Optimisation par colonies de fourmis

Optimisation par colonies
de fourmis
Ant colony Optimization
Nicolas Fayolle
Guillaume Martinez
Nicolas Seydoux
5IL- OC

Présentation:
1. Introduction
a. Métaheuristique
b. Pourquoi les fourmis?
2. Principe général
a. Comportement des fourmis
b. Fourmis réelles et virtuelles
c. Principe de l’algorithme
d. Intensification et diversification
3. Une illustration : Voyageur de commerce
a. Transformation de notre problème en TSP
b. Résolution du TSP obtenu
4. Performances & Compléxité
5. Améliorations

I - Introduction
1. Métaheuristique:
➢Algorithme d’optimisation
➢Algorithme itératif qui progresse vers un optimum global.
➢Tente d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin de
trouver une approximation de la meilleure solution

I - Introduction
2. Pourquoi les fourmis?
➢Comportement collectif
➢Comportement indépendant: hétérarchie
➢Chaque fourmi est aidée par la communauté
➢Chaque fourmi aide au bon fonctionnement
➢Pistes de phéromones

II - Principe général
1. Comportement des fourmis