1. DÉFINITION ET EXPLICATIONS : LA MÉTAHEURISTIQUE :
      • « Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l’ingénierie ou de l’intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. », introduit la rédaction de Techno-Sciences dans un dossier complet consacré à ce type d’algorithme.

       

      •  Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global, c’est-à-dire l’extremum global d’une fonction, par échantillonnage d’une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d’une manière proche des algorithmes d’approximation).

       

      • Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problèmes différents.

       

    2. schéma :

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