Tutoriel « Optimisation par Essaim Particulaire »
Maurice Clerc
En introduction, on commente la croissance exponentielle des travaux sur l'OEP.
Le tutoriel proprement dit part d'une stratégie de recherche
empirique "en spirale" sur domaine continu, pour retrouver
progressivement l'OEP paramétrique classique. L'importance du
hasard guidé et des topologies de communication entre particules
est expliquée. On évoque les analyses qui ont conduit
à la définition du "standard 2006", dans son rôle
d'algorithme-étalon.
Les très nombreuses variantes
ne peuvent être passées en revue, mais on examine quelques
principes généraux pour les générer, en
donnant également des exemples de fausses bonnes idées,
et en expliquant pourquoi l'intuition est parfois mauvaise
conseillère.
Les grandes tendances des quatre dernières années sont présentées :
- hybridation, en particulier avec recherche locale
- multi-objectif, multi-essaim
- problèmes dynamiques, perturbés
- problèmes contraints
- adaptation
- applications combinatoires
Particulièrement pour ces
dernières, on montre comment elles peuvent être
traitées en dégageant les pré-requis minimums, et
en ré-écrivant les équations de déplacement
sous une forme très générale.
On évoque rapidement certaines des recherches effectuées
au sein du projet international XPS (eXtended Particle Swarm), en
particulier :
- théorie de l'information, initialisation optimale
- classes de problèmes, jeux d'essai discriminants
- équivalence fonctionnelle, distributions des solutions
- optimiseurs biaisés
Pour conclure sur une note plus
pratique, on cerne le domaine de compétence actuel de l'OEP, on
indique les progrès probables à moyen terme, et on
rappelle où et comment il est possible d'en apprendre plus sur
cette méthode.
Références
[1] Particle Swarm Center, http://www.particleswarm.info
[2] PSO Math Stuff, http://clerc.maurice.free.fr/pso/
[3] Clerc, M., L'optimisation par essaims particulaires. Versions
paramétriques et adaptatives, Hermés Science, 2005
[4] eXtended Particle Swarm Project, http://xps-swarm.essex.ac.uk/