La résolution de conflit aérien par colonies de fourmis

LA RESOLUTION DE CONFLIT AERIEN PAR COLONIES DE FOURMIS

LES METHODES DE RESOLUTION APPROCHEES  

Les méthodes approchées ont comme principe d’effectuer des recherches guidées à l’intérieur de l’espace de recherche afin de caractériser rapidement les solutions de bonne qualité. Ces méthodes fournissent des solutions qui ne sont pas forcement optimales, mais leur efficacité n’est pas très sensible à la taille du problème.

Méthodes de résolution heuristiques 

En optimisation combinatoire, une heuristique est un algorithme approché qui permet d’identifier en temps polynomial au moins une solution réalisable rapide, pas obligatoirement optimale. L’usage d’une heuristique est efficace pour calculer une solution approchée d’un problème et ainsi accélérer le processus de résolution exacte.

Méthode de trajectoire 

Les méthodes de recherche locale passent d’une solution à une autre dans l’espace des solutions candidates (l’espace de recherche) qu’on note S, jusqu’à ce qu’une solution considérée comme optimale soit trouvée ou que le temps imparti soit dépassé. La méthode de recherche locale la plus élémentaire est la méthode de descente.

Méthode de descente 

Le principe de la méthode de descente consiste, à partir d’une solution s, on choisit une solution s’ qui appartient au voisinage de s, telle que s’améliore la recherche. La méthode de descente recherche du meilleur voisin jusqu’au moment où aucune amélioration n’est possible.L’inconvénient majeur de la méthode de descente est son arrêt au premier minimum local rencontré. Pour améliorer les résultats, on peut lancer plusieurs fois l’algorithme en partant d’un jeu de solutions initiales différentes, mais la performance de cette technique décroît rapidement.

Méthodes de résolution méta-heuristiques

Une méta-heuristique est une heuristique généraliste, pouvant s’appliquer à plusieurs problèmes d’optimisation. Les méta-heuristiques :
Sont en général stochastiques.
Inspirées par une analogie avec d’autres sciences (physique, biologie,…). Visent à résoudre une large classe de problèmes d’optimisation. Contiennent des mécanismes permettant d’éviter d’être bloqué dans des régions de l’espace de recherche. Ces mécanismes sont : Intensification, Diversification, Apprentissage.

 Définitions 
Intensification : L’intensification ou l’exploitation se fonde sur l’idée d’apprentissage de propriétés favorables. Les propriétés communes souvent rencontrées dans les meilleures configurations visitées sont mémorisées au cours de la recherche, puis favorisées pendant la période d’intensification.

Diversification : La diversification ou l’exploration a un objectif inverse de l’intensification, elle cherche à diriger la recherche vers des zones inexplorées, il s’agit de choisir où et quand injecter de l’aléatoire dans la procédure de résolution.

Apprentissage : La mémoire est le support de l’apprentissage, qui permet à l’algorithme de ne tenir compte que des zones où l’optimum global est susceptible de se trouver.Parmi les méthodes de résolution approchées méta-heuristique, on distingue deux classes : celles se basant sur une solution unique et celles faisant évoluer une population de solutions.

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Table des matières

Liste des figures
Liste des tableaux et organigramme
Introduction générale
CHAPITRE I. LA GESTION DU TRAFIC AERIEN
I.1 Introduction
I.2 Gestion du trafic aérien
I.2.1 Organisation de l’espace aérien
I.2.2 Tâche des contrôleur aériens
I.3 La planification
I.4 La sectorisation
I.5 Description d’un problème de conflits aériens
I.5.1 Définitions
I.5.1.1 Les types de conflits aériens
I.6 Conclusion
CHAPITRE II. L’OPTIMISATION COMBIANATOIRE
II.1 Introduction
II.2 Notion d’optimisation combinatoire
II.3 Les méthodes d’optimisation combinatoire
II.3.1Les méthodes de résolution exactes
II.3.1.1 Méthode de séparation et évaluation
II.3.1.2 La programmation dynamique
II.3.2. Méthode de résolution approchées
II.3.2.1. Méthode de résolution heuristiques
II.3.2.2. Méthode de résolution méta-heuristiques
II.A. Méthodes à solution unique
II.A.a. Méthode de recuit simulé
II.A.b. Méthode de recherche tabou
II.B. Méthode à base de population
II.B.a. Les algorithmes génétiques
II.B.b. Les algorithmes de colonies de fourmis
II.4 Conclusion
CHAPITRE III. LA RESOLUTION DE CONFLIT AERIEN PAR COLONIES DE FOURMIS
III.1 Introduction
III.2 Description de problème
III.3 Modélisation de problème sous forme d’un graphe
III.4 L’adaptation d’algorithme de colonies de fourmis au conflit aérien
Autour de la résolution du conflit aérien
III.5 Description de l’algorithme
III.6 Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie

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