In this paper, we study a heuristic algorithm for global optimization, which is based on the -transformation. We illustrate its behavior first, on a set of continuous non-convex objective functions - we search the global optimum of each function. Then, we give an example from combinatorial optimization. It concerns the optimization of scheduling rules parameters of a manufacturing system. Computational results are presented, they look encouraging.
Dans cet article nous étudions une heuristique d’optimisation globale basée sur la -transformation. Nous illustrons son comportement sur deux types d’exemples. D’abord, nous utilisons un ensemble de fonctions objectif continues non convexes. Nous recherchons l’optimum global de chaque fonction. Ensuite, nous donnons un exemple d’optimisation combinatoire. Cet exemple est lié à l’optimisation paramétrique des règles d’ordonnancement dans un atelier de production manufacturière. Les résultats des tests sont présentés, ils sont encourageants.
Mots-clés : optimisation globale, métaheuristiques, $\Psi $-transformation, méthode Monte-Carlo
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Dolgui, Alexandre; Sysoev, Valery. Une heuristique d’optimisation globale basée sur la $\Psi $-transformation. RAIRO - Operations Research - Recherche Opérationnelle, Volume 37 (2003) no. 2, pp. 119-141. doi : 10.1051/ro:2003017. http://archive.numdam.org/articles/10.1051/ro:2003017/
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