Algorithme volutionnaire tats Pour l''optimisation Difficile

Les Algorithmes volutionnaires (AEs) sont des m thodes de recherche inspir es par la th orie darwinienne de l' volution. La d finition des param tres ou l'attribution de leurs propres valeurs ont une influence cruciale sur les performances de l'algorithme. Trouver une configuration appropri e pour un AE est un grand d fi. Dans la premi re partie, nous exposons la probl matique du r glage/contr le des param tres ainsi que les principales heuristiques existantes. Dans la deuxi me, nous proposons deux m thodes pour le contr le dynamique des param tres associ?'s la repr sentation des solutions. Dans la troisi me, nous proposons l'algorithme volutionnaire tats (SEA); cette variante parall le des AEs g re plusieurs AEs afin de contr ler dynamiquement les param tres au cours du processus d'optimisation. Dans la derni re