ADAPTATION AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES DE PLUSIEURS METAHEURISTIQUES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE PDF Download
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Author: RACHID.. CHELOUAH
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ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 133
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Book Description
LES METAHEURISTIQUES - PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE, LA METHODE DE RECHERCHE TABOU, LES ALGORITHMES GENETIQUES - SONT CONSIDEREES COMME DES METHODES EFFICACES POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRES. LE TRAVAIL PRESENTE DANS LE CADRE DE CETTE THESE CONSISTE A ADAPTER CES METHODES EN VUE DU TRAITEMENT DES FONCTIONS A VARIABLES CONTINUES, A LES REUNIR DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, AFIN DE COMPARER LEURS EFFICACITES, ET A LES APPLIQUER A PLUSIEURS PROBLEMES RELEVANT DU CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UNE STRATEGIE EFFICACE DE DISCRETISATION DES VARIABLES, NOUS AVONS DEFINI LA NOTION DE VOISINAGE, ET, POUR CHACUNE DES METHODES DEVELOPPEES, NOUS AVONS EXPLOITE DEUX CONCEPTS : LA DIVERSIFICATION ET L'INTENSIFICATION. LA DIVERSIFICATION PERMET DE BIEN COUVRIR L'ESPACE DES SOLUTIONS, ET DE DETERMINER LES ZONES PROMETTEUSES. L'INTENSIFICATION PERMET D'APPROFONDIR LA RECHERCHE DANS CHACUNE DES ZONES PROMETTEUSES LOCALISEES. NOUS AVONS D'ABORD DEVELOPPE DEUX NOUVELLES METHODES ; LA PREMIERE EST INSPIREE DE LA METHODE DE LA RECHERCHE TABOU, LA SECONDE EST UNE ADAPTATION DES ALGORITHMES GENETIQUES. PUIS NOUS AVONS PERFECTIONNE UN ALGORITHME DE RECUIT SIMULE ADAPTE AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES. AFIN D'ACCELERER LA CONVERGENCE DE CES METHODES PURES, NOUS LES AVONS COUPLEES AVEC UNE METHODE DE RECHERCHE LOCALE. NOUS AVONS, A CETTE FIN, MODIFIE LES PHASES D'INTENSIFICATION, EN UTILISANT LA METHODE DU POLYTOPE DE NELDER-MEAD, ET NOUS AVONS AINSI OBTENU TROIS METHODES HYBRIDES. NOUS AVONS REUNI TOUTES CES METHODES DANS UN MEME LOGICIEL, QUE NOUS AVONS APPELE OPTIM. CE LOGICIEL A ETE DEVELOPPE EN PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET, ET IMPLEMENTE EN C + +, PUIS EN LANGAGE MATLAB. EN COLLABORATION AVEC LE C.E.A., NOUS AVONS APPLIQUE LES METHODES DEVELOPPEES A L'OPTIMISATION DE CERTAINES FONCTIONS UTILISEES POUR LA CARACTERISATION DE MODELES D'INVERSION, EN CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT.
Author: RACHID.. CHELOUAH
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Languages : fr
Pages : 133
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LES METAHEURISTIQUES - PRINCIPALEMENT LE RECUIT SIMULE, LA METHODE DE RECHERCHE TABOU, LES ALGORITHMES GENETIQUES - SONT CONSIDEREES COMME DES METHODES EFFICACES POUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRES. LE TRAVAIL PRESENTE DANS LE CADRE DE CETTE THESE CONSISTE A ADAPTER CES METHODES EN VUE DU TRAITEMENT DES FONCTIONS A VARIABLES CONTINUES, A LES REUNIR DANS UN MEME ENVIRONNEMENT, AFIN DE COMPARER LEURS EFFICACITES, ET A LES APPLIQUER A PLUSIEURS PROBLEMES RELEVANT DU CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT. NOUS AVONS D'ABORD PROPOSE UNE STRATEGIE EFFICACE DE DISCRETISATION DES VARIABLES, NOUS AVONS DEFINI LA NOTION DE VOISINAGE, ET, POUR CHACUNE DES METHODES DEVELOPPEES, NOUS AVONS EXPLOITE DEUX CONCEPTS : LA DIVERSIFICATION ET L'INTENSIFICATION. LA DIVERSIFICATION PERMET DE BIEN COUVRIR L'ESPACE DES SOLUTIONS, ET DE DETERMINER LES ZONES PROMETTEUSES. L'INTENSIFICATION PERMET D'APPROFONDIR LA RECHERCHE DANS CHACUNE DES ZONES PROMETTEUSES LOCALISEES. NOUS AVONS D'ABORD DEVELOPPE DEUX NOUVELLES METHODES ; LA PREMIERE EST INSPIREE DE LA METHODE DE LA RECHERCHE TABOU, LA SECONDE EST UNE ADAPTATION DES ALGORITHMES GENETIQUES. PUIS NOUS AVONS PERFECTIONNE UN ALGORITHME DE RECUIT SIMULE ADAPTE AUX PROBLEMES A VARIABLES CONTINUES. AFIN D'ACCELERER LA CONVERGENCE DE CES METHODES