Footnote:
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Description:
L'optimisation boîte grise se distingue de l'optimisation boîte noire par le fait que des informations soient disponibles sur la structure du problème que l'on souhaite résoudre. Ces informations permettent de concevoir des approches très efficaces, car adaptées aux particularités des problèmes considérés ; on peut ainsi, en un temps raisonnable, traiter des problèmes de plus en plus grands et ce très efficacement. À ces avancées algorithmiques s'ajoutent l'accroissement de la puissance des supercalculateurs, celle-ci étant principalement le fruit de la multiplication des unités de calcul au sein d'un même système. Cependant, pour tirer parti efficacement de cette immense puissance de calcul, il faut adapter et/ou concevoir de nouveaux algorithmes. Cette thèse vise non seulement à l'élaboration d'approches boîtes grises massivement parallèles, mais également à obtenir une compréhension plus fine de la dynamique et des synergies des opérateurs boîtes grises les plus puissants, et ce, dans un environnement parallèle, mais aussi séquentiel.Plus précisément, nous nous concentrons sur les problèmes d'optimisation pseudo-booléens k-bornés modélisables par des paysages Mk et plus particulièrement sur des instances de très grande taille. Récemment, la Communauté a proposé des algorithmes avancés exploitant les informations disponibles sur la structure de ce type de problèmes génériques. Parmi ceux-ci, on retrouve notamment des recherches locales de type hill climber capable de trouver les mouvements améliorants en temps constant ; ainsi que des opérateurs de croisement recombinant deux optima locaux afin d'en obtenir un nouveau, tout en ayant la garantie que ce dernier soit au moins d'aussi bonne qualité que la meilleure des deux solutions croisées, et ce, en un temps linéaire par rapport à la taille du problème.Dans ce contexte, nos contributions se regroupent en deux parties. Dans la première, nous nous concentrons sur la conception d'approches parallèles. Nous décrivons une première contribution en proposant une ...