L'axe de recherche "métaheuristiques et optimisation combinatoire" a
pour objectif d'étudier, de proposer et d'utiliser de nouveaux
algorithmes, séquentiels/parallèles, pour la résolution de problèmes
complexes insolubles par des méthodes exactes. Les méthodes développées
sont basées principalement sur des métaheuristiques (optimisation par
essaim particulaire, stratégies d'évolution, algorithmes génétiques,
etc.) hybrides. Elles sont appliquées aux problèmes d'optimisation
mono-objectif ou multi-objectifs. Ces problèmes peuvent être de natures
continues, discrètes et combinatoires, avec la prise en compte de
l'aspect dynamique dans certains cas.
Les principaux résultats obtenus sont la mise en place de plusieurs
algorithmes hybrides (basés sur des métaheuristiques et systèmes
multi-agents) pour résoudre des problèmes d'optimisation
multi-objectifs tels que :
- Le design d'un moteur pour les véhicules électriques.
- La gestion d'énergie dans les smart grids.
- L'allocation de fréquences pour la Télévision Numérique par voie Terrestre (TNT).
- Le déploiment d'un réseau de capteurs.