L'?tre humain a toujours utilis? la nature comme source d'inspiration pour r?soudre des probl?mes plus complexes et vu que l'optimisation occupe une place tr?s importante dans beaucoup de domaines comme l'informatique, l'automatique ....etc, alors les strat?gies inspir?es de la nature et adopt?es pour r?soudre ces probl?mes, peuvent ?tre consid?r?es, quant ? elles, comme des algorithmes d'optimisation bio-inspir?s (dits aussi algorithmes m?ta-heuristiques).Cet ouvrage s'articule autour de cinq parties: introduction aux algorithmes d'optimisation, les m?thodes de trajectoire (Ex, R?cuit simul? ...), les m?thodes d'optimisation ? population (Ex, Essaim de particules, ...), les algorithmes ?volutionnaires (Ex, les algorithmes g?n?tiques ...), et les algorithmes inspir?s de la nature (Ex, algorithmes inspir?s de l'?cologie ...). Il peut ?tre utile pour tous ce qui d?sirent approfondir leurs connaissances ou avoir un document de base en mati?re d'optimisation M?ta-Heuristique.
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