Hybrid métaheuristics for distributed solving of euclidean optimization problems
type: Dataset
description: Les problèmes d'optimisation spatialisés font intervenir des entités (clients, demandes, trafic) réparties sur une étendue (la donnée) et des dispositifs physiques (antennes, véhicules) qui doivent leur être associés de manière optimale. Il en résulte de nombreux problèmes d'optimisation combinatoire difficile à résoudre (NP-hard). Pour résoudre ce type de problème, nous proposons des algorithmes à structure intermédiaire, des recherches locales et des approches de résolution collective selon des métaphores de systèmes naturels et biologiques. Le but est par exemple de prendre en compte dès le départ la potentialité d'application à des problèmes dynamiques, de fournir un canevas à la mise en œuvre distribuée possible des algorithmes, et de résoudre des problèmes de grandes tailles.
issued: 2026-05-07T22:22:45.593656
language: fr
modified: 2026-05-07T22:22:45.593662
contact point: Organization
  fn: CCSD
keyword: accreditation-to-supervise-research
keyword: algorithmes-evolutionnaires
keyword: combinatoire
keyword: heuristiques-et-metaheuristiques
keyword: infoeu-reposemanticsother
keyword: infoinfo-aicomputer-science-csartificial-intelligence-csai
keyword: infoinfo-rocomputer-science-csoperations-research-mathoc
keyword: optimisation
keyword: reseaux-neuronaux
keyword: reseaux-radio-cellulaires
keyword: systemes-multi-agents
keyword: transports-terrestres
landing page: https://theses.hal.science/tel-00914963

Hybrid métaheuristics for distributed solving of euclidean optimization problems
type: Distribution
format: HTML
issued: 2026-05-07T22:22:45.603546
modified: 2026-05-07T22:22:45.575011
access URL: https://theses.hal.science/tel-00914963

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type: Agent