Publié le 06 Mai 2011
L'International Journal of Innovative Computing and Applications publie un papier prouvant la robustesse du Système Multi-Agents (SMA) développé par L'AVI: Threshold accepting framework for discrete and continuous search spaces
Nous avons proposé une nouvelle plateforme nommée TA-MA. Cette plateforme est basée sur la technique Multi-Agent, où deux agents sont lancés. Dans chacun, la métaheuristique d’acceptation à seuil standard (TA) est lancée pour résoudre indépendamment le problème, tout en se coordonnant avec l’autre agent par une mémoire adaptive nommée TCM.
Cette mémoire archives des connaissances par le biais de deux listes (list1 et list2) afin d’orienter les agents vers des régions inexplorées. Ces deux listes contrôlent et modifient le comportement des agents lors de leur exécution. Dans la première liste (list1), la meilleure solution trouvée par le système après un certain nombre d’itérations est archivée. Alors que dans la seconde liste (list2), seulement la transformation qui n’a pas amélioré la solution courante lors de la recherche d’une solution voisine est archivée.
Afin de tester cette idée, notre plateforme TA-MA a été appliquée en premier lieu à la résolution des problèmes discrets en utilisant un problème d’ordonnancement d’OR-LIB (375 instances). En deuxième lieu, cette plateforme TA-MA a été également testée pour la résolution des problèmes continus (problèmes d'optimisation de conception d’ingénierie).
Afin de tester cette idée, notre plateforme TA-MA a été appliquée en premier lieu à la résolution des problèmes discrets en utilisant un problème d’ordonnancement d’OR-LIB (375 instances). En deuxième lieu, cette plateforme TA-MA a été également testée pour la résolution des problèmes continus (problèmes d'optimisation de conception d’ingénierie).
