L'essor de l'informatique et des techniques d'intelligence artificielle a conduit ces derni?res ann?es ? un d?veloppement sans pr?c?dent des proc?d?s d'optimisation automatique. En particulier, les m?thodes ?volutionnistes s'affirment peu ? peu comme les techniques les plus robustes. Cependant, la traduction d'un probl?me r?el sous forme d'une fonction ? optimiser n'est pas toujours simple. D?s lors, le concepteur appr?cie d'?tre conduit ? plusieurs possibilit?s (plus ou moins parfaites) plut?t qu'? une solution unique. Les m?thodes g?n?tiques multimodales ou m?thodes de nichage offrent des perspectives int?ressantes en permettant la localisation de solutions optimales multiples. Notre travail est centr? sur la caract?risation de ces nouvelles techniques d'optimisation num?riques. Chaque m?thode a ?t? test?e ? partir de fonctions math?matiques ainsi que sur des probl?mes d'?lectromagn?tisme et sur un proc?d? tr?s original de conception de formes optimales d'?lectrodes. Nous d?crivons une nouvelle approche o? la forme de l'?lectrode est identifi?e ? une ligne ?quipotentielle obtenue par optimisation du positionnement et de la valeur d'un certain nombre de charges fictives.
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