Reseaux de neurones et optimisation combinatoire PDF Download
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Author: Vassilada Koubi
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Languages : fr
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Author: Vassilada Koubi
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Languages : fr
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Author: Laurent Hérault
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Languages : fr
Pages : 0
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Author: Werner Krauth
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Category :
Languages : en
Pages : 159
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Book Description
Dans la première partie nous étudions l'apprentissage et le rappel dans des réseaux de neurones à une couche (modèle de Hopfield). Nous proposons un algorithme d'apprentissage qui est capable d'optimiser la 'stabilité', un paramètre qui décrit la qualité de la représentation d'un pattern dans le réseau. Pour des patterns aléatoires, cet algorithme permet d'atteindre la borne théorique de Gardner. Nous étudions ensuite l'importance dynamique de la stabilité et d'un paramètre concernant la symétrie de la matrice de couplages. Puis, nous traitons le cas où les couplages ne peuvent prendre que deux valeurs (inhibiteur, excitateur). Pour ce modèle nous établissons les limites supérieures de la capacité par un calcul numérique, et nous proposons une solution analytique. La deuxième partie de la thèse est consacrée à une étude détaillée, du point de vue de la physique statistique, du problème du voyageur de commerce. Nous étudions le cas spécial d'une matrice aléatoire de connexions. Nous exposons la théorie de ce problème (suivant la méthode des répliques) et la comparons aux résultats d'une étude numérique approfondie.
Author: Mehmet Ferhan Pekergin
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Languages : fr
Pages : 284
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CETTE THESE CONSTITUEE DE DEUX PARTIES ABORDE L'EFFICACITE DU PARALLELISME SUIVANT DEUX APPROCHES COMPLEMENTAIRES. DANS LA PREMIERE PARTIE L'ARCHITECTURE NEURONALE EST CONSIDEREE COMME UNE ARCHITECTURE MASSIVEMENT PARALLELE SANS CONTRAINTE DE COMMUNICATION ET DEUX METHODES FONDEES SUR LE CALCUL NEURONAL APPLIQUEES A L'OPTIMISATION COMBINATOIRE SONT ETUDIEES. LA METHODOLOGIE DE L'OPTIMISATION PAR LES RESEAUX DE NEURONES ALEATOIRES EST DEVELOPPEE ET UNE METHODE DETERMINISTE UTILISANT DES RESEAUX DYNAMIQUES EST PROPOSEE POUR LE PROBLEME DU STABLE MAXIMUM. DANS LE SECOND TRAVAIL L'APPROCHE DE LA MACHINE DE BOLTZMANN EST UTILISEE POUR RESOUDRE LES PROBLEMES DE PARTITIONNEMENT ET DE COUVERTURE. DANS LA SECONDE PARTIE L'EFFICACITE DU PARALLELISME EST ETUDIEE RELATIVEMENT AU COUT DE LA COMMUNICATION. POUR LES APPLICATIONS EXECUTEES DANS LES RESEAUX DE STATIONS DE TRAVAIL LE NIVEAU OPTIMAL DU PARALLELISME EST CALCULE EN FONCTION DES PARAMETRES DU SYSTEME ET DES BESOINS DE COMMUNICATION DES TACHES CONSTITUANT L'APPLICATION. DANS LE DERNIER TRAVAIL LES PROBABILITES DE PERTE DES PAQUETS DANS LES RESEAUX ATM SONT CALCULEES PAR L'APPROXIMATION DE DIFFUSION STATIONNAIRE ET TRANSITOIRE SOUS LA CONDITION DE CHARGE HAUTEMENT VARIABLE.
