Modèles d'abstraction pour la résolution de problèmes combinatoires

Conceptualiser des modèles d’abstraction de haut niveau pour la résolution de problèmes combinatoires peut mener à la définition de stratégies alternatives simples, efficaces et génériques, concernant les politiques de mouvement et de choix d\u27opérateur au sein d’algorithmes de recherche locale et évolutionnaires. Dans le paradigme des algorithmes évolutionnaires, une population d\u27individus évolue au moyen de transformations locales, et éventuellement de croisements. Cette métaphore peut être étendue par les modèles en iles, où les individus sont partitionnés en sous-populations, qui évoluent par le jeu des politiques migratoires. Dans ces travaux, nous proposons un modèle en iles dynamique permettant de réguler les migrations des individus d’ile en ile en fonction de l’effet des précédentes migrations. En outre, associer des opérateurs différents à chaque ile permet au modèle d’affecter aux individus, de manière adaptative, les opérateurs les plus pertinents tout au long de la recherche. Nous nous arrêtons alors plus généralement sur cette problématique de la sélection adaptative d’opérateurs, et y discutons d’analogies avec la théorie des bandits manchots. Cela nous permet de définir des modèles alternatifs simples comme les bandits à bras interconnectés, qui pourraient aider à la conception et l’évaluation de stratégies de sélection d’opérateurs. Une partie essentielle des travaux que nous présentons s’attache aux paysages de fitness ; ceux-ci constituent une abstraction naturelle des instances de problèmes combinatoires abordées par une approche évolutionnaire. Ils offrent notamment une représentation schématique des trajectoires pouvant être empruntées par des algorithmes de recherche locale. En appuyant notre propos de larges validations expérimentales, nous utilisons ici cette représentation abstraite pour infirmer certains préjugés quant au potentiel d’efficacité de certaines stratégies de recherche locale. Nous nous focalisons en particulier sur les techniques d’intensification, afin d’identifier les principaux facteurs d’efficacité des algorithmes de recherche locale. Les résultats de ces études, particulièrement riches d’enseignements, nous ont conduit à la conception de stratégies de recherche originales et performantes pour la résolution approchée de problèmes d’optimisation combinatoire

Recherches locales à voisinages probabilistes et applications à la bio-informatique

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Toward an Efficient Exploration of Fitness Landscapes

Within local search algorithms, descent methods are rarely studied experimentally. However, these search techniques are the basis of many modern metaheuristics and have an influence on the ability of an algorithm to achieve good solutions of a fitness landscape. Through a large empirical study of classic runs, we show that certain ideas about descents methods are false. These results indicate that it is possible to make a descent ’intelligent’ and lead to better solutions, regardless of the problem addressed

Nouvelles heuristiques de voisinage et mémétiques pour le problème Maximum de Parcimonie

Phylogenetic reconstruction aims at reconstructing the evolutionary history of a set of species, represented by a tree. Among the reconstruction methods, the Maximum Parsimony (MP) problem consists, given a set of aligned sequences to find a binary tree, whose leaves are associated to the sequences and which minimizes the parsimony score. Traditionally, existing resolution approaches of this NP-complete problem apply basic heuristic methods, like greedy algorithms and local search. One of the difficulties concerns the handling of binary trees and the definition of tree neighborhoods. In this thesis, we first focus on an improvement of descent algorithms. We empirically show the limits of the existing tree neighborhoods, and introduce a progressive neighborhood which evolves during the search to limit the evaluation of inappropriate neighbors. This algorithm is combined with a genetic algorithm which uses a specific tree crossover based on topological distances between each pair of leaves. This memetic algorithm shows very competitive results, both on real benchmarks taken from the literature as well as with randomly generated instances

Autonomous Local Search Algorithms with Island Representation

The aim of this work is to use this dynamic island model to autonomously select local search operators within a classical evolutionary algorithm. In order to assess the relevance of this approach, we will use the model considering a population-based local search algorithm, with no crossover and where each island is associated to a particular local search operator. Here, contrary to recent works [6], the goal is not to forecast the most promising crossovers between individuals like in classical island models, but to detect at each time of the search the most relevant LS operators. This application constitutes an original approach in defining autonomous algorithms

Climbing Combinatorial Fitness Landscapes

Hill-climbing constitutes one of the simplest way to produce approximate solutions of a combinatorial optimization problem, and is a central component of most advanced metaheuristics. This paper focuses on evaluating climbing techniques in a context where deteriorating moves are not allowed, in order to isolate the intensification aspect of metaheuristics. We aim at providing guidelines to choose the most adequate method for climbing efficiently fitness landscapes with respect to their size and some ruggedness and neutrality measures. To achieve this, we compare best and first improvement strategies, as well as different neutral move policies, on a large set of combinatorial fitness landscapes derived from academic optimization problems, including NK landscapes. The conclusions highlight that first-improvement is globally more efficient to explore most landscapes, while best-improvement superiority is observed only on smooth landscapes and on some particular structured landscapes. The empirical analysis realized on neutral move policies shows that a stochastic hill-climbing reaches in average better configurations and requires fewer evaluations than other climbing techniques. Results indicate that accepting neutral moves at each step of the search should be useful on all landscapes, especially those having a significant rate of neutrality. Last, we point out that reducing adequately the precision of a fitness function makes the climbing more efficient and helps to solve combinatorial optimization problems