Une nouvelle métaheuristique pour l'optimisation difficile : la méthode des essaims particulaires

Nous presentons d'abord dans cet article le cadre general des metaheuristiques, qui sont apparues au debut des annees 1980 avec une ambition commune : resoudre au mieux les problemes dits d'optimisation difficile. Nous essayons de cerner le domaine de l'optimisation difficile, tant pour les problemes discrets que pour les problemes a variables continues. Puis nous degageons quelques caracteristiques communes a nombre de metaheuristiques, et nous passons en revue les principales extensions de ces methodes. Nous presentons ensuite une metaheuristique apparue dernierement : la methode d'optimisation par essaim particulaire (OEP). L'OEP est une technique encore peu connue en France, fondee sur la notion de cooperation entre des agents (les particules) qui peuvent etre vus comme des “ animaux ” aux capacites assez limitees (peu de memoire et de facultes de raisonnement). L'echange d'information entre eux fait que, globalement, ils arrivent neanmoins a resoudre des problemes difficiles, comme c'est le cas, par exemple, chez les abeilles vivant en essaim (exploitation de sources de nourriture, construction de rayons, etc.). Apres une presentation succincte des origines, l'article propose une description informelle de l'OEP, puis en degage les principales caracteristiques. Simple a comprendre, a programmer et a utiliser, l'OEP se revele particulierement efficace pour les problemes d'optimisation non lineaire, a variables continues, entieres ou mixtes. L'article se termine par un resume des exposes presentes lors du premier seminaire francophone sur le sujet (OEP'2003, Paris, octobre 2003).