LAMIA
Membre

Manuel CLERGUE
Statut: Maître de Conférences Habilité à Diriger des Recherches à l'Université des Antilles
Equipe: DATA ANALYTICS AND BIG DATA GATHERING WITH SENSORS
Département: maths-info
Bureau:
: 0590483074
: 0590483086
:

Thèmes de RechercheRecherchePublicationsEnseignementAutres Activités


Metaheuristiques et Optimisation Combinatoire

Systèmes Complexes Bio-Inspirés



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Mes travaux de recherche s'inscrivent initialement dans le domaine de l'optimisation combinatoire par méta-heuristiques. Ces méthodes de résolution, dont les algorithmes évolutionnaires, le recuit simulé ou  la recherche taboue sont les instances les plus connues, sont basées sur un échantillonnage stochastique de l'espace de recherche associé au problème à résoudre. Leur intérêt, outre leur simplicité de mise en oeuvre, consiste en ce qu'il y a peu d'hypothèses à faire sur le problème pour les appliquer : il faut juste être capable de représenter les solutions potentielles, de les faire varier et de les comparer deux à deux.

L'étude des méta-heuristiques doit permettre d'améliorer leur performances. Cela passe d'abord par la caractérisation des espaces de recherche afin de connaître au mieux la structure d'un problème pour lui appliquer une méthode adaptée. Egalement, il est intéressant d'observer et de comprendre les dynamiques de parcours des espaces de recherche que les méta-heuristiques induisent. Par exemple, l'ajout aux algorithmes évolutionnaires d'une dimension spatiale ou d'un espace d'états permet d'exploiter de nouvelles dynamiques de recherche amenant à un meilleur contrôle du compromis entre l'exploration (de nouvelles informations sur le problème à résoudre) et l'exploitation (des informations disponibles). Ce contrôle est l'une des clés de l'efficacité des méta-heuristiques.

L'objectif de mon activité au sein de l'équipe Ingénierie des Données et des Connaissances du laboratoire est l'application des méta-heuristiques à la modélisation de systèmes naturels à partir de données. La recherche de modèles peut être vue comme un problème d'optimisation, souvent mal-posé et difficile. Cette recherche de modèles est de plus compliquée par la qualité des données, qui peuvent être manquantes, incertaines et en faible volume.

L'un des types de modèles que nous cherchons à construire est les réseaux bayésiens, qui représentent sous forme de graphes les dépendances conditionnelles entre les variables qui constituent le système, certaines étant observées d'autres pouvant être cachées. L'apprentissage de la structure d'un réseau bayésien est un problème NP-dur, ce qui en fait une application potentielle des méta-heuristiques.

Les projets en cours concernent la modélisation de comportements cognitifs (projet ANR Gaze-EEG), la modélisation de systèmes écologiques (proposition d'un sujet de stage de Master 2) et la conception de modèles prédictifs de phénomènes hydro-météorologiques (en collaboration avec le Conseil Général de la Martinique et Direction Inter-régionale des Antilles et de la Guyane de Météo-France).



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Nombre total de publications : 31


Article dans une revue

An Iterated Local Search to find many solutions of the 6-states Firing Squad Synchronization Problem. Manuel Clergue, Sébastien Verel, Enrico Formenti - Applied Soft Computing, Elsevier, 2018, 66, pp.449-461. ⟨10.1016/j.asoc.2018.01.026⟩
Neutralité dans les paysages de fitness. Évolution artificielle et neutralité. Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série TSI : Technique et Science Informatiques, Lavoisier, 2006, 25 (8 - 9), pp.1023-1048
A Study of Fitness Distance Correlation as Difficulty Measure in Genetic Programming. Marco Tomassini, Leonardo Vanneschi, Philippe Collard, Manuel Clergue - Evolutionary Computation, Massachusetts Institute of Technology Press (MIT Press), 2005, 13 (2), pp.213-239. ⟨10.1162/1063656054088549⟩
Genetic Algorithm: from Hegemony to Chaos. Philippe Collard, Manuel Clergue - Complex Systems, Complex Systems Publications, 2000, 12 (1), pp.1-29
Artificial Neurogenesis: Applications to the Cart-Pole Problem and to an Autonomous Mobile Robot. Olivier Michel, Manuel Clergue, Philippe Collard - International Journal on Artificial Intelligence Tools, World Scientific Publishing, 1997, 6 (4), pp.613-634


