Strength Pâreto Evolutionary Algorithm for multi-objective knap sack problem.

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