Author: ERIC.. FEUILLEAUBOIS
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Languages : fr
Pages : 195
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NOUS PRESENTONS UNE IMPLEMENTATION ORIGINALE DE LA RECHERCHE DES MOTIFS STRUCTURAUX 3D SUR LES RESEAUX DE TYPES. POUR DETERMINER SI UN MOTIF 3D EST PRESENT DANS UNE STRUCTURE MOLECULAIRE IL FAUT TROUVER LA CORRESPONDANCE ENTRE LES ATOMES DU MOTIF ET LES ATOMES DE LA STRUCTURE QUI MINIMISE LE CRITERE DE DISSIMILARITE. C'EST UN PROBLEME D'OPTIMISATION COMBINATOIRE COMPLEXE APPARTENANT A LA CLASSE DES PROBLEMES NP-COMPLETS. NOUS PROPOSONS D'UTILISER DES HEURISTIQUES NEURONALES. POUR IMPLEMENTER CE PROBLEME SUR LES RESEAUX DE NEURONES DE TYPE HOPFIELD, NOUS CONSTRUISONS UNE FONCTION OBJECTIF QUI PENALISE LES ETATS DU RESEAU QUI NE SONT PAS ASSOCIES AVEC UNE MATRICE DE CORRESPONDANCE OU CONDUISANT A UNE FORTE VALEUR DU CRITERE DE DISSIMILARITE. LES POIDS DU RESEAU SONT ALORS CALCULES PAR L'IDENTIFICATION DE CETTE FONCTION OBJECTIF AVEC LA FONCTION D'ENERGIE DU RESEAU. AINSI QUAND LE RESEAU MINIMISE SON ENERGIE INTERNE, IL MINIMISE LA FONCTION OBJECTIF DU PROBLEME ET ABOUTIT A DES ETATS ASSOCIES A UNE SOLUTION DU PROBLEME DE RECONNAISSANCE. L'UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES DE TYPE HOPFIELD PRESENTE DEUX INTERETS MAJEURS: LA POSSIBILITE DE RECONNAITRE PARTIELLEMENT UN MOTIF, FONCTIONNALITE QUE L'ON NE TROUVE PAS DANS LES AUTRES ALGORITHMES DE RECHERCHE, LA PERSPECTIVE D'UNE IMPLEMENTATION MASSIVEMENT PARALLELE DU A LA NATURE INTRINSEQUEMENT PARALLELE DU FONCTIONNEMENT DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS. LES BANQUES DE DONNEES STRUCTURALES NE STOCKENT GENERALEMENT QU'UNE CONFORMATION DE CHAQUE STRUCTURE, QUI N'EST PAS FORCEMENT CELLE CONTENANT LE MOTIF 3D RECHERCHE. SI L'ON RECONNAIT PARTIELLEMENT LE MOTIF DANS CETTE CONFORMATION DE LA STRUCTURE, ON PEUT PAR LA SUITE FAIRE UNE RECHERCHE CONFORMATIONNELLE POUR VERIFIER SI DANS UNE AUTRE CONFORMATION, LE MOTIF SERAIT PRESENT. IL EST A NOTER QUE LA PARALLELISATION D'ALGORITHME SEQUENTIEL EST GENERALEMENT TRES PROBLEMATIQUE. DISPOSER D'UN ALGORITHME PARALLELE PERMETTANT D'EFFECTUER LA MEME TACHE EST UN ATOUT CERTAIN QUAND ON VEUT UTILISER UN ORDINATEUR
Author: Yoshiyasu Takefuji
Publisher: World Scientific
ISBN: 9814504483
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 248
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Since Hopfield proposed neural network computing for optimization and combinatorics problems, many neural network investigators have been working on optimization problems. In this book a variety of optimization problems and combinatorics problems are presented by respective experts.A very useful reference book for those who want to solve real-world applications, this book contains applications in graph theory, mathematics, stochastic computing including the multiple relaxation, associative memory and control, resource allocation problems, system identification and dynamic control, and job-stop scheduling.