Communications avec actes

Evolutionary predictive modelling for flash floods. Wilfried Segretier, Martine Collard, Manuel Clergue - Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2013, Jun 2013, Cancun, Mexico. pp.844 - 851, ⟨10.1109/CEC.2013.6557656⟩
An evolutionary data mining approach on hydrological data with classifier juries. Wilfried Segretier, Manuel Clergue, Martine Collard, Luis Izquierdo - IEEE Congress on Evolutionary Computation 2012, Jun 2013, Brisbane, Australia. pp.1-8, ⟨10.1109/CEC.2012.6252897⟩
Centric selection: a way to tune the exploration/exploitation trade-off. David Simoncini, Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - GECCO'09, Jul 2009, Montreal, Canada. pp.891--898, ⟨10.1145/1569901.1570023⟩
Do not Choose Representation just Change: An Experimental Study in States based EA. Maroun Bercachi, Manuel Clergue, Philippe Collard, Sébastien Verel - GECCO '09 the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation, Jul 2009, Montréal, Canada. pp.1799-1800, ⟨10.1145/1569901.1570168⟩
Evolving Dynamic Change and Exchange of Genotype Encoding in Genetic Algorithms for Difficult Optimization Problems. Maroun Bercachi, Philippe Collard, Manuel Clergue, Sébastien Verel - IEEE Congress on Evolutionary Computation CEC2007, Sep 2007, singapore, Singapore. pp.4516-4523
On the Influence of Selection Operators on Performances in Cellular Genetic Algorithms. David Simoncini, Philippe Collard, Sébastien Verel, Manuel Clergue - IEEE Congress on Evolutionary Computation CEC2007, Sep 2007, singapore, Singapore. pp.4706-4713
Density estimation with Genetic Programming for Inverse Problem solving. Michael Defoin Platel, Sébastien Verel, Manuel Clergue, Malik Chami - EuroGP'07, the 10th European Conference on Genetic Programming, Apr 2007, Valencia, Spain. pp.45--54, ⟨10.1007/978-3-540-71605-1_5⟩
From Cells to Islands: An unified Model of Cellular Parallel Genetic Algorithms. David Simoncini, Philippe Collard, Sébastien Verel, Manuel Clergue - 7th International Conference on Cellular Automata For Research and Industry - ACRI 2006, Sep 2006, Perpignan, France. pp.248-257
Anisotropic selection in cellular genetic algorithms. David Simoncini, Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Genetic And Evolutionary Computation Conference, Jul 2006, Seatle, United States. pp.559 - 566, ⟨10.1145/1143997.1144098⟩
Measuring the Evolvability Landscape to study Neutrality. Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Genetic and Evolutionary Computation -- GECCO-2006, Jul 2006, Seattle, WA, United States. pp.613--614
Size Control with Maximum Homologous Crossover. Michael Defoin Platel, Manuel Clergue, Philippe Collard - 7th International Conference, Evolution Artificielle, EA 2005, 2006, Lille, France. pp.13-24, ⟨10.1007/11740698⟩
Monitoring Genetic Variations in Variable Length Evolutionary Algorithms. Michael Defoin Platel, Manuel Clergue - International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2006, Auckland, New Zealand. pp.4, ⟨10.1109/HIS.2006.47⟩
Teams of Genetic Predictors for Inverse Problem Solving. Michael Defoin Platel, Malik Chami, Manuel Clergue, Philippe Collard - EuroGP 2005, 2005, Lausanne, Switzerland. pp.341-350, ⟨10.1007/b107383⟩
How to use the Scuba Diving metaphor to solve problem with neutrality ?. Philippe Collard, Sébastien Verel, Manuel Clergue - ECAI'2004, Aug 2004, Valencia, Spain. pp.166-170
Local search heuristics: Fitness Cloud versus Fitness Landscape. Philippe Collard, Sébastien Verel, Manuel Clergue - the 2004 European Conference on Artificial Intelligence (ECAI04), Aug 2004, Valencia, Spain. pp.973 - 974
Fitness Clouds and Problem Hardness in Genetic Programming. Leonardo Vanneschi, Manuel Clergue, Philippe Collard, Marco Tomassini, Sébastien Verel - Genetic and Evolutionary Computation 2004, Jun 2004, Seattle, WA, United States. pp.690--701, ⟨10.1007/b98645⟩
Scuba Search : when selection meets innovation. Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Evolutionary Computation, 2004. CEC2004, Jun 2004, Portland (Oregon), United States. pp.924 - 931, ⟨10.1109/CEC.2004.1330960⟩
Where are Bottlenecks in NK Fitness Landscapes?. Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Evolutionary Computation, 2003. CEC'03, Dec 2003, Canberra, Australia. pp.273--280, ⟨10.1109/CEC.2003.1299585⟩
From Royal Road to Epistatic Road for Variable Length Evolution Algorithm. Michael Defoin Platel, Sebastien Verel, Manuel Clergue, Philippe Collard - Artificial evolution, Oct 2003, Marseille, France. pp.3-14
Fitness Distance Correlation in Structural Mutation Genetic Programming. Leonardo Vanneschi, Marco Tomassini, Philippe Collard, Manuel Clergue - 6th European Conference, EuroGP 2003, 2003, Essex, United Kingdom. pp.455-464
Maximum Homologous Crossover for Linear Genetic Programming. Michael Defoin Platel, Manuel Clergue, Philippe Collard - EuroGP 2003, 2003, Essex, United Kingdom. pp.29-48
Difficulty of Unimodal and Multimodal Landscapes in Genetic Programming. Leonardo Vanneschi, Marco Tomassini, Manuel Clergue, Philippe Collard - Genetic and Evolutionary Computation Conference - GECCO 2003, 2003, Chicago, United States. pp.1788-1799
Synthetic Neutrality for Artificial Evolution. Philippe Collard, Manuel Clergue, Michael Defoin Platel - Artificial Evolution, 4th European Conference, 2000, Dunkerque, France. pp.254-265
Genetic Heuristic for Search Space Exploration. Manuel Clergue, Philippe Collard - International Joint Conference on Artificial Intelligence '99, 1999, Stockholm, Sweden. pp.1218-1226
Biological Metaphors for Artificial Cognitive System Evolution. Joelle Biondi, Olivier Michel, Manuel Clergue - International Congress on Cybernetics, 1996, Namur, Belgium. pp.108-112


