Etudiant : DAKDAKI SANAE

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. BOUMHIDI JAOUAD

Annèe : 2020

Résumé : Nous proposons dans ce projet de fin d’étude les deux algorithmes , nommés : la descente de gradient et essaim de particules. La descente de gradient qui est un algorithme d' optimisation itérative de premier ordre pour trouver un minimum local d'une fonction différenciable, et l'essaim particulaire qui est une méthode reconnue pendant plusieurs années comme une métaheuristique stochastique performante dans la résolution des problèmes d’optimisation difficiles et qui permet de trouver l’optimum d’une fonction ou d’un problème donné en déplaçant des particules dans son ensemble de définition. L’objectif de ce travail est de mettre le point sur ces deux méthodes et de faire une comparaison entre eux.