PURES, NOUS LES AVONS COUPLEES AVEC UNE METHODE DE RECHERCHE LOCALE. NOUS AVONS, A CETTE FIN, MODIFIE LES PHASES D'INTENSIFICATION, EN UTILISANT LA METHODE DU POLYTOPE DE NELDER-MEAD, ET NOUS AVONS AINSI OBTENU TROIS METHODES HYBRIDES. NOUS AVONS REUNI TOUTES CES METHODES DANS UN MEME LOGICIEL, QUE NOUS AVONS APPELE OPTIM. CE LOGICIEL A ETE DEVELOPPE EN PROGRAMMATION ORIENTEE OBJET, ET IMPLEMENTE EN C + +, PUIS EN LANGAGE MATLAB. EN COLLABORATION AVEC LE C.E.A., NOUS AVONS APPLIQUE LES METHODES DEVELOPPEES A L'OPTIMISATION DE CERTAINES FONCTIONS UTILISEES POUR LA CARACTERISATION DE MODELES D'INVERSION, EN CONTROLE NON DESTRUCTIF PAR COURANTS DE FOUCAULT.
Author: Dominique Barchiesi
Publisher: Editions Ellipses
ISBN: 2340091632
Category : Science
Languages : fr
Pages : 265
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Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences. Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés : GA (génétique),DE (évolution différentielle),BBO (biogéographie),RS (recuit simulé),GSO (Gravitationnel),CRO (réaction chimique),PSO (essaim de particules),LUC (lucioles),ABC (colonies d’abeilles artificielles),GWO (loup gris),ACO (colonies de fourmis),BSO (brainstorming). Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels. Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.
Author: Rachid Chelouah
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131599675
Category :
Languages : fr
Pages : 144
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Les "m taheuristiques" - principalement le recuit simul , la m thode de recherche tabou, les algorithmes g n tiques - sont consid r es comme des m thodes efficaces pour la r solution de probl mes d'optimisation combinatoires. Le travail pr sent dans le cadre de cette th se consiste adapter ces m thodes en vue du traitement des fonctions variables continues, les r unir dans un m me environnement, afin de comparer leurs efficacit s, et les appliquer plusieurs probl mes relevant du contr le non destructif par courants de Foucault.
Author: Sameh Kessentini
Publisher:
ISBN: 9782340036741
Category :
Languages : fr
Pages : 264
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Author: Ilhem Boussaid
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pallier les inconvénients de la convergence lente et du manque de diversité de l'algorithme BBO. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons la méthode que nous avons développée, issue d'une hybridation de BBO avec l'évolution différentielle (DE) pour résoudre des problèmes d'optimisation sans contraintes. Nous montrons que les résultats de l'algorithme proposé sont plus précis, notamment pour des problèmes multimodaux, qui sont parmi les problèmes les plus difficiles pour de nombreux algorithmes d'optimisation. Pour résoudre des problèmes d'optimisation sous contraintes, nous proposons trois nouvelles variantes de BBO. Des expérimentations ont été menées pour rendre compte de l'utilité des méthodes proposées. Dans une deuxième partie, nous nous intéressons à l'étude des capacités des méthodes proposées à résoudre des problèmes d'optimisation, issus du monde réel. Nous nous proposons d'abord de résoudre le problème d'allocation optimale de puissance pour la détection décentralisée d'un signal déterministe dans un réseau de capteurs sans fil, compte tenu des fortes contraintes en ressources énergétiques et en bande passante des noeuds répartis. L'objectif est de minimiser la puissance totale allouée aux capteurs, tout en gardant la probabilité d'erreur de détection au dessous d'un seuil requis. Dans un deuxième temps, nous nous focalisons sur la segmentation d'images en niveaux de gris par seuillage multi-niveaux. Les seuils sont déterminés de manière à maximiser l'entropie floue. Ce problème d'optimisation est résolu en appliquant une variante de BBO (DBBO-Fuzzy) que nous avons développée. Nous montrons l'efficacité de la méthode proposée aux travers de résultats expérimentaux.
