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Des Nuées Dynamiques aux Essaims Particulaires : Plaidoyer pour un rapprochement

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La 1ère Partie de notre présentation a pour objectif de montrer l’existence d’une « analogie technique » entre d’une part le principe de fonctionnement de la méthode des Nuées Dynamiques en Classification Automatique (Diday, 1973) et d’autre part certaines méthodes de résolution ‘’Heuristiques’’ utilisées en Localisation Optimale (Hansen, Peeters, Thisse, 1981). La 2ème Partie de notre présentation est consacrée à l’exploitation technique de cette correspondance entre les deux champs disciplinaires, que sont la Statistique d’une part et l’Optimisation d’autre part. Plus précisément, nous montrons comment les avancées récentes dans le champ de la Localisation Optimale tant du point de vue de la formalisation que de celui de la résolution (Laporte, Nickel, Saldanha, 2017), peuvent être utilisées à des fins classificatrices. Enfin, la 3ème Partie est une mise en application de notre démarche. Développé en langage Python, nous proposons un nouvel algorithme, reposant sur une formalisation de type Districting-Location Problem (Kalcsics, 2015) et une résolution de type Particle Swarm Optimization (Clerc, 2006). Testé sur un grand nombre d’échantillons, les résultats font l’objet d’une présentation et d’une comparaison avec ceux obtenus à partir de logiciels d’Analyse des Données (SPSS-IBM, R).