Optimisation métaheuristique et en application mécatronique

Cet article est composé de deux parties, la première partie est consacrée à une présentation de cinq algorithmes métaheuristiques d’optimisation, l’algorithme SSA (l’algorithme d’essaim des salpes) qui se base sur le déplacement linéaire des salpes dans les océans pour trouver leur cible, l’algorithme CSA (l’algorithme de recherche des coucous) qui se base sur le comportement des coucous pour trouver et pondre leurs oeufs dans les nids d’hôtes, l’algorithme GWO (l’optimisation des loups gris) qui est basé sur le comportement des loups gris dans la nature à travers une hiérarchie sociale, l’algorithme FA (l’algorithme des lucioles) qui est basé sur l’attractivité à la lumière des lucioles les unes envers les autres dans la nature et enfin l’algorithme BA (l’algorithme des chauves-souris) qui est basé sur le processus de chasse des micro chauves-souris à travers l’écholocation. Et la deuxième partie concerne la résolution d’un problème mécatronique d’optimisation réel sous des contraintes, il s’agit d’un calcul numérique par les algorithmes qu’on a discuté dans la première partie, de la géométrie optimale d’un support d’une plaque de commercialisation, sous des contraintes bien déterminées, ce support doit garantir une résistance mécanique contre des efforts de compression et de flambage engendrés par la plaque, et selon les résultats obtenues par chaque algorithme on va déduire la solution optimale du problème.

This article is composed of two parts, the first part is devoted to a presentation of five metaheuristic optimization algorithms, the SSA algorithm (the salp swarm algorithm) which is based on the linear displacement of salps in the oceans to find their target, the CSA algorithm (the cuckoo search algorithm) which is based on the behavior of cuckoos to find and lay their eggs in host nests, the GWO algorithm (the optimization of gray wolves ) which is based on the behavior of gray wolves in nature through a social hierarchy, the FA algorithm (the firefly algorithm) which is based on the light attractiveness of fireflies to each other in nature and finally the BA algorithm (the bat algorithm) which is based on the process of hunting micro bats through echolocation. And the second part concerns the resolution of a constrained real mechatronic optimization problem, it is about a numerical computation by the algorithms which one discussed in the first part, of the optimal geometry of a support of a marketing plate, under well-defined constraints, this support must guarantee mechanical resistance against compressive and buckling forces generated by the plate, and according to the results obtained by each algorithm we will deduce the optimal solution of the problem.

algorithme métaheuristique Optimisation SSA FA GWO CSA BA mécatronique

Meta-heuristic algorithms Optimization SSA FA GWO CSA BA mechatronics