Méthodes d’optimisation en IA

New: un groupe de conversation est désormais disponible:
https://groups.google.com/forum/#!forum/optimia-uzad

Chapitre 1: Introduction à l’optimisation.
diapo: ici (m-à-j)
complément cours, à lire: complexité, …
exercices: ici

Chapitre 2: Méthodes d’optimisation exacte.
cours et exercices: ici

Les méthodes d’optimisation approchée:

Chapitre 3: Optimisation basée sur le gradiant.
cours, exercices et TP: ici source: gradf1.py
mini-projet 2 ici

Chapitre 4: Métaheuristiques.
Partie 1: Métaheuristiques à trajectoire unique.
Cour: ici
mini-projet 1 ici
miniprojet 3 ici

Chapitre 5: Métaheuristiques.
Partie 2:
Métaheuristiques basées population.
mini-projet …

NB: les diapos peuvent etre mises à jour avant ou après la séance de cours!
Références:
[1] “
Essential of metaheuristics”. Sean Luck, Lulu publication 2009.
[2] “Handbook of metaheuristics”. Fred Golver editor.
[3] “Stochastic Local Search”. H.Hoos and T. Stutzle. Wiley 2005.

 

 

 

 

 

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