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- Greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) est une métaheuristique, c'est-à-dire un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (au sens de la théorie de la complexité) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Introduite dans l'article Feo and Resende (1989), cette métaheuristique produit une solution réalisable. Elle est exécutée un certain nombre de fois et la meilleure solution trouvée est gardée. Pour produire une solution, deux phases sont exécutées l'une à la suite de l'autre : la première consiste en une phase de construction qui est suivie d'une phase de recherche locale. (fr)
- Greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) est une métaheuristique, c'est-à-dire un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (au sens de la théorie de la complexité) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Introduite dans l'article Feo and Resende (1989), cette métaheuristique produit une solution réalisable. Elle est exécutée un certain nombre de fois et la meilleure solution trouvée est gardée. Pour produire une solution, deux phases sont exécutées l'une à la suite de l'autre : la première consiste en une phase de construction qui est suivie d'une phase de recherche locale. (fr)
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- Greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) est une métaheuristique, c'est-à-dire un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (au sens de la théorie de la complexité) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. (fr)
- Greedy randomized adaptive search procedure (GRASP) est une métaheuristique, c'est-à-dire un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (au sens de la théorie de la complexité) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. (fr)
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- GRASP (pt)
- Greedy randomized adaptive search procedure (fr)
- GRASP (pt)
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