultats en terme de précisions.
Cependant, les algorithmes génétiques présentent déjà des temps
d'exécution relativement longs surtout lorsque les données sont massives.
Les algorithmes mémétiques sont plus lents en terme de temps
d'exécution à cause de la recherche locale hybridée. Le parallélisme
intrinsèque des algorithmes évolutionnaires ( génétique,mémétique, ..etc)
permet de réduire le temps d'exécution et dans ce travail on a utilisé la
stratégie de parallélisassion maître/esclave synchrone pour améliorer les
temps d'exécution des algorithmes mémétique. Les testes sont fait sur un
réseau local de machines connectées pour former ce qu'on appelle un
multiordinateur, dans le but de simuler une machine parallèle.
L'algorithme mémétique parallèle a donné des bons résultats en terme de
temps d'exécution et nous avons montré que la parallélisation des
algorithmes mémétiques est une voie intéressante pour obtenir des
résultats de qualité dans des temps raisonnables. Cependant, il faut savoir
définir les paramètres appropriés pour en tirer le meilleur profit.