OEP'03 – Jeudi 2 octobre 2003 1Johann Dréo (Paris 12, LERISS)
Johann Dréo & Patrick SiarryUniversité Paris 12 (LERISS)
Séminaire Optimisation par Essaim Particulaire
Paris
Diverses techniques d'optimisation inspirées de l'auto-organisation dans les systèmes biologiques
OEP'03 – Jeudi 2 octobre 2003 2Johann Dréo (Paris 12, LERISS)
PlanMétaheuristiques :OEP,Algorithmes évolutionnaires,Systèmes immunitaires,Colonies de fourmis
Théories :Auto-organisation,Programmation à mémoire adaptative,Bases communes.
HCIAC (Colonie de fourmis + communication) :Hétérarchie dense & communication,Bases, Hybridation,Résultats.
Conclusion.
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OEP
� Optimisation
� Classification
� ...
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Algorithmes évolutionnairesMutation
ReproductionSélection
OEP'03 – Jeudi 2 octobre 2003 5Johann Dréo (Paris 12, LERISS)
Systèmes immunitaires
Clonage
Différenciation
Sélection
Artificial Immune Systems and their applicationsDasgupta, Springer Verlag, 1999
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Colonies de fourmisNourriture
Nid
50%50%
?
Optimisation discrète
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Fourmis et organisation du travail
Allocation dynamique de tâches
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Auto-organisation
L'auto-organisation est un processus dans lequel un modèle de niveau global émerge uniquement d'un grand nombre d'interactions entre les composants de bas niveau
du système.
De plus, les règles spécifiant les interactions entre composants du système sont suivies en utilisant
uniquement des informations locales, sans référence au modèle global.
Self-Organization in Biological SystemsCamazine, Deneubourg, Franks, Sneyd, Theraulaz and Bonabeau
Princeton University Press, 2000
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Auto-organisation
Composants simples Système complexeÉmergence
(interactions)
Rétroactions :
PositivesAmplification
NégativesStabilisation
Flux d'informations :
Signaux
Indices
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Programmation à mémoire adaptative
Information(Représentation infos)
Intensification(Exploitation infos)
Diversification(Recherche infos)
===
Mémoire
Recherche locale
Recherche globale
Adaptive Memory Programming: A Unified View of Meta-HeuristicsTaillard, Gambardella, Gendreau, Potvin
European Journal of Operational Research, 1998
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Bases en commun
Programmation à mémoire adaptative:
IntensificationDiversification
BUT
Auto-organisation :
RétroactionsDiversification
MOYEN
Fourmis :� Renforcement / saturation
� PistesOEP :
� Attirance / inertie
� Valeur fOBJ
Émergence
Fourmis :
� Regroupement
� Aléatoire / phéromonesOEP :
� Regroupement
� Coopération
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Dense Heterarchy and mass communication as the basis of organization in ant colonies.
Wilson & Hölldobler, Trends in Ecology and Evolution, 1988
HiérarchieHétérarchie
Hétérarchie dense
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Communication
Canaux
Informations
Propriétés
NourritureDéfense...
PistesTrophallaxies...
IndirecteMémoireModifiée...
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L'algorithme CIAC
�
Pistes de phéromone
�
Recrutement direct
« Continuous Interacting Ant Colony »2
cana
uxL'algorithme CIAC
Continuous Interacting Ant Colony Algorithm Based on Dense Heterarchy
Dréo & SiarryFuture Generation Computer Systems, à paraître
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CIAC : baseSpots de phéromone
Dépôt Renforcement
Zone de perception
Centre de gravité pondéré
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CIAC : baseCommunication directe interindividuelle
MessagesInformations :
Amélioration fonction objectifPosition région d'intérêt
Echange direct d'infosSortie des minimums locaux
OEP
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HCIAC
+ Recherche locale
= Algorithme HCIAC
CIAC
(Simplex de Nelder-Mead)
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Terminale Algorithme...
Algorithme...Périodique
HCIAC : hybridations simples
Fourmi à l'optimum
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HCIAC : hybridation décentralisée
Algorithme...
Déclenchement simplex ?
Seuil
Motivation
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Paramétrage
HCIAC : paramètres
Paramètres fourmis : distribution normale
Paramètres algorithme :
Indice diversification / intensification
Méta-paramétrage par algo bi-objectif :1) vitesse2) précision
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HCIAC : résultats
Auto-adaptation à la fonction : diversification
intensification
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HCIAC : résultatsQualités :
� Précision
� Efficacité
� Parallélisme
Défauts :
� Nb. évaluations
CACO APIFunction % ok evals err % ok evals errR2 100 6842 0.00 [10000] 0.00SM 100 22050 [10000] 0.00Gr5 [10000] 0.18
CIAC HCIACFunction % ok evals err % ok evals errR2 100 11797 3e-3 100 18747 1e-8SM 100 50000 9e-10 100 18616 5e-8Gr5 63 48402 0.01 75 10870 1e-4
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Optimisation continue dynamiqueT
T+1
Formalisation :
� Classes de problèmes de base
� Benchmark
MémoireIntensification / « tracking »Diversification permanente
HCIAC
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Structure d'une métaheuristique
Mémoire
DiversificationIntensification
Intensification
IntensificationHCIAC
Diversification Intensification
Mémoire
OEP
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Points importants
Programmation à mémoire adaptative :
IntensificationDiversification
BUT
Auto-organisation :
RétroactionsFlux d’infos
MOYEN
Émergence
�Population
�Parallélisme�Flexibilité
OEP'03 – Jeudi 2 octobre 2003 26Johann Dréo (Paris 12, LERISS)
http://nojhan.free.fr
Métaheuristiques
Auto-organisation (colonies de fourmis)
Programmation à mémoire adaptative
Dréo, Pétrowski,Siarry, Taillard