Les metaheuristiques constituent une famille d?algorithmes inspires de la nature. Ces algorithmes sont particulierement utiles pour resoudre des problemes ou les algorithmes d?optimisation classiques sont incapables de produire des resultats satisfaisants. Parmi ces methodes, les algorithmes de colonies de fourmis constituent une classe de metaheuristiques proposee pour l?optimisation difficile. Ces algorithmes s?inspirent des comportements des fourmis observes dans la nature ; notamment l?utilisation de la communication indirecte (a travers l?environnement), les traces de pheromone que les fourmis laissent sur leur passage, et la construction iterative d?une solution globale qui se base sur une sorte d?intelligence collective. Les algorithmes de colonies de fourmis representent une grande flexibilite aux changements de l?environnement, ce qui les rend aptes a l?optimisation des fonctions changeantes et plus particulierement a l?optimisation continue dynamique.

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