Descente Multi Voisinage pour le problème du Sac-à-Dos.

dc.contributor.authorSAFER, KHADIDJA
dc.date.accessioned2018-03-01T07:36:38Z
dc.date.available2018-03-01T07:36:38Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractL’objectif de cette thèse est de proposer des méthodes pour la résolution de problèmes d’optimisation académiques difficiles. Dans le but de réaliser notre objectif, nous avons proposé deux contributions essentielles. Notre première contribution noté Rundom Descente RD de principe à trouvé un voisin aléatoire de la liste des voisins d’une solution initiale. Notre deuxième contribution Multi Descente MD de principe d’explorer itérativement chacun des voisinages, en recommençant au premier à chaque fois qu’une meilleure solution peut être trouvée .La méthode s’arrête lorsqu’il n’est plus possible de trouver de meilleure solution sur l’ensemble des k_max structures de voisinage. Afin de tester la performance des algorithmes que nous avons proposés, nous avons essayé de résoudre le problèmes d’optimisation académiques NP-Difficiles: Sac à Dos unidimensionnel de variable binaire.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/3284
dc.language.isofren_US
dc.publisherFACULTE : MATHEMATIQUESB ET INFORMATIQUE - UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILAen_US
dc.subject: Optimisation, Problème d’optimisation NP-Difficile, Métaheuristique, Recherche à Voisinage, Algorithme Rundom Descent, Algorithme Multi Descente , Le problème du sac à dos.en_US
dc.titleDescente Multi Voisinage pour le problème du Sac-à-Dos.en_US
dc.typeThesisen_US

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