Chapitre: Métaheuristiques à population : Principes, analyse et algorithmes.

Les objectifs de ce cours sont : 1/ Comprendre ce qu'apporte une population de solutions par rapport à une trajectoire unique. 2/ Maîtriser le cycle évolutionnaire — sélection, variation, remplacement — et savoir régler chaque opérateur. 3/ Connaître la théorie des algorithmes évolutionnaires : ce qu'elle prouve, et ce qu'elle ne prouve pas. 4/ Maîtriser les méthodes continues de référence : stratégies d'évolution, adaptation du pas, adaptation de covariance, évolution différentielle. 5/ Maîtriser les essaims : l'essaim particulaire et son analyse de stabilité, les colonies de fourmis et leurs variantes. 6/ Savoir implémenter, journaliser et diagnostiquer ces méthodes ; porter un regard critique sur les métaphores bio-inspirées.