@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2022.0779, 

TITLE={Optimisation du coût de l’emballage industriel par les algorithmes d’optimisations PSO, SA et GA}, 
  
AUTHOR={Sara Rhouas, Norelislam El Hami, }, 
	
JOURNAL={Incertitudes et fiabilité des systèmes multiphysiques}, 
	
VOLUME={5}, 

NUMBER={Numéro 1}, 
	
YEAR={2022}, 

URL={https://openscience.fr/Optimisation-du-cout-de-l-emballage-industriel-par-les-algorithmes-d}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2022.0779}, 
	
ISSN={2514-569X}, 
	
ABSTRACT={La métaheuristique connue sous le nom d’algorithme d’optimisation ; une résolution de problèmes difficiles de minimisation ou de maximisation d’une fonction afin de trouver des solutions quasi optimales. Il existe une grande variété de métaheuristiques, mais dans cet article de recherche, nous ne parlerons que de trois algorithmes d’optimisation qui vont nous aider à optimiser le cout de l’emballage d’une industrie en utilisant le logiciel MATLAB pour les programmer. Le premier algorithme est l’optimisation des essaims de particules le plus connu dans le domaine d’optimisation, qui est inspiré par le mouvement de simulation d’un groupe d’oiseaux, le second est le recuit simulé inspiré du recuit en métallurgie, une technique de traitement thermique impliquant également refroidissement contrôlé d’un matériau qui affecte à la fois la température et l’énergie. Et le dernier est l’algorithme génétique qui est couramment utilisé pour donner des résultats de haute qualité aux problèmes d’optimisation en s’appuyant sur des opérateurs bio-inspirés tels que la mutation, le croisement et la sélection. Nous comparerons la performance de chacun d’entre eux à l’aide des fonctions tests en fonction de leur durée de fonctionnement et de leur convergence et seront appliquer sur notre problème d’optimisation industriel.}}