La Recherche Locale Guidée (GLS)

Spécialité : Informatique
Option : (RF-IA)
EXPOSE DE OA
Titre: La Recherche Locale Guidée (GLS)
Sous la direction de : Pr. BENYETTOU
MOHAMMED
Réaliser par : TIDJANE MOHAMMED

1.Introduction
Définition & Historique & domaine d’application
2. Métaheuristiques
3. La Recherche Locale
Structure de voisinage et minimum local & minimum
global
4. Recherche Locale Guidée
Principe de Algorithme
5. Les avantages & les inconvénients de GLS
6. conclusion

Définition :La recherche locale guidée (GLS) est un
algorithme métaheuristiques dont le but est d'aider la
recherche locale pour échapper à des optimums
locaux.
Historique : cette méthode a été proposé par
Christos Voudouris , Edward Tsang :Department of
Computer Science, University of Essex, Colchester.
Domaine d’application: La méthode de recherche
locale guidée a été appliquée avec succès à un certain
problème d’optimisations difficiles comme le
problème du voyageur de commerce (TSP) .

Une métaheuristique :
est un algorithme d’optimisation visant à résoudre
des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus
des domaines de la recherche opérationnel , ou de
l’intelligence artificielle.
Sont généralement des algorithmes stochastique
itératifs, qui progressent vers un optimum global,
(Elles se comportent comme des algorithmes de
recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques
d’un problème afin d’en trouver une approximation de
la meilleure solution)

La recherche locale est la base de nombreuses
méthodes métaheuristiques pour des problèmes
d'optimisation combinatoire, dans la méthode de
recherche locale l’ensemble Sdéfinit l’ensemble des
points pouvant être visités durant la recherche.
La structure de voisinage Ndonne les règles de
déplacement dans l’espace de recherche.
La fonction objectif finduit une topologie sur l’espace
de recherche.