« Hyper-heuristique » : différence entre les versions

Version du 10 mars 2020 à 18:41

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Définition

Une hyper-heuristique est une méthode heuristique de recherche qui vise à automatiser, souvent par l'intégration de techniques d’apprentissage machine, le processus de sélection, combination, génération ou d’adaptation de plusieurs heuristiques plus simples (ou des composants de ces heuristiques) pour résoudre efficacement les problèmes de calcul de recherche.

L’une des motivations de l’étude de l’hyper-heuristique est de construire des systèmes capables de gérer des classes de problèmes plutôt que de résoudre un seul problème.

On peut avoir le choix entre plusieurs heuristiques pour résoudre un problème, et chaque heuristique a ses forces et ses faiblesses. L'idée est de concevoir automatiquement des algorithmes en combinant la force et en compensant la faiblesse des heuristiques connues. Dans un cadre d'hyper-heuristique typique, il existe une méthodologie de haut niveau et un ensemble d'heuristiques de bas niveau (soit des heuristiques constructives ou perturbatives).

En fonction d'un exemple de problème, la méthode de haut niveau sélectionne l'heuristique de bas niveau à appliquer à un moment donné, en fonction de l'état actuel du problème (ou de l'étape de recherche) déterminé par les caractéristiques.

Français

Hyper-heuristique loc. nominale. masc.

Anglais

Hyper-heuristic

Source : 24pm Academy

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+[[Catégorie:Vocabulaire]]
+[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
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 == Définition ==
+Une hyper-heuristique est une méthode heuristique de recherche qui vise à automatiser, souvent par l'intégration de techniques d’apprentissage machine, le processus de sélection, combination, génération ou d’adaptation de plusieurs heuristiques plus simples (ou des composants de ces heuristiques) pour résoudre efficacement les problèmes de calcul de recherche.
+L’une des motivations de l’étude de l’hyper-heuristique est de construire des systèmes capables de gérer des classes de problèmes plutôt que de résoudre un seul problème.
+On peut avoir le choix entre plusieurs heuristiques pour résoudre un problème, et chaque heuristique a ses forces et ses faiblesses. L'idée est de concevoir automatiquement des algorithmes en combinant la force et en compensant la faiblesse des heuristiques connues.  Dans un cadre d'hyper-heuristique typique, il existe une méthodologie de haut niveau et un ensemble d'heuristiques de bas niveau (soit des heuristiques constructives ou perturbatives).
+En fonction d'un exemple de problème, la méthode de haut niveau sélectionne l'heuristique de bas niveau à appliquer à un moment donné, en fonction de l'état actuel du problème (ou de l'étape de recherche) déterminé par les caractéristiques.
-== Français ==
+==Français==
+'''Hyper-heuristique'''    <small>loc. nominale. masc. </small>
 == Anglais ==
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 ''' Hyper-heuristic '''
-A hyper-heuristic is a heuristic search method that seeks to automate, often by the incorporation of machine learning techniques, the process of selecting, combining, generating or adapting several simpler heuristics (or components of such heuristics) to efficiently solve computational search problems. One of the motivations for studying hyper-heuristics is to build systems which can handle classes of problems rather than solving just one problem.[1][2][3]
-There might be multiple heuristics from which one can choose for solving a problem, and each heuristic has its own strength and weakness. The idea is to automatically devise algorithms by combining the strength and compensating for the weakness of known heuristics.[4] In a typical hyper-heuristic framework there is a high-level methodology and a set of low-level heuristics (either constructive or perturbative heuristics). Given a problem instance, the high-level method selects which low-level heuristic should be applied at any given time, depending upon the current problem state, or search stage.[2]
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+[https://www.24pm.com/117-definitions/384-hyper-heuristique    Source : 24pm Academy]
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