Fourmis artificielles 1 : des bases de l'optimisation aux applications industrielles Traité IC2, série Informatique et Systèmes d'Information

Les fourmis artificielles sont issues de l'observation de la nature : les sociétés animales, telles que les colonies de fourmis, ont développé des comportements collectifs d'une efficacité et d'une robustesse fascinantes.
La motivation d'imiter la nature a été forte et, durant la dernière décennie, les fourmis artificielles ont connu un développement rapide dans la communauté des chercheurs, principalement confrontés à des problèmes d'optimisation. Puis, les algorithmes ayant fait leurs preuves, ils sont entrés dans leur phase de diffusion dans le monde industriel.
L'objectif de ces deux volumes est de donner un panorama de la situation à laquelle les algorithmes de fourmis artificielles sont parvenus.
Le volume 1 permet de comprendre les bases des algorithmes de fourmis artificielles, et de découvrir un panorama d'applications dans le domaine de l'optimisation, en particulier dans le cadre industriel.
Le volume 2 traite de problématiques plus larges, c'est-à-dire non limitées à l'optimisation, et donne un aperçu des recherches actuelles dans le domaine des fourmis artificielles.

Introduction. Chapitre 1. Des fourmis réelles aux fourmis artificielles. Chapitre 2. Principes généraux de résolution de problèmes combinatoires par colonie de fourmis. Chapitre 3. Tour d'horizon des problèmes combinatoires traités par les fourmis artificielles. Chapitre 4. Les fourmis artificielles pour l'optimisation en variables continues. Chapitre 5. Optimisation par colonie de fourmis pour la configuration en programmation par contraintes. Chapitre 6. Colonies de fourmis pour le problème d'affectation d'unités : de l'optimisation à la commande prédictive. Chapitre 7. Optimisation par colonie de fourmis pour la fabrication de barres d'aluminium. Chapitre 8. Optimisation par colonie de fourmis pour l'ordonnancement d'une chaîne d'assemblage automobile. Chapitre 9. Algorithme de fourmis pour mesurer et optimiser la capacité d'un réseau ferroviaire. Chapitre 10. Les fourmis pour la segmentation d'images médicales par résonance magnétique. Chapitre 11. La coloration des sommets d'un graphe par colonies de fourmis. Chapitre 12. Apprentissage des modèles de Markov cachés par l'algorithme API. Index des noms propres. Index général.