ALGORITHMES ÉVOLUTIONNAIRES POUR L'ORDONNANCEMENT INDUSTRIEL - Zinflou, Arnaud

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Résumé :
Dans plusieurs secteurs d'activit? comme l'a?ronautique, l'informatique, l'environnement, le transport et autres, les d?cideurs sont confront?s ? des probl?mes de complexit? grandissante. Il peut s'agir d'optimiser le trajet d'un v?hicule, de minimiser des co?ts de production, de supporter la prise de d?cision ou encore d'ordonnancer les processus dans un syst?me informatique. Dans de nombreux cas, le probl?me ? r?soudre peut s'exprimer comme un probl?me d'optimisation combinatoire qui est rarement uni-objectif. En effet, la plupart des probl?mes d'optimisation combinatoire rencontr?s dans la pratique n?cessitent l'optimisation simultan?e de plusieurs objectifs souvent contradictoires. C'est par exemple le cas pour le probl?me d'ordonnancement de voitures (POV). Toutefois, malgr? l'int?r?t ind?niable d'aborder les probl?mes industriels d'un point de vue multi-objectifs, plusieurs auteurs ont not? que les chercheurs s'attardaient principalement ? des contextes th?oriques de base. Dans ce livre, nous proposons des approches bas?es sur des algorithmes ?volutionnaires permettant de r?soudre efficacement des probl?mes industriel multi- objectifs comme le POV....

Biographie:
received the B.Sc. degree in computer science from Universit? du Qu?bec ? Chicoutimi in 2002 and the M.Sc. in computer science and Ph.D. degrees in computer engineering from Universit? du Qu?bec ? Montr?al and Universit? du Qu?bec ? Chicoutimi in 2004 and 2008 respectively. He is currently researcher in artificial intelligence field.