Métaheuristiques : Stratégies pour l'optimisation de la production de biens et de services.

Solving optimisation problems is key to the continuous improvement of productivity in industry. When traditional methods fail, it is natural to consider approximate resolution methods. Metaheuristics, today, play an important role in solving optmisation problems. Over the last few years, these powerful techniques have become necessary tools. The HDR synthesis presents an overview of the classic metaheuristics (descent methods, simulated annealing, tabu search, genetic algorithms), some of the less well-known methods (variable neighbourhood search, GRASP, iterated local search, guided local search, ant colonies) and some advanced techniques (memetic algorithms, scatter search, GA|PM). The intensication and diversification factors of all of these methods were analyzed, as were each methods specific features. The experimentation considered various applications. Based on the analysis and experimentaion, the necessary caracteristics of a good metaheuristic were highlighted and justified.Résoudre des problèmes d'optimisation est un point clé dans l'amélioration constante de la productivité des entreprises. Quand les méthodes traditionnelles échouent, il devient alors naturel de se tourner vers des techniques de résolution approchée. Les métaheuristiques jouent, aujourd'hui, un rôle primordial dans la résolution des problèmes d'optimisation. Ces techniques sont devenues, en quelques années, des outils incoutournables et performants. Dans cette synthèse, nous présentons un panorama des métaheuristiques classiques (méthodes de descente, recuit simulé, recherche tabou, algorithmes génétiques), de certaines moins connues (recherche à voisinages variables, GRASP, iterated local search, guided local search, colonies de fourmis) et de techniques avancées (algorithmes mémétiques, scatter search, GA|PM). Pour toutes ces méthodes, nous analysons les facteurs d'intensification et de diversification présents, les particularités de chacune d'elle et notre retour d'expérience sur les applications que nous avons traités. De cette analyse, nous pouvons proposer ce que sont, selon nous, les caractéristiques indispensables à une bonne métaheuristique