Room

Room

18h

Registration (~20h)

19h

Coktail party

Room MAKTHARIS

Room DOUGGA

Room UTIQUE

Room MATMATA

9h

Routing 1

Cutting/New Meta

Image 1

Coloring /
Graphe

10h20

Coffee Break

10h50

PSO /
CSP

Parallel /
Co-evolution

 Ordo 1

Hybrid /
Transport

12h10

Lunch

14h

Routing 2

Network 1

Ordo 2

Theory 1

15h40

Coffee Break

16h10

Knapsack

Network 2

Ordo 3

SAT/Theory 2

19h30

Conference Dinner

Room MAKTHARIS

Room DOUGGA

Room UTIQUE

Room MATMATA

9h

Intrusion /
Image 2

Packing

MO 1

Datamining 1

10h20

Coffee Break

10h50

Ants

MO 2

Ordo4/Datamining2

12h10

Closing

9h30

Room UTIQUE

Intelligence collective et fourmis artificielles : méta-heuristiques 
bio-inspirées pour la résolution de problèmes –

N. Monmarché

Les fourmis artificielles sont à l'origine de nombreux travaux notamment en optimisation combinatoire et en classification. L'objectif de ce tutoriel est à la fois de donner un panorama actuel et le plus complet possible du sujet mais également de donner les premières clés permettant d'aborder de nouveaux problèmes avec ce type d'inspiration biologique.

14h30

Room UTIQUE

Evolution artificielle et programmation génétique – C. Fonlupt

L'évolution artificielle est une classe d'algorithmes (dont la catégorie la plus connue est celle des algorithmes génétiques) fondés sur des modèles simplifiés de l'adaptation des systèmes naturels. Le principe est de faire évoluer une population de solutions potentielles d'un problème, formulé en termes de recherche du maximum d'une fonction. Les moteurs de l'évolution sont un mécanisme de sélection (l'idée est typiquement de donner une probabilité de survie plus grande aux individus les mieux classés) et des opérateurs génétiques (mutation, croisement, etc.). L'idée de la programmation génétique consiste tout simplement à utiliser des algorithmes génétiques pour engendrer des programmes informatiques. Ce domaine a connu un essor depuis sa création au début des années 90. Nous nous proposons dans ce tutoriel de brosser un résumé de ce domaine de recherche à travers divers exemples concrets et de terminer cette présentation en montrant comment la programmation génétique est utilisée actuellement comme technique de découverte scientifique.

14h30

Room UTIQUE

Recherche locale et mémétique : de la théorie à la pratique – 

J-K. Hao

La recherche locale et la recherche mémétique sont deux approches de résolutions générales et adaptables pour traiter de nombreux problèmes combinatoires complexes. Dans cet exposé, nous tentons de répondre à une question pratique : comment développe-t-on des solutions performantes partant d.une telle méthode ? Cet exposé sera composé de deux grandes parties. Dans un premier temps, nous focalisons notre exposé sur les principes de base de la recherche locale et de l'approche mémétique. Dans la seconde partie, nous étudions la résolution de quelques problèmes combinatoires avec ces deux approches : coloration de graphes, satisfaction de contraintes et applications réelles (positionnement d'antennes dans les réseaux radio-mobiles, planification de


 prises de vues de SPOT 5, planification de rencontres, planification de véhicule et chauffeur). A travers ces exemples concrets, nous montrons la démarche qui nous a guidés pour une mise en oeuvre efficace de ces méthodes.

