Auteurs : Mathurin Soh ¹; Anderson Nguetoum Likeufack ¹

• 1 Unité de Recherche en Informatique Fondamentale, Ingénierie et Applications [Dschang]

Dans cet article, nous proposons une approche hybride pour résoudre le problème du voyageur de commerce symétrique. L'approche proposée combine l'algorithme des colonies de fourmis (ACO) avec des réseaux neuronaux basés sur le mécanisme d'attention. L'idée est d'utiliser la capacité prédictive des réseaux neuronaux pour guider le comportement des fourmis dans le choix des prochaines villes à visiter et d'utiliser les résultats de la prédiction de ces dernières pour mettre à jour la matrice de phéromones, améliorant ainsi la qualité des solutions obtenues. Concrètement, l'attention est portée sur les villes les plus prometteuses en tenant compte à la fois des informations de distance et de phéromone grâce au mécanisme d'attention qui permet d'attribuer des poids à chaque ville en fonction de son degré de pertinence. Ces poids sont ensuite utilisés pour prédire les prochaines villes à visiter pour chaque ville. Résultats expérimentaux sur des instancesTSP de la bibliothèque TSPLIB démontrent que cette approche hybride est meilleure que l'ACO classique.