Résumé: La majorité des problèmes d’optimisation combinatoire sont NP-difficiles. Tenter de les résoudre avec une méthode exacte s’est avéré irréalisable du fait du temps de calcul excessif. Des méthodes approchées ont été développées pour une résolution rapide de ces problèmes, mais force est de constater que le temps de calcul que mettent les méthodes approchées est considéré comme raisonnable par rapport au temps de calcul excessifs des méthodes exactes. La parallélisation des méthodes approchées fournie des algorithmes efficaces pour la résolution des problèmes d’optimisation combinatoire, l’utilisation du déploiement à large échelle sur des systèmes distribués Pair à Pair (P2P), basé sur l’exploitation des cycles CPU non utilisés, offre un moyen efficace pour atteindre une grande performance de calcul par une distribution des calculs. Dans notre travail, nous nous intéressons à la résolution approchée d’un problème d’ordonnancement de type FLOWSHOP de permutation mono critère (Makespan), qui est un problème largement étudié dans la littérature. Nous avons proposé une parallélisation de l’algorithme de colonie de fourmis, que nous l’avons appliqué à ce type de problèmes.

Langue: Français
Collation: 115 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Ingénieur d'état
Etablissement de soutenance: Alger, Université des Sciences et de la Technologies Houari Boumediene. Faculté d'Electronique et d'Informatique
Spécialité: Informatique
Index décimal 621 .Physique appliquée (électrotechnique, génie civil, génie mécanique, ingénierie appliquée, principes physiques en ingénierie)
Thème Informatique

Mots clés:
Colonies de Fourmis Parallèle
Colonies de Fourmis
Flowshop de permutation
Optimisation combinatoire
Calcul PeertoPeer