16h30

Room UTIQUE

Adaptation des métaheuristiques pour l’optimisation continue – P. SIARRY

La plupart des métaheuristiques ont été conçues, à l’origine, pour la résolution des problèmes d’ « optimisation difficile » de nature discrète. Cependant, les ingénieurs sont souvent confrontés à des problèmes d’optimisation à variables continues : amélioration des performances d’un circuit électronique, identification des paramètres d’un modèle de gisement d’hydrocarbures, apprentissage d’un réseau de neurones ou d’une base de règles floues. De tels problèmes peuvent être également « difficiles », dans un sens différent de celui consacré par la théorie de la complexité : fonction objectif non connue analytiquement ou bruitée, variables corrélées ou évoluant dans des gammes disparates, présence de non-linéarités, etc. Les métaheuristiques offrent, dans ce cadre, un avantage précieux : elles n’exploitent pas les gradients de la fonction objectif. Ces techniques doivent cependant être adaptées au cas continu ; nous décrirons dans cet exposé quelques approches pour quatre métaheuristiques : le recuit simulé, la recherche tabou, les algorithmes génétiques et les algorithmes de colonies de fourmis. Nous esquisserons enfin le portrait d’un nouveau-né de la famille des métaheuristiques : la méthode des essaims particulaires, qui a été – quant à elle - conçue d’emblée dans le cas continu.

9h

Room Maktharis

Routing 1– C. Fonlupt

·         Tabu search and GRASP for very large scale General Routing Problems – P. Festa, G. Ghiani, E. Manni

·         Un algorithme génétique "en ligne" pour la résolution du PTV dynamique sous incertitudes – M. Djadane, G. Goncalves et T. Hsu

·         Un problème bi-objectif de localisation d'installations et d'élaboration de tournées de véhicules pour le transport de déchets dangereux – C. Boulanger, F. Semet, P. Vaca Arellano

·         Une approche heuristique pour le problème de tournées de véhicules avec contraintes de stocks - A. Sadok, H. Chabchoub

9h

Room Dougga

Cutting/New META– M. Aider

·         Metaheuristics to solve cut order planning problem - A. Bouziri, R. M’hallah, K. Mellouli

·         A Parallel Algorithm for Constrained Two-staged Two-Dimensional Cutting Problems – M. Hifi, T. Saadi

·         An Optimization Algorithm Inspired by the Clonal and the Positive/Negative Selection Mechanism of the Natural Immune System - M.Bakhouya, J.Gaber, A.Gondran

9h

Room Utique

Image 1– P. Siarry

·         A Co-Evolutionary Approach for Snake Based Contour Detection- S. Nebti, S.Meshoul, M.Batouche

·         Application de la méthode de Fusion Fission à la segmentation d'image - C-E. Bichot

·         Interprétation des Images Médicales par Hybridation des Réseaux RBF et des Algorithmes Génétiques- N. Benamrane

·         Un algorithme de fourmis artificielles pour le suivi de points entre deux images - J. Guéritte, N. Monmarché, M. Slimane, F. Guinand

9h

Room Matmata

Coloration / Graphe– J-K. Hao

·         A cooperative search method for the k-coloring problem – H. Bouziri

·         Hybridization of adaptive local search and tabu list – I. Devarenne, H. Mabed, A. Caminada, S. Lamrous

·         A Tabu Search Algorithm for the Prize Collecting – J. Chaouachi Siala, M. Haouari, I. Osman

·         Cooperation between Metaheuristics for the K-Graph Partitioning Problem – M. Hammami, K. Ghedira

10h20

Coffee break

10h50

Room Maktharis

PSO / CSP– P. Siarry

·         Etude comparative d'approches ''intelligentes'' résolvant un CSP – M. Babes

·         How to solve the GAP by the Distributed Double Guided Genetic Algorithm – S. Bouamam , M. Badreddine, M. Yosri, K. Ghedira

·         Optimal Power Flow for Large Scale Power System using Particle Swarm Optimization – T. Bouktir, L. Slimani, R. Labdani

·         Vers les meilleurs points d'Interpolation en employant l'Approche d'Optimisation par essaim de particules - N.Khelil, L.Djerou, A.Zerarka, M.Batouche