Author: Patrick Siarry
Publisher: Editions Eyrolles
ISBN: 2212139292
Category : Ant algorithms
Languages : fr
Pages : 534
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Les métaheuristiques et leurs applications. Les ingénieurs, les économistes, les décideurs se heurtent quotidiennement, quel que soit leur secteur d'activité, à des problèmes d'optimisation. Il peut s'agir de minimiser un coût de production, d'optimiser le parcours d'un véhicule ou le rendement d'un portefeuille boursier, de rationaliser l'utilisation de ressources, d'améliorer les performances d'un circuit électronique, de fournir une aide à la décision à des managers, etc. Cet ouvrage présente une famille de techniques d'optimisation, appelées "métaheuristiques", adaptées à la résolution de problèmes pour lesquels il est difficile de trouver un optimum global ou de bons optimums locaux par des méthodes plus classiques. Un ouvrage de référence illustré d'études de cas La première partie de l'ouvrage présente les principales métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles et essaims particulaires. La deuxième partie décrit différentes variantes et extensions de ces méthodes, ainsi que de nouvelles voies de recherche. Y sont également proposés des conseils méthodologiques : techniques de modélisation, comparaisons de méthodes et choix de la méthode la mieux adaptée à un problème donné. La troisième partie présente trois études de cas réels : optimisation de systèmes logisitiques, optimisation de tournées de véhicules et gestion de trafic aérien. [Source : d'après la 4e de couv.]
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Category : Numerical analysis
Languages : en
Pages : 922
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International journal devoted to pure and applied research on the use of scientific methods and information processing in business and industry. Articles may be in English or French.
Author: Mostafa Ezziyyani
Publisher: Springer Nature
ISBN: 3030366715
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 800
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This book gathers papers from the International Conference on Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD-2019), held on July 08–11, 2019 in Marrakech, Morocco, which address the environment, industry and economy, and the role of advanced intelligent systems and computing in connection with these three fields. The book includes a host of interesting studies and successful applications regarding the economy and industry, e.g. in Manufacturing, Digital Factories, Smart Supply Chain Management in Industry, Project Management in Industry, Digital Economy, Digital Business, M-commerce, Blockchain and Digital Currencies. In addition, the book highlights work that addresses the environmental aspect, covering topics such as Big Data Analysis & the Internet of Things for Environmental Management, Sensor Networks for Environmental Services, Network Interoperability in Environmental Ecosystems, Wireless Sensors and Cognitive Radio Networks, Environmental Management Computing Systems, Sustainable Mobility Solutions, Remote Sensing Applications, Geo-information & Geophysics. Addressing social, legislative and environmental aspects, the book is intended for all stakeholders in the industrial world. It will be of interest e.g. to customers, helping them improve their profits and economic profitability, and to professionals and fishermen working to evolve and optimize their supply chains, and to improve productivity, in the fiercely competitive I4.0 world. The authors of each chapter report on the state of the art and present the outcomes of their own research, laboratory experiments, and successful applications. The purpose of the book is to combine the idea of advanced intelligent systems with appropriate tools and techniques for modeling, management, and decision support in the fields of the environment, industry and economy.
Author: G. Gutin
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 0306482134
Category : Computers
Languages : en
Pages : 837
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A brilliant treatment of a knotty problem in computing. This volume contains chapters written by reputable researchers and provides the state of the art in theory and algorithms for the traveling salesman problem (TSP). The book covers all important areas of study on TSP, including polyhedral theory for symmetric and asymmetric TSP, branch and bound, and branch and cut algorithms, probabilistic aspects of TSP, and includes a thorough computational analysis of heuristic and metaheuristic algorithms.
Author: Roberto Battiti
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 0387096248
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 198
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Book Description
Reactive Search and Intelligent Optimization is an excellent introduction to the main principles of reactive search, as well as an attempt to develop some fresh intuition for the approaches. The book looks at different optimization possibilities with an emphasis on opportunities for learning and self-tuning strategies. While focusing more on methods than on problems, problems are introduced wherever they help make the discussion more concrete, or when a specific problem has been widely studied by reactive search and intelligent optimization heuristics. Individual chapters cover reacting on the neighborhood; reacting on the annealing schedule; reactive prohibitions; model-based search; reacting on the objective function; relationships between reactive search and reinforcement learning; and much more. Each chapter is structured to show basic issues and algorithms; the parameters critical for the success of the different methods discussed; and opportunities for the automated tuning of these parameters.
