Hybridations d'algorithmes métaheuristiques en optimisation globale et leurs applications

par Hanaa Hachimi

Thèse de doctorat en Mécanique

Sous la direction de Abdelkhalak El Hami et de Rachid Ellaia.

Soutenue le 29-06-2013

à Rouen, INSA en cotutelle avec École Mohammadia d'ingénieurs (Rabat, Maroc) , dans le cadre de École doctorale Sciences physiques mathématiques et de l'Information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016) , en partenariat avec Laboratoire d'Optimisation et Fiabilité en Mécanique des Structures (laboratoire) .

Le président du jury était Nabil Hmina.

Le jury était composé de Mohamed Tkiouat, Younes Aoues.

Les rapporteurs étaient Rajae Aboulaich, Bouchaïb Radi, Moussa Karama.


  • Résumé

    L’optimisation des structures est un processus essentiel dans la conception des systèmes mécaniques et électroniques. Cette thèse s’intéresse à la résolution des problèmes mono-objectifs et multi-objectifs des structures mécaniques et mécatroniques. En effet, les industriels ne sont pas seulement préoccupés à améliorer les performances mécaniques des pièces qu’ils conçoivent, mais ils cherchent aussi à optimiser leurs poids, leurs tailles, ainsi que leurs coûts de production. Pour résoudre ce type de problème, nous avons fait appel à des métaheuristiques robustes qui nous permettent de minimiser le coût de production de la structure mécanique et de maximiser le cycle de vie de la structure. Alors que des méthodes inappropriées de l’évolution sont plus difficiles à appliquer à des modèles mécaniques complexes en raison de temps calcul exponentiel. Il est connu que les algorithmes génétiques sont très efficaces pour les problèmes NP-difficiles, mais ils sont très lourds et trop gourmands quant au temps de calcul, d’où l’idée d’hybridation de notre algorithme génétique par l’algorithme d’optimisation par essaim de particules (PSO) qui est plus rapide par rapport à l’algorithme génétique (GA). Dans notre expérimentation, nous avons obtenu une amélioration de la fonction objectif et aussi une grande amélioration de la minimisation de temps de calcul. Cependant, notre hybridation est une idée originale, car elle est différente des travaux existants. Concernant l’avantage de l’hybridation, il s’agit généralement de trois méthodes : l’hybridation en série, l’hybridation en parallèle et l’hybridation par insertion. Nous avons opté pour l’hybridation par insertion par ce qu’elle est nouvelle et efficace. En effet, les algorithmes génétiques se composent de trois étapes principales : la sélection, le croisement et la mutation. Dans notre cas, nous remplaçons les opérateurs de mutation par l’optimisation par essaim de particules. Le but de cette hybridation est de réduire le temps de calcul ainsi que l’amélioration la solution optimale.

  • Titre traduit

    Hybridization of metaheuristic algorithms in global optimization and their applications


  • Résumé

    This thesis focuses on solving single objective problems and multiobjective of mechanical and mechatronic structures. The optimization of structures is an essential process in the design of mechanical and electronic systems. Industry are not only concerned to improve the mechanical performance of the parts they design, but they also seek to optimize their weight, size and cost of production. In order to solve this problem we have used Meta heuristic algorithms robust, allowing us to minimize the cost of production of the mechanical structure and maximize the life cycle of the structure. While inappropriate methods of evolution are more difficult to apply to complex mechanical models because of exponential calculation time. It is known that genetic algorithms are very effective for NP-hard problems, but their disadvantage is the time consumption. As they are very heavy and too greedy in the sense of time, hence the idea of hybridization of our genetic algorithm optimization by particle swarm algorithm (PSO), which is faster compared to the genetic algorithm (GA). In our experience, it was noted that we have obtained an improvement of the objective function and also a great improvement for minimizing computation time. However, our hybridization is an original idea, because it is a different and new way of existing work, we explain the advantage of hybridization and are generally three methods : hybridization in series, parallel hybridization or hybridization by insertion. We opted for the insertion hybridization it is new and effective. Indeed, genetic algorithms are three main parts : the selection, crossover and mutation. In our case,we replace the operators of these mutations by particle swarm optimization. The purpose of this hybridization is to reduce the computation time and improve the optimum solution.


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