10h50

Room Dougga

Parallel / Co-Evolution– M. Krajecki

·          Evolution of Cooperative Behavior in the Iterated Prisoner's Dilemma under Random Pairing with the Same Opponent over Many Rounds - F. Hansen, M. Seredynski, P. Bouvry

·         Recherche à Voisinage Variable en Parallèle - Arnaud Renard

·         Une heuristique pour un ordonnancement tolérant aux pannes dans un système hétérogène de serveurs distribués.- M. Nakechbandi, J.-Y. Colin

·         Une nouvelle approche évolutionnaire parallèle basée "Cycle de Vie" pour l’optimisation combinatoire - S. Benkhider, A.R. Baba-Ali, H. Benhabiles, Y. Boudi, H. Drias

10h50

Room Utique

Ordonnancement 1– M. Haouari

·         Heuristic methods for minimizing total completion time in two-machine flowshop subject to release dates - M.A. Rakrouki, T. Ladhari, M. Haouari

·         An Interactive Parallel Simulated Annealing to solve Hierarchical Scheduling Problems with Goals – S. Kouraïchi, S. Dhouib, T. Loukil, H. Chabchoub

·         Contribution à la résolution par algorithmes génétiques des problèmes d’ordonnancement de type job-shop – M. Chelbi , P. Siarry et M. Naceur Abdelkrim

10h50

Room Matmata

Hybrid / Transport– K. Ghedira

·         Hybrid vs. cooperative Genetic Algorithm for the Integrated Airline crew Scheduling Problem – N. Souai , J. Teghem

·         Hybridation d’un algorithme génétique avec des recuits simulés parallèles coopératifs – S. Dhouib, H. Chabchoub

·         Utilisation d'algorithmes génétiques pour le dimension-nement des réseaux de transport de gaz – M. Antunes, L. Cornibert

·         Régulation du trafic des réseaux de transport collectif : Approche Évolutionniste-Logique floue – S. Hayat, M.M. Ould Sidi

12h10

Lunch

14h

Room Maktharis

Routing 2– G. Goncalvez

·         A Neural Tabu Search Heuristic for the Real Time Vehicle Routing Problem – J. Jemai, K. Mellouli

·         Adapting the Savings based Ant System for non-stationary Vehicle Routing Problems – E. Alba, K.F. Doerner, B. Dorronsoro

·         An Approximate Decomposition Algorithm for the Vehicle Routing Problem – A. Omrane, M. Haouri, I. Osman

·         Le Problème de Tournées de Véhicules Sélectives: extensions de l’approche basée sur l’algorithme k-means - H. Chabchoub, M. Khemakhem, F. Semet

·         Multi-objective meta-heuristics for the traveling salesman problem with profits – N. Jozefowiez, F. Glover, M. Laguna

14h

Room Dougga

Network 1– E-G. Talbi

·         A Multicriteria Memetic Algorithm for GPRS soft Integration into an Operational GSM Network - M. T. Missaoui

·         Auto-reconfiguration d'un robot modulaire - L. Djerou, N. Khelil

·         Bees’ Approach for the Topology Management in the Mobile Ad-Hoc Networks – S. Bitam, M. C. Batouche

·         Frequency assignment problem optimization in a real GSM network – L. Issaoui

·         Heuristic for the topological design of communication networks - Hardy, Lucet, Limnios

14h

Room Utique

Ordonnancement 2– C. Dhaenens

·         A genetic algorithm to minimize the makespan in the k-stage hybrid flow shop - W. Besbes, T. Loukil, J. Teghem

·         A multi-objective immune algorithm for a bi-criteria no-wait flow shop scheduling problem - R. Tavakkoli-Moghaddam, A.H. Mirzaei, A.R. Rahimi-Vahed, I.N. Kamalabadi

·         A tabu search approach to minimize makespan in a blocking flow-shop with transportation - K. Besbes, S. Khalfallah, M. Haouari

·         Genetic algorithm to minimize makespan in a blocking flow-shop with transportation - S Kraim , M Haouari, S. khalfallah

