Différentes approches logicielles pour la résolution des problèmes combinatoires en temps réel
La recherche de la solution optimale d'un problème combinatoire est souvent très longue puisque, d'une manière générale, le temps de résolution est une fonction exponentielle de la taille de ce problème. Dès l'instant où on se place dans un contexte temps réel, c'est-à-dire chaque fois qu'on impose une limite au temps de calcul alloué, les algorithmes d'optimisation classique s'avèrent, à quelques rares exceptions près , impuissants, et on doit se contenter d'utiliser des méthodes heuristiques. La présente étude porte sur l'évaluation de celles qui sont susceptibles d'apporter une réponse satisfaisante à certains problèmes d'ordonnancement. Trois types d'approches sont étudiées : - les heuristiques non convergentes, - les heuristiques convergentes, - les méthodes d'apprentissage. L'évaluation de leurs performances est réalisée sur le double critère de la qualité de la solution et du temps de calcul nécessaire à leur mise en œuvre.