Étude comparative de modèles parallèles pour l'algorithme multi-objectifs GISMOO

Session : SS16-2 / SS16 : Résolution parallèle des problèmes mono ou multi objectifs (continu et/ou combinatoire)
Vendredi 12 février 10:30 - 11:50 Salle : RP9
Florian Maziere, Pierre Delisle, Caroline Gagné et Michaël Krajecki

L'optimisation multi-objectifs connaît un intérêt certain des chercheurs depuis quelques années dû au fait que beaucoup de problèmes réels, notamment des problèmes industriels, sont de nature multi-objectifs. L'algorithme GISMOO a été prouvé très performant pour répondre à ce genre de problème et trouver des ensembles de solutions proches du front Pareto. Pour diminuer le temps d'exécution de l'algorithme, qui peut demeurer très important pour des instances de problèmes de grande taille, l'exploitation d'architectures parallèles semble être une solution opportune. Dans la littérature récente, une multitude de travaux concerne la proposition de modèles parallèles pour les algorithmes évolutionnaires multi-objectifs. La majorité des modèles proposés sont des modèles maître-esclave ou des modèles distribués. Dans cette étude, des modèles parallèles existants appliqués à l'algorithme GISMOO sont comparés de manière empirique.

Mots clés : GISMOO, multi-objectifs, parallélisme, MOTSP, MQAP, Flowshop