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Concept

Métaheuristique

Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une manière proche des algorithmes d'approximation). Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problè

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Trust and forms of capital in business-to-business activities and relationships

Niki Hynes

The IMP group's ARA model, with its emphasis on interaction, captures social and economic dimensions of exchanges. We draw on it to compare three cases and assess how actors act in skilful and nuanced ways in mobilizing resources, given the very different norms of social and economic capital. We prioritize action ahead of structure and, given the inherent uncertainties that actors encounter in connection with resources, argue that trust is a cognitive and heuristic dimension of action, distinct from resources, actor-bonds and social capital. We conclude that for business practice, managers should be mindful that in order to trust others, they need to act in the distinct realms of social and economic capital, tempting though it is to interpret and measure the costs of actions economically. (c) 2010 Elsevier Inc. All rights reserved.

Elsevier2010

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Ant Methaheuristics with Adapted Personalities for Vehicle Routing Problem

Jaime Farres, Rémy Glardon, Nicolas Zufferey

At each generation of an ant algorithm, each ant builds a solution step by step by adding an element to it. Each choice is based on the greedy force (short term profit or heuristic information) and the trail system (central memory which collects information during the search process). Usually, all the ants of the population have the same char- acteristics and behaviors. In contrast in this paper, a new type of ant metaheuristic is proposed. It relies on the use of ants with different per- sonalities. Such a method has been adapted to the well-known vehicle routing problem, and the obtained average results are very encouraging. On one benchmark instance, new best results have been found.

2015

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Ant Metaheuristic with Adapted Personalities for the Vehicle Routing Problem

Jaime Farres, Rémy Glardon, Nicolas Zufferey

At each generation of an ant algorithm, each ant builds a solution step by step by adding an element to it. Each choice is based on the greedy force (short term profit or heuristic information) and the trail system (central memory which collects information during the search process). Usually, all the ants of the population have the same characteristics and behaviors. In contrast in this paper, a new type of ant metaheuristic is proposed. It relies on the use of ants with different personalities. Such a method has been adapted to the well-known vehicle routing problem, and even if it does not match the best known results, its performance is encouraging (on one benchmark instance, new best results have however been found), which opens the door to a new ant algorithm paradigm.

Springer Int Publishing Ag2015

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ME-454: Modelling and optimization of energy systems

The goal of the lecture is to present and apply techniques for the modelling and the thermo-economic optimisation of industrial process and energy systems. The lecture covers the problem statement, the solving methods for the simulation and the single and multi-objective optimisation problems.

ENV-424: Water resources engineering

Water resources engineering designs systems to control the quantity, quality, timing, and distribution of water to support human demands and the needs of the environment.

EE-311: Fundamentals of machine learning

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

Algorithme évolutionniste

vignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arr

Algorithme génétique

Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exa

Intelligence artificielle

vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensembl