Métaheuristiques hybrides pour la somme coloration et la coloration de bande passante JURY Rapporteurs : M. Alexandre CAMINADA, Professeur, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard M. Aziz MOUKRIM, Professeur, Université de Technologie de Compiègne Examinateur : M. Jean-Charles BILLAUT, Professeur, Ecole Polytechnique de l’université de Tours Directeur de thèse : M. Jin-Kao HAO, Professeur, Université d’Angers Co-encadrant d e thèse : M. Jean-Philippe HAMIEZ, Maître de Conférences, Université d’Angers , Universit

par Yan Jin

Thèse de doctorat en Informatique et applications

Sous la direction de Jin-Kao Hao.

Thèses en préparation à Angers , dans le cadre de École doctorale sciences et technologies de l'information et de mathématiques (Nantes) , en partenariat avec Laboratoire d'étude et de recherche en informatique d'Angers (UPRES EA 2645) (laboratoire) depuis le 11-10-2011 .


  • Résumé

    Le problème de somme coloration minimum (MSCP) et le problème de coloration de bande passante (BCP) sont deux généralisations importantes du problème de coloration des sommets classique avec de nombreuses applications dans divers domaines, y compris la conception de circuits imprimés, la planication, l’allocation de ressource, l’affectation de fréquence dans les réseaux mobiles, etc. Les problèmes MSCP et BCP étant NP-difficiles, les heuristiques et métaheuristiques sont souvent utilisées en pratique pour obtenir des solutions de bonne qualité en un temps de calcul acceptable. Cette thèse est consacrée à des métaheuristiques hybrides pour la résolution efcace des problèmes MSCP et BCP. Pour le problème MSCP, nous présentons deux algorithmes mémétiques qui combinent l’évolution d’une population d’individus avec de la recherche locale. Pour le problème BCP, nous proposons un algorithme hybride à base d’apprentissage faisant coopérer une méthode de construction “informée” avec une procédure de recherche locale. Les algorithmes développés sont évalués sur des instances biens connues et se révèlent très compétitifs par rapport à l’état de l’art. Les principaux composants des algorithmes que nous proposons sont également analysés.

  • Titre traduit

    Hybrid metaheuristic algorithms for sum coloring and bandwidth coloring


  • Résumé

    The minimum sum coloring problem (MSCP) and the bandwidth coloring problem (BCP) are two important generalizations of the classical vertex coloring problem with numerous applications in diverse domains, including VLSI design, scheduling, resource allocation and frequency assignment in mobile networks, etc. Since the MSCP and BCP are NP-hard problems, heuristics and metaheuristics are practical solution methods to obtain high quality solutions in an acceptable computing time. This thesis is dedicated to developing effective hybrid metaheuristic algorithms for the MSCP and BCP. For the MSCP, we present two memetic algorithms which combine population-based evolutionary search and local search. An effective algorithm for maximum independent set is devised for generating initial solutions. For the BCP, we propose a learning-based hybrid search algorithm which follows a cooperative framework between an informed construction procedure and a local search heuristic. The proposed algorithms are evaluated on well-known benchmark instances and show highly competitive performances compared to the current state-of-the-art algorithms from the literature. Furthermore, the key issues of these algorithms are investigated and analyzed.