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Optimisation par algorithme génétique sous contraintes

Nicolas Barnier 1 Pascal Brisset 2
1 MAIA-OPTIM - ENAC Equipe MAIAA-OPTIM
MAIAA - ENAC - Laboratoire de Mathématiques Appliquées, Informatique et Automatique pour l'Aérien
Résumé : Dans le cadre de la programmation logique par contraintes sur les domaines finis CLP(FD), nous proposons une nouvelle méthode d'optimisation reposant sur un algorithme génétique. L'idée de base est de faire manipuler par l'algorithme génétique des sous-domaines des variables du CSP. La population de l'algorithme génétique est ainsi constituée de chaînes de sous-domaines dont l'adaptation est calculée par la résolution des " sous-CSP " corres\-pondants qui sont plus simples que le problème original. Nous présentons des opérateurs de croisement et de mutation basiques puis spécifiques, dotés de divers degrés de robustesse. Les premières expérimentations de la méthode ont été menées sur des formulations CSP naïves du problème de tournées (VRP) et d'affectation de fréquences radio (RLFAP). Les résultats sont encourageants et la méthode est plus efficace que les techniques CLP(FD) ou les algorithmes génétiques seuls sur ces problèmes.
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https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/hal-00934534
Contributor : Laurence Porte <>
Submitted on : Thursday, April 17, 2014 - 4:22:56 PM
Last modification on : Tuesday, October 20, 2020 - 10:32:07 AM
Long-term archiving on: : Saturday, April 8, 2017 - 9:39:07 PM

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284.pdf
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  • HAL Id : hal-00934534, version 1

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Nicolas Barnier, Pascal Brisset. Optimisation par algorithme génétique sous contraintes. Technique et Science Informatiques, Hermès-Lavoisier, 1999, 18 (1), pp 1-29. ⟨hal-00934534⟩

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