Deux Métaheuristiques d'Inspiration Biologique pour la Résolution du Problème de Voyageur de Commerce (TSP)
Loading...
Date
2011-06-10
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
University of M'sila
Abstract
Le problème du voyŒgeur de commerce (TSP) est un problème (NP-Compl/t) polynômial non déterministe difficile dans l'oplimisation combinatoire étudiée dans la recherche opérationnelle et l'i,g/brmatique théorique. .Et pour résoudre ce problème nous avons employé (leur techniques populaires de méta-henristique qui sont e:nployées pour des tâches d'optimisation , le premier est algorithme génétique (GA), ct le deuxième est opti,'llisation de colonie de fourmi (ACO). Dans ce trarail, nous essayons d'appliquer les deux techniques pour résoudre le TSP en employant le mâne ensemble de données a./i!l de co;nparer entre elles pour déterminer le meilleur algori/hme pour le problème du voyageur de commerce. Pour l'optimisation de colonie de fourmi, nous avons étudié l'effet de qnelques paranzètres sur les résultats produits, -tels que le nombre (le fourmis utilisées, l'évaporation, et le nombre d'itérations et les paramètres de phéronzone et de pisü)ilité. IYunepart, nous avons étudié la popu!ldion de chromosome, le nombre de génération et les paramètres de probabilité de illilttrt{on qui ont un q/Jèt sur les résultats de l'algorithme génétiques.
Description
Keywords
I,e Problème De Voyageur De Commerce, Optiinisation Combinatoire Algorithme Génétique, OpthnisŒfion De Colonie De