Ça fait un petit moment que j'ai lu ce bouquin, mais en plus de me permettre de snober du monde à la maison, il m'a apprit pas mal de choses. Je pense que cela vaut le coup d'en parler ici.
Les métaheuristiques des méthodes de résolution de problème probabilistes puisqu'elles ne garantissent pas de trouver la meilleure solution mais sont censés fournir avec une probabilité élevée une solution satisfaisante. Qui plus est ces méthodes sont génériques et donc facilement adaptables à une grande variété de problème.
Parmi les méthodes abordées par l'ouvrage : recuit simulé, colonie de fourmi, algorithme tabou et algorithme génétique (voir article précédent), la plus part de ces méthodes sont, comme leur nom l'indique, issue d'autres disciplines (physique ou biologie). Ce parallèle est correctement décrit et expliqué, et permet une bonne compréhension des sujets évoqués. Néanmoins je n'aurais pas tendance à conseiller ce livre à des personnes n'ayant ni compétences en mathématiques, ni compétences en informatique pour comprendre des concepts comme celui de lois de distribution statistiques ou les structures de données en pile.
Au-delà de celà, l'ouvrage est très clair et m'a vraiment séduit par son exhaustivité : il aborde la plus part des problématiques liées à l'optimisation (recherche d'optimum multi-critères par exemple) ainsi qu'une grande gamme d'algorithme en guise d'ouverture en plus de ceux abordés en profondeur. J'ai particulièrement été impressionné par les algorithmes d'optimisation par essaims particulaires et la méthode ALIENOR, sur lesquelles j'écrirais peut-être un article ici dans un futur proche.
L'ouvrage est accessible et vaut largement ses 45 €, Métaheuristiques pour l'optimisation difficiles.
vendredi 21 août 2009
Métaheuristiques pour l'optimisation difficile
Inscription à :
Publier les commentaires (Atom)
"L'ouvrage est accessible et vaut largement ses 45€", je suis bien d'accord, mais je ne suis pas très objectif :-)
RépondreSupprimerCependant attention, le livre commence à dater, 6 ans c'est long en recherche... après ce genre d'introduction il ne fat pas hésiter à lire des bouquins plus récent.
Si tu as des ouvrages ou des publications plus récentes à conseiller, je prend avec grand plaisir !
RépondreSupprimerPS : pour le manque d'objectivité, ton expertise sur le sujet compense ton implication en théorie ;)
RépondreSupprimerIl y a un bouquin qui viens de sortir et qui devrait te plaire, mais il est en anglais (bien qu'écrit par un francophone) : « Metaheuristics, from design to implementation » (El-Ghazali Talbi, Wiley, 2009, ISBN 978-0-470-27858-1).
RépondreSupprimerLe bouquin est très sympa car il a une optique clairement appliquée, avec des explications sur ce qui sert concrêtement et du code qui marche.
L'anglais n'est pas un problème, il ralentira juste un peu ma lecture. Merci de ton conseil
RépondreSupprimerEt je viens de tomber sur une compilation de cours téléchargeable gratuitement (pas lu, je ne sais pas ce que ça vaut) : http://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/
RépondreSupprimerMerci beaucoup, je jetterais un coup d'oeil quand j'aurais le temps.
RépondreSupprimer