Pour procéder aux tirages au hasard, les métaheuristiques s'appuient sur des générateurs de nombres aléatoires (GNA), du choix desquels dépendent les performances de l'algorithme. Cet ouvrage compare différents optimiseurs et définit des critères de choix, des plus classiques aux plus sophistiqués. La présentation des codes-sources donnés en exemple permet une réflexion sur le hasard superflu. ©Electre 2026

Quatrième de couverture

Les métaheuristiques d'optimisation procèdent à un «tirage au hasard» pour effectuer certains choix ou appliquer certaines règles, pour cela elles doivent faire appel à un ou plusieurs générateurs de nombres aléatoires (GNA).

De nombreux types de GNA existent, de l'aléatoire vrai jusqu'au codé simple. Ils peuvent être manipulés pour produire des distributions spécifiques.

Les performances d'un algorithme dépendent du GNA utilisé. Cet ouvrage s'intéresse à la comparaison d'optimiseurs, il définit une approche effort-résultat d'où peuvent être dérivés tous les critères classiques (médiane, moyenne, etc.) et d'autres plus sophistiqués.

Les codes-sources utilisés pour les exemples sont aussi présentés, cela permet une réflexion sur le «hasard superflu», expliquant succinctement pourquoi et comment l'aspect stochastique de l'optimisation pourrait être évité dans certains cas.

Fiche Technique

Paru le : 12/05/2015

Thématique : Statistiques

Auteur(s) : Auteur : Maurice Clerc

Éditeur(s) : Iste éditions

Collection(s) : Informatique

Série(s) : Non précisé.

ISBN : 978-1-78405-076-4

EAN13 : 9781784050764

Reliure : Broché

Pages : 254

Hauteur: 24.0 cm / Largeur 16.0 cm

Épaisseur: 1.4 cm

Poids: 0 g