2. Algorithme de Recherche Tabou MOUEDDEN Abdelkader
2. Algorithme de recherche tabou 2.1 Historique et principes Fred Glover 1986 Concevoir une méthode de Recherche intelligente Une position donnée Explorer l’ensemble des voisins Choisir le meilleur voisin Minimiser la fonction objectif
2. Algorithme de recherche tabou 2.2 l’Algorithme Initialisation Solution initiale s 0 . s ∗ ← s 0 , c ∗ ←f( s 0 ) . k←0 , ListeTabou = ∅ Répéter (critère ¬ vérifié) Voisins V( s k ) de s k Choisir une solution, le meilleur qui minimise f et qui n’appartient pas à ListeTabou, meilleur(s k ). s k+1 ←meilleur( s k ) Si (c( s k+1 )< c ∗ ) alors s ∗ ← s k+1 , c ∗ ←c( s k+1 ). Mise à jour de ListeTabou
2. Algorithme de recherche tabou 2.2 l’organigramme Configuration initiale s Liste tabou (L) initiale vide Nouvelle configuration Courante s = 𝒎𝒆𝒊𝒍 𝒔 𝒌 Évaluation des voisins Insertion du mouvement 𝒎𝒆𝒊𝒍 𝒔 𝒌 dans L Sélection 𝒎𝒆𝒊𝒍 𝒔 𝒌 Amélioration observée récemment Oui Non Stop
Solution avant permutation Solution après permutation 2. Algorithme de recherche tabou 2.3 Le voisinage d’une solution 1 2 3 4 5 6 7 Solution avant permutation 1 6 3 4 5 2 7 Solution après permutation
2. Algorithme de recherche tabou 2.4 Le mouvement inversion de deux éléments successifs permutation de deux éléments quelconques distincts déplacement d’un élément 1 2 3 4 5 6 7 1 3 2 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7 1 6 3 4 5 2 7 1 2 3 4 5 6 7 1 3 4 5 2 6 7
2. Algorithme de recherche tabou 2.5 La mémoire Ensemble de voisins V( 𝑆 𝑘 ) 𝑆 𝑘 Générer Sélectionner 𝑆 𝑘+1 Ensemble de voisins V( 𝑆 𝑘+1 ) 𝑆 𝑘+1 Générer Sélectionner 𝑆 𝑘
2. Algorithme de recherche tabou 2.6 Bibliographie THESE de doctorat de Ryan KAMMARTI Recherche opérationnelle et applications Bernard Fortz 2008-2009 Le voyageur de commerce Algorithme “branch and bound”, Algorithme Glouton, Méthode de recherche locale Michel Van Caneghem Décembre 2002