Résolution du problème multi-objectif de tournées de distribution par l’algorithme de toile d’araignées

Résumé : La résolution du problème multi-objectif de tournées de distribution (MOVRP) par des méthodes dites exactes présente beaucoup de difficultés pour des instances de moyenne et grande dimensions. S’inspirant de l’une de trois approches identifiées par Ulungu & Teghem, à savoir l’approche méthodologique, pour résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif et du comportement des araignées tissant des toiles nous concevons, à travers cet article, une hybridation de quatre heuristiques dédicacées au problème VRP mono-objectif grâce à la méthode du repère préférentiel de dominance : algorithme de toile d’araignées. Un exemple didactique valide notre démarche. Abstract : Solving the multiobjective vehicle routing problem (MOVRP) by exact methods present many difficulties for average and large size instances. Inspired by one of three approaches identified by Ulungu & Teghem, namely the methodological approach for solving multi-objective combinatorial optimization problems and behavior of spiders weaving webs we conceives, through this paper, hybridization of four inscribed heuristics to classical VRP with dominance preferential mark method : cobweb algorithm. A didactic example validates our approach

Sur le théorème de contacte de Collette & Siarry

Résumé : Les méthodes de résolution des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif sont confrontées à la difficulté liée à la caractérisation des solutions efficaces. Le présent article essai d’apporter une contribution à cette préoccupation en revisitant le théorème de contact énoncé sans démonstration par Yann Collette et Patrick Siarry depuis 2002. Abstract : Methods for solving multi-objective combinatorial optimization problems are classified in two categories indeed exact and metaheuristics methods. The latter class is more competitive than the first, for solving larger problems, But the implementation of these exacts and metaheuristics methods presents two inherent difficulties namely the characterization of efficient solutions and acceptance rules for neighborhoods system. This article tackles the first problem

Nouvelle caractérisation des solutions efficaces des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif

Résume : Les méthodes de résolution d’un problème d’optimisation combinatoire multi-objectif sont classées en méthodes exactes et métaheuristiques. Cette dernière classe est plus compétitive que la première, permettant de résoudre des problèmes de plus grande taille. Mais la mise en application de ces méthodes exactes et métaheuristiques pose deux problèmes, à savoir : la caractérisation des solutions efficaces et les règles d’acceptation d’un système de voisinages. Le présent article essai d’apporter une contribution à la première préoccupation. Abstract : Methods for solving multi-objective combinatorial optimization problems are classified in two categories indeed exact and metaheuristics methods. The latter class is more competitive than the first, for solving larger problems, But the implementation of these exacts and metaheuristics methods presents two inherent difficulties namely the characterization of efficient solutions and acceptance rules for neighborhoods system. This article tackles the first problem

Résolution des problèmes multi-objectif d’affectation et de sac-a-dos par la méthode du repère préférentiel de dominance

Résumé : Les méthodes de résolution des problèmes classiques d’optimisation combinatoire multi-objectif présentent d’énormes difficultés pour leur adaptation dans le contexte multi-objectif. Dans l’une de nos publications antérieures, nous avons conçu une nouvelle méthode exacte d’optimisation combinatoire multi-objectif appelée méthode du repère préférentiel de dominance basée sur une nouvelle caractérisation des solutions efficaces des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif que nous avons énoncé et démontré. Dans le but de rendre notre méthode populaire et familière, nous proposons à travers cet article, son application à la résolution deux problèmes MOCO à savoir le problème multi-objectif d’affectation et celui de sac-à-dos. Abstract: Methods for solving classical combinatorial optimization problems have enormous difficulties in their adaptation to multi-objective context. In one of our previous publications, we have designed a new exact method multiobjective combinatorial optimization method called dominance reference mark method based on a new characterization efficient solutions for multiobjective combinatorial optimization problems we stated and demonstrated. In order to make our popular and familiar method we propose through this article, its application to solving two MOCO problems namely multiobjective assignment problem and multiobjective knapsack proble

Nouvelle caractérisation des solutions efficaces des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif

Résume : Les méthodes de résolution d’un problème d’optimisation combinatoire multi-objectif sont classées en méthodes exactes et métaheuristiques. Cette dernière classe est plus compétitive que la première, permettant de résoudre des problèmes de plus grande taille. Mais la mise en application de ces méthodes exactes et métaheuristiques pose deux problèmes, à savoir : la caractérisation des solutions efficaces et les règles d’acceptation d’un système de voisinages. Le présent article essai d’apporter une contribution à la première préoccupation. Abstract : Methods for solving multi-objective combinatorial optimization problems are classified in two categories indeed exact and metaheuristics methods. The latter class is more competitive than the first, for solving larger problems, But the implementation of these exacts and metaheuristics methods presents two inherent difficulties namely the characterization of efficient solutions and acceptance rules for neighborhoods system. This article tackles the first problem

Sur le théorème de contacte de Collette & Siarry

Résumé : Les méthodes de résolution des problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif sont confrontées à la difficulté liée à la caractérisation des solutions efficaces. Le présent article essai d’apporter une contribution à cette préoccupation en revisitant le théorème de contact énoncé sans démonstration par Yann Collette et Patrick Siarry depuis 2002. Abstract : Methods for solving multi-objective combinatorial optimization problems are classified in two categories indeed exact and metaheuristics methods. The latter class is more competitive than the first, for solving larger problems, But the implementation of these exacts and metaheuristics methods presents two inherent difficulties namely the characterization of efficient solutions and acceptance rules for neighborhoods system. This article tackles the first problem

Résolution du problème multi-objectif de tournées de distribution par l’algorithme de toile d’araignées

Résumé : La résolution du problème multi-objectif de tournées de distribution (MOVRP) par des méthodes dites exactes présente beaucoup de difficultés pour des instances de moyenne et grande dimensions. S’inspirant de l’une de trois approches identifiées par Ulungu & Teghem, à savoir l’approche méthodologique, pour résoudre les problèmes d’optimisation combinatoire multi-objectif et du comportement des araignées tissant des toiles nous concevons, à travers cet article, une hybridation de quatre heuristiques dédicacées au problème VRP mono-objectif grâce à la méthode du repère préférentiel de dominance : algorithme de toile d’araignées. Un exemple didactique valide notre démarche. Abstract : Solving the multiobjective vehicle routing problem (MOVRP) by exact methods present many difficulties for average and large size instances. Inspired by one of three approaches identified by Ulungu & Teghem, namely the methodological approach for solving multi-objective combinatorial optimization problems and behavior of spiders weaving webs we conceives, through this paper, hybridization of four inscribed heuristics to classical VRP with dominance preferential mark method : cobweb algorithm. A didactic example validates our approach

Mean-median compromise method as an innovating voting rule in social choice theory

This paper aims at presenting a new voting function which is obtained in Balinski-Laraki's framework and benefits mean and median advantages. The so-called Mean-Median Comprise Method (MMCM) has fulfilled criteria such as unanimity, neutrality, anonymity, monotonicity, and Arrow's independence of irrelevant alternatives. It also generalizes approval voting system