Author: GAMIL.. ABDELAZIM
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 189
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CETTE THESE TRAITE LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION TRES COMPLEXES (NP-COMPLETS), EN L'ASSIMILANT A L'EVOLUTION D'UN RESEAU DE NEURONES VERS UN ETAT STABLE (APPROCHE DE HOPFIELD). CET ETAT EST LA SOLUTION OPTIMALE. PLUSIEURS TECHNIQUES NEURONALES SONT PRESENTEES POUR APPROCHER LA SOLUTION. LES METHODES UTILISEES SONT BIEN ADAPTEES POUR RESOUDRE TOUT PROBLEME QUI PEUT ETRE FORMULE COMME UN PROGRAMME QUADRATIQUE EN VARIABLES DISCRETES. DANS CE CADRE NOUS AVONS TRAITE LES PROBLEMES SUIVANTS: 1) BI-PARTITION D'UN GRAPHE; 2) LES PROBLEMES D'AFFECTATION QUADRATIQUES; 3) REPOSITIONNEMENT DES ELEMENTS COMBUSTIBLES D'UN REACTEUR NUCLEAIRE. NOUS AVONS COUPLE LES TECHNIQUES NEURONALES AVEC D'AUTRES METHODES CLASSIQUES, CE COUPLAGE A PERMIS D'OBTENIR DE MEILLEURES SOLUTIONS. CES TECHNIQUES PEUVENT ETRE APPLIQUEES A LA RESOLUTION DE PROBLEMES D'OPTIMISATION COMBINATOIRE EXTREMEMENT VARIES. LES RESULTATS OBTENUS SONT UNE PREMIERE ETAPE. ILS ONT PERMIS DE MONTRER UN CERTAIN NOMBRE D'AVANTAGES DE L'APPROCHE NEURONALE, LES PERFORMANCES DE LA METHODE SERONT AMELIOREES DANS LE FUTUR PAR L'UTILISATION DES ORDINATEURS PARALLELES
Author: ARMELLE.. LE GALL
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Languages : fr
Pages : 233
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DANS CETTE THESE, NOUS NOUS INTERESSONS A ACCROITRE L'EFFICACITE DE METHODES PERMETTANT DE RESOUDRE UN PROBLEME D'OPTIMISATION COMBINATOIRE POUR UNE SERIE D'INSTANCES. NOUS DEVELOPPONS DES VERSIONS ADAPTATIVES AUX METHODES CONVENTIONNELLES, I.E. QUI UTILISENT DES INFORMATIONS PROVENANT D'UNE PRECEDENTE RESOLUTION. DANS LE CAS PARTICULIER OU LA NOUVELLE INSTANCE NE SE DISTINGUE DE LA PRECEDENTE QUE PAR LE NOMBRE DE VARIABLES, ON PARLE DE METHODES INCREMENTALES. UNE ETUDE MENEE SUR DIFFERENTS PROBLEMES POLYNOMIAUX A CONFIRME L'INTERET DES ALGORITHMES INCREMENTAUX. L'UTILISATION DE FONCTIONS D'EVALUATION INCREMENTALES DANS LES METHODES DE SEPARATION-EVALUATION PERMET UN GAIN IMPORTANT CAR LES EVALUATIONS SONT REALISEES A MAINTES REPRISES ET POUR DES INSTANCES TRES VOISINES. NOUS PROPOSONS TROIS METHODES QUI DIFFERENT SUR LA POSITION DE L'INSTANCE DE REFERENCE DANS L'ARBRE DE RECHERCHE. ELLES SONT VALIDEES SUR LE PROBLEME NP-DIFFICILE DU PLACEMENT DE TACHES SUR UN SYSTEME DISTRIBUE. NOUS AVONS MIS EN EVIDENCE LES CAPACITES ADAPTATIVES DES RESEAUX DE NEURONES : NOUS AVONS DEFINI COMMENT PERTURBER UN RESEAU POUR QUE CELUI-CI QUITTE UN ETAT STABLE ET CONVERGE VERS UN NOUVEL ETAT REPRESENTATIF D'UNE SOLUTION A UNE NOUVELLE INSTANCE, VOISINE DE LA PRECEDENTE. CETTE METHODE PRESENTE UN INTERET PRATIQUE EVIDENT CAR ELLE EST INDEPENDANTE DU PROBLEME ET DE LA TRANSFORMATