L'étude des problèmes d'ordonnancement est d'un intérêt théorique toujours renouvelé pour les chercheurs. De nos jours, les travaux de recherche dans ce domaine se focalisent sur la conception et l'implémentation de nouvelles méthodes de résolution à la fois générales et ayant une faible complexité algorithmique. La nature fortement combinatoire de ces problèmes a récemment conduit aux métaheuristiques comme alternatives aux techniques classiques et a abouti à trouver des solutions approchées satisfaisantes. Bien que ces algorithmes reposent sur des modèles extrêmement simplifiés de la réalité biologique, physique, éthologique, ou encore écologique, ils sont qualifiés de robustes et efficaces. Dans ce livre, nous avons accordé une attention particulière à une métaheuristique relativement récente qui est l'optimisation par essaim particulaire (OEP). S'inspirant du comportement social des animaux évoluant en essaim, l'OEP a été conçue d'emblée pour des problèmes d'optimisation pour lesquels les variables de décision sont de nature continue. Pour tirer profit de sa capacité surprenante à résoudre un large spectre de problèmes, nous avons procédé aux différentes modifications.
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