·         Design of a dynamic facility layout problem in cellular manufacturing systems with fuzzy demands by simulated annealing - R. Tavakkoli-Moghaddam, B. Javadi, F.Jolai, N. Safaei

14h

Room Matmata

Theory 1– M. Craven

·         Coevolution-Based Parameter Search in Word Problems over Partially Commutative Groups – M. J. Craven

·         Extended fitness for evolutionary algorithms – D. Kazakov

·         Improved time and space complexity for Kianfar's inequality rotation algorithm - D. El Baz, M. Elkihel, L. Gely, G. Plateau

·         EdA: An Approach to Simulated Annealing  - Batel

15h40h

Coffee Break

16h10

Room Maktharis

Knapsack– S. Hanafi

·         Approche du recuit simulé pour la résolution du problème de sac à dos multiobjectif - C. Adiche, M. Aider

·         Local Branching and Column Generation for Multiple-Choice Multi-Dimensional Kapsack Problem - N. Cherfi, M.Hifi

·         Stratégie d’oscillation pour le problème de sac à dos multidimensionnel à choix multiples - S. Huech, S. Hanafi, S. Jarboui

·         Un nouveau schéma de coopération méta/exacte application au problème du sac à dos – S. Mahdi, M. Batouche

·         Un algorithme génétique pour le problème de sac à dos multidimensionnel multiobjectif - B. Aghezzaf, M. Naimi

16h10

Room Dougga

Network 2– N. Melab

·         Modélisation du problème théorique de planification WLAN par fonctions d’ensembles – A. Gondran, J. Fondrevelle, O. Baala, A. Caminada

·         Optimized Data Dissemination using Metaheuristic Reconciliation in Multihop MANETs – C. Hoff, U. Wehling

·         Résolution approximative du problème de routage multicast multicritère - N. Ben Ali, M. Miklos, A. Belghith

·         A compositional model for spam filtering - Colin, C. Roucairol, Tseveendorj

·         Multi-Application Optimization of Heuristic Clustering Weight Functions - A. Andronache, S. Rothkugel, M.R. Brust

16h10

Room Utique

Ordo 3– M. Gravel

·         A Tabu search approach to minimize makespan in a blocking flow-shop with transportation - K. Besbes, S. Khalfallah , M Haouari,

·         Diversification de populations pour un algorithme génétique appliqué à l’ordonnancement de lignes de traitement de surface – S. Lamrous, M-A. Manier

·         Etude comparative de l’influence des opérateurs génétiques sur la performance de l’AGI appliquée à un problème d’ordonnancement de chaîne logistique – S. Koubaa, S. Hammadi

·         Métaheuristique hybride collaborative pour la résolution du problème d’ordonnancement de voitures – M. Gravel, C. Gagné, S. Noël

·         Opérateurs de croisement génétique pour l’ordonnancement de voitures – A. Zinflou, C. Gagné, M. Gravel

16h10

Room Matmata

SAT/Theory 2– K. Mellouli

·         A Specific Genetic Algorithm for MAX-SAT problem – D. Boughaci , B. Benhamou, H. Drias

·         Algorithme de recherche heuristique pour le problème de l'arbre de Steiner - M. E B. Menaï

·         Une méta-heuristique basée sur le comptage de contraintes falsifiées – E. Grégoire, B. Mazure, C. Piette

·         Combination of Modified Order Crossover and Mutation by Extend Elimination - K. S. Amous, T. Loukil, S. Elaoud

9h

Room Maktharis

Intrusion/Image  2– P. Bouvry

·         Un système complexe pour la segmentation d'images - M. Khouadjia, S. Meshoul, E.G Talbi

·         Decision Support Models for Automated Intrusion Response System - B.A. Fessi, M. Hamdi, S. Benabdallah , N. Boudriga

·         Un Classifieur parallèle pour bases de données distribuées - M. Ben Hadj Hamida, T. Hsu, G. Goncalves, Y. Slimani

