Numéro de la revue: 36
Auteurs: Amina Bedboudi1 & Mohamed Cherif Bouras2
1 Laboratoire de recherché en informatique LRI Université Badji Mokhtar-Annaba, BP 12, Annaba 23000, Algérie.
2Département de Mathématique Université Badji Mokhtar-Annaba, BP 12, Annaba 23000, Algérie
Soumis le : 26/09/2017 Révisé le : 09/02/2018 Accepté le : 25/02/2018
Résumé
L’algorithme de chauve-souris est l’une des méta-heuristiques prometteuses, récemment proposé pour la résolution de problèmes d’optimisation. Il se base sur la simulation du comportement d’écholocation des chauves-souris. Dans cet article, nous présentons une amélioration de cet algorithme par une modification appropriée des règles d’évolution et l’introduction de mécanisme de croisement. Nous montrons que ce nouvel algorithme améliore les résultats réalisés par l’algorithme de chauve-souris standard et les autres algorithmes le modifiant, publiés récemment. Son application sur cinq fonctions benchmarks largement utilisées dans la littérature, montre de façon claire et précise que les résultats réalisés sont nettement meilleurs.
Mots clés : Méta-heuristiques, algorithme de chauve-souris, optimisation, fonction objectif.