Semestre 3

Ce cours fait suite au cours d'optimisation combinatoire et se concentre sur l'une des principales approches d'intelligence artificielle (IA) pour résoudre des problèmes complexes (NP-complets et NP-difficiles), à savoir les métaheuristiques. Le cours couvre l'aspect théorique des métaheuristiques en général et plus particulièrement des algorithmes bio-inspirés. Il permet aux étudiants de découvrir et de comprendre les principes d'un certain nombre de métaheuristiques bien connues et largement utilisées, notamment la recherche locale, la recherche taboue, les algorithmes génétiques, l'optimisation des colonies de fourmis et l'optimisation des essaims de particules. En outre, il offre aux étudiants la possibilité d'implémenter ces algorithmes en Java, de comprendre les principales différences entre eux et de les appliquer pour résoudre des problèmes du monde réel tels que le jeu de taquin, le problème de l'emploi du temps et le problème du voyageur de commerce.