·         Utilisation des méthodes d’optimisation pour la détection d’intrusion dans un système informatique. – K. Noudjoud, T. Larbi

9h

Room Dougga

Packing– M. Hifi

·         Une nouvelle heuristique pour le bin packing problem – N. Fellah, M. Aider

·         Using bounded knapsack problems for two-staged two-dimensional cutting stock problems - T. Saadi, M. Hifi

·         A Lagrangean Relaxation for 2D Strip Packing Problem – A. Bekrar, I. Kacem, C. Chu, C. Sadfi

·         Un nouvel algorithme de recherche dispersée pour le sac-à-dos multidimensionnel en 0-1 – S. Hanafi, C. Wilbaut

9h

Room Utique

MO 1– T. Loukil

·         A Non-dominated sorting genetic algorithm used in an industrial – Y. Hani, L. Aamodeo, F. Yalaoui, B. Batouche

·         Approche basée sur l’optimisation multicritère pour la segmentation d’images - A. Benali, M. Batouche, K. E. Melkemi

·         Nouvelle variante du recuit simulé pour la résolution du problème d’affectation biobjectif - C. Adiche, M. Aider

·         Une Approche de résolution Multiobjectif du problème DVRPTW avec demandes floues - J. Xu, T. Hsu

9h

Room Matmata

Datamining 1– R. Faez

·         A feature selection approach based on parallel genetic algorithm for high dimensional data sets - M. A. Esseghir, T. Hsu, G. Goncalves, Y. Slimani

·         Optimisation par approche connexionniste amorphe - S. Chelloug, S. Meshoul, M. Batouche

·         Recherche de structure d'un réseau Bayésien par métaheuristiques - G. Thibault, S. Bonnevay

·         selection of views to materialize in data warehouse: A hybrid solution - Boukra, Ahmed-Nacer, Bouroubi

10h20

Coffee break

10h50

Room Maktharis

Ants– N. Monmarché

·         Ant colony optimization for – A. Hosseien, M. Kermanin, N. Nahavandian

·         Génération de plan de site web pour les non-voyants par des fourmis artificielles - S. Colas, N. Monmarché, M. Slimane

·         Optimisation de l'organisation d'un clavier virtuel pour personnes handicapées par des fourmis artificielles – S. Colas, N. Monmarché, P.Gaucher, M. Slimane

·         Algorithme fourmi hybride pour le sac à dos multidimensionnel – I. Alaya

10h50

Room Utique

MO 2– J. Teghem

·         A Cellular Memetic Algorithm for Resource Allocation in Grid Systems – F. Xhafa

·         Optimisation multi-objectif sous incertitude pour le flow-shop de permutation – A. Liefooghe, M. Basseur, L. Jourdan, E-G. Talbi

·         Résolution du TSP multiobjectif avec l'algorithme mémétique MEMOX – T. Lust, J. Teghem, D. Tuyttens

·         Simulation based optimization of a printing workshop using NSGA-II – H. Chechade, L. Amodeo, F. Yalaoui

10h50

Room Matmata

Datamining 2/Ordo 4 – L. Jourdan

·         Self-reflective Machine Learning Challenge – D. Kazakov

·         Une approche neuronale pour l’estimation de la fonction fitness dans le contexte de l’extraction de règles de classification en data mining - A.R. Baba-ali, S. Benkhider, A. Haliche, W. Hamici

·         Tree Search based heuristic and Genetic Algorithm method for the Pm,hj1||sumCi scheduling problem – R. Mellouli, C. Sadfi, C. Chu, I. Kacem

·         Utilisation de la méthode Tabou pour la validation d’un générateur de problèmes à une machine où les durées d’exécution des tâches dépendent du temps – Guegnard

·          Referee Assignment in Sports Tournaments – C.C. Ribeiro, A. R. Duarte, S. Urrutia

12h10

CLOSING