Abstract:
Résumé : Ce travail se base sur la mise en couvre de méthodes de résolution pour obtenir des
solutions des de bonne qualité en des temps raisonnables pour les problèmes multi-objectifs.
L'ensemble algorithmes présentés dans ce mémoire est testé sur le problème du sac à dos multiobjectif. Il consiste à maximiser deux ou ensemble de fonctions objectives en respectant une seule
contrainte linéaire. Après une présentation de quelques concepts utilisés en recherche opérationnelle
pour résoudre les problèmes d'optimisation. Nous avons étudié l'algorithme génétique pour le
problème du sac à dos bi- objectifs et pour cela nous avons implémenté cet algorithme avec un
langage de programmations MATLAB. L'application permet l'optimisation des solutions obtenues
par la résolution de problème du sac à dos bi-objectif avec l'algorithme génétique et SPEA-2.
MOT CLES : optimisations, optimisations multi-objectif, l'algorithme génétique, sac à dos biobjectif, MATLAB.
Asbectra : This work focuses on the implementation of resolution methods to obtain good quality
solutions in reasonable time for multi-objective problems. All algorithms presented in this paper are
teseted on knapsack problem multi-objotive. Ir is to maximize two or set of functions objectives to a
single linear constraint. After presenting some concepts used in operations research of solving
optimization problens We studied the genetic en algorithm to the prablem of dual objectives
knapsack and why we implemented this algorithm with a MATLAB programming language .The
application allows optimization solutions obtained by solving the problem of dual-objectf knapsack
with the genetic algorithm and SPEA-2
Keywords : optimization, optimizatation multi-objectif, genetic algorithm, knapsack dual-objectif,
MATLAB
