Optimisation Par Essaims de Particule

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L’optimisation par essaims
De particules
Le concept tiré des nuées
d’oiseaux
Par : BENALLAL Mohamed Anis
Professeur responsable : Mr BENYETTOU Mohamed
UNIVERSITE DES SCIENCES ET DE LA TECHNOLOGIE D’ORAN

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Plan
I. INTRODUCTION
II. UN PEU D’HISTOIRE
III.DEFINITIONS
III.1. Optimisation Par Essaims de Particule
III.2. Notion de voisinage
IV. L’ALGORITHME PSO
V. APPLICATION DE L’ALGORITHME PSO
VI. AUTRE DOMAINES D’APPLICATIONS
VII.COCLUSION

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INTRODUCTION
L’homme s’inspire de plus en plus de la nature qui
l’entoure pour mettre en place des algorithmes
simulant le comportement des animaux
Les Méta-heuristiques permettent de trouver
facilement et rapidement la solution la plus
approchée du l’optimum si ce dernier existe
Nous allons faire la connaissance avec une de ces
méthodes, celle-ci est dite « optimisation par essaims
de particule » dont l’idée directrice est la simulation
du comportement collectif des oiseaux à l’intérieur
d’une nuée.

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UN PEU D’HISTOIRE
L'optimisation par Essaim de particule (OEP)
En anglais : PSO (Particle swarm optimization)
Inventée par Russel Eberhart (ingénieur en
électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en
1995.
Russel Eberhart James Kennedy

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DEFINITIONS
Optimisation Par Essaims de Particule :
Technique utilisée pour explorer l'espace de
recherche d'un problème quelconque pour trouver
l'ensemble des paramètres qui maximise/minimise
un objectif particulier.
Notion de voisinage :
Le voisinage constitue la structure du réseau social.
Les particules à l’intérieur d’un voisinage
communiquent entre-elles.