Métaheuristique innovante

Ce livre explore les techniques avanc es d'optimisation m taheuristique d velopp es pour s'attaquer des probl mes r els de plus en plus complexes que les m thodes traditionnelles peinent r soudre. Il pr sente des versions am lior es de l'algorithme de l'essaim Salp (SSA) et de l'algorithme d'optimisation Grasshopper (GOA), en abordant des probl mes tels que la convergence lente et la stagnation des optima locaux. La premi re partie couvre les fondements th oriques et les am liorations apport es ces algorithmes, notamment l'int gration des fonctions de vol de L vy et de spirale logarithmique dans l'algorithme SSA (ISSA) et un m canisme de croisement arithm tique dans l'algorithme GOA (IGOA). L'efficacit de ces algorithmes est d montr e par leur application des probl mes d'ing nierie, en particulier des d fis multimodaux. La deuxi me partie value les capacit s des m thodes propos es dans des probl mes r els d'optimisation multi-objectifs, tels que la minimisation de l'indice de performance et l'estimation des param tres photovolta ques, en fournissant des r sultats exp rimentaux complets qui mettent en vidence leur efficacit et leur applicabilit sup rieures.