Optimisation par colonies de fourmis
Coll. Programmation par contraintes

L'optimisation par colonies de fourmis s'inspire du comportement collectif des fourmis dans la nature pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoires. Initialement proposée pour résoudre le problème du voyageur de commerce, elle a été appliquée avec succès à un grand nombre de problèmes NP-difficiles.
La programmation par contraintes permet de décrire des problèmes combinatoires de façon déclarative, la résolution de ces problèmes étant prise en charge par des algorithmes intégrés au langage. Cette vision de la programmation par contraintes montre les bénéfices de l'optimisation par colonies de fourmis de manière large et novatrice ainsi que ses connections avec les principales approches existantes pour la résolution de problèmes combinatoires.
Didactique, Optimisation par colonies de fourmis dresse tout d'abord un panorama des diverses méthodes pour la résolution de problèmes combinatoires et présente ensuite l'optimisation par colonies de fourmis. Des chapitres applicatifs permettent une compréhension en profondeur de ce sujet novateur.

1. Introduction. 2. Notions de complexité. PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES. Introduction à la première partie. 3. Problèmes de satisfaction de contraintes. 4. Méthodes de résolution exactes. 5. Méthodes de résolution heuristiques. 6. Langages de programmation par contraintes. OPTIMISATION PAR COLONIES DE FOURMIS. Introduction à la deuxième partie. 7. Des fourmis naturelles aux fourmis artificielles. 8. La méta-heuristique ACO. 9. Ordonnancement de voitures avec ACO. 10. Recherche de sous-ensembles avec ACO. PROGRAMMATION PAR CONTRAINTES AVEC DES COLONIES DE FOURMIS. Introduction à la troisième partie. 11. Intégration d'ACO dans ILOG Solver. 12. Conclusion.

Christine Solnon est maître de conférences à l’université Lyon 1 et chercheuse au LIRIS.