Algorithme de recherche par organisme symbiotique : étude et application

Abstract

Dans le domaine de la résolution de problèmes d’optimisation combinatoires, plusieurs approches bio-inspirées ont fait preuve de capacité et de robustesse en matière de résolution de cette catégorie de problèmes. Elles sont un ensemble de techniques dites métaheuristiques. Certaines de ces métaheuristiques sont parfois très utiles en l’absence de solution algorithmique pour une solution approchée et optimisée via un ensemble de contraintes et une fonction à optimiser. Dans ce projet, nous nous intéressons à l'utilisation d'une nouvelle métaheuristique inspirée par un phénomène naturel à savoir la symbiotique appelée en anglais Symbiotic Organisms Search (SOS). C'est un algorithme qui simule le comportement interactif parmi les organismes dans la nature. Dans ce projet, nous avons évalué SOS avec d'autres métaheuristiques comme l’algorithme d’essaim de particules, l’algorithme génétique, l'algorithme à évolution différentielle, l'algorithme de Sine Cosine et l'algorithme culturel, nous avons constaté que SOS est excellent. Pour montrer que SOS est le meilleur pour la classification, nous l'avons appliqué sur le champ datamining.