Parallelisation d'un algorithme d'optimisation par colonies de fourmis pour la resolution d'un probleme d'ordonnancement industriel (French text)

Les problèmes d'optimisation combinatoire peuvent être retrouvés, sous différentes formes, dans un grand nombre de sphères d'activité économique au sein de notre société. Ces problèmes complexes représentent encore un défi de taille pour bon nombre de chercheurs issus de domaines scientifiques variés tels les mathématiques, l'informatique et la recherche opérationnelle, pour ne citer que quelques exemples. La nécessité de résoudre ces problèmes de façon efficace et rapide a entraîné le prolifération de méthodes de résolution de toutes sortes, certaines étant plus spécifiques à un problème et d'autres étant plus génériques.; Ce mémoire réunit différentes notions du parallélisme et des métaheuristiques afin d'apporter une méthode de résolution performante à un problème d'optimisation combinatoire réel. Il démontre que l'introduction de stratégies de parallélisation à un algorithme d'Optimisation par Colonies de Fourmis permet à ce dernier d'améliorer considérablement ses facultés de recherche de solutions. Le succès de cette approche dans la résolution d'un problème d'ordonnancement industriel rencontré dans une entreprise de fabrication d'aluminium montre l'intérêt pratique de ces méthodes et leurs retombées économiques potentielles.; Ce travail de recherche, loin d'être une fin en soi, représente plutôt une première exploration des possibilités offertes par deux domaines fort prometteurs de l'informatique et de la recherche opérationnelle. L'union de méthodes d'apprentissage intelligentes et d'une puissance de calcul imposante pourrait fort bien se révéler un outil performant pour la résolution de problèmes d'une telle envergure.