Communications sans actes

States based evolutionary algorithm. Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Workshop selfstar at conference PPSN, Sep 2010, Krakow, Poland
Do not Choose Representation just Change: An Experimental Study in States based EA. Maroun Bercachi, Philippe Collard, Manuel Clergue, Sebastien Verel - Genetic and Evolutionary Computation Conference 2009, Jul 2009, Montréal, Canada
A preliminary investigation of anisotropic selection in celullar genetic algorithms. David Simoncini, Sébastien Verel, Philippe Collard, Manuel Clergue - Poster at Evolution Artificielle, 7th International Conference, Oct 2005, Lillle, France
GA-hard functions built by combination of trap functions. Manuel Clergue, Philippe Collard - Congress on Evolutionary Computation, 2002, 2002, Honolulu, United States. p. 249-254, ⟨10.1109/CEC.2002.1006242⟩
Misleading Functions for Genetic Algorithms, Designed from Alternation. Philippe Collard, Manuel Clergue, Francis Bonnin - Congress on Evolutionary Computation, 2000, 2000, La Jolla, United States. p. 1056-1063, ⟨10.1109/CEC.2000.870764⟩
Fitness Distance Correlation, as statistical measure of Genetic Algorithm. Philippe Collard, Alessio Gaspar, Manuel Clergue, Cathy Escazut - European Conference on Artificial Intelligence, 1998, Brighton, United Kingdom. p. 650-654
Genetic Algorithm for Artificial Neurogenesis. Manuel Clergue, Philippe Collard - The 1998 IEEE International Conference on Evolutionary Computation, 1998, Anchorage, United States. p. 410-415
Pareto Optimization and Dual Genetic Algorithm. Manuel Clergue, Philippe Collard - International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, 1997, Norwich, United Kingdom. p. 188-192
DGA and Pareto Elitism : Improving Pareto Optimization. Manuel Clergue, Philippe Collard, Alessio Gaspar - International ICSC Symposium on Soft Computing, 1997, Nîmes, France. p 315-321


Chapitre d'ouvrage

Studying the Effects of Dual Coding on the Adaptation of Representation for Linkage in Evolutionary Algorithms. Maroun Bercachi, Philippe Collard, Manuel Clergue, Sébastien Verel - Chen, Ying-ping and Lim, Meng-Hiot. Linkage in Evolutionary Computation, Springer Berlin / Heidelberg, pp.249-284, 2008, Studies in Computational Intelligence, ⟨10.1007/978-3-540-85068-7⟩


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