« Optimisation multiessaim » : différence entre les versions
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Note: Les mots formés avec le préfixe multi- ne prennent pas de trait d'union, le second élément se liant directement au préfixe. Bien que ce dernier signifie « plusieurs », les mots formés avec celui-ci suivent la règle générale d'accord. L'adjectif multiagent est également invariable en genre. On dira par exemple : une approche multiagent, des approches multiagents. | Note: Les mots formés avec le préfixe multi- ne prennent pas de trait d'union, le second élément se liant directement au préfixe. Bien que ce dernier signifie « plusieurs », les mots formés avec celui-ci suivent la règle générale d'accord. L'adjectif multiagent est également invariable en genre. On dira par exemple : une approche multiagent, des approches multiagents. |
Version du 11 mai 2019 à 23:28
Domaine
Algorithme d'optimisation
Intelligence artificielle
Coulombe
Définition
L'optimisation multiessaim est une variante de l'optimisation par essaim de particules (OEP) basée sur l'utilisation de plusieurs sous-essaims au lieu d'un seul essaim. L'approche générale de l'optimisation multiessaim est que chaque sous-essaim se concentre sur une région spécifique tandis qu'une méthode de spécifique décide où et quand lancer les sous-essaims. L'optimisation multiessaim est particulièrement adaptée à l'optimisation de problèmes multimodaux, où plusieurs optima (locaux) existent.
Français
<poll> Choisissez parmi ces termes proposés : optimisation multiessaim optimisation multi-essaim optimisation par essaim multiple </poll>
Discussion:
Pour le moment, le terme privilégié est «optimisation multiessaim».
Note: Les mots formés avec le préfixe multi- ne prennent pas de trait d'union, le second élément se liant directement au préfixe. Bien que ce dernier signifie « plusieurs », les mots formés avec celui-ci suivent la règle générale d'accord. L'adjectif multiagent est également invariable en genre. On dira par exemple : une approche multiagent, des approches multiagents.
Anglais
Multi-swarm optimization
Multi-swarm optimization is a variant of particle swarm optimization (PSO) based on the use of multiple sub-swarms instead of one (standard) swarm. The general approach in multi-swarm optimization is that each sub-swarm focuses on a specific region while a specific diversification method decides where and when to launch the sub-swarms. The multi-swarm framework is especially fitted for the optimization on multi-modal problems, where multiple (local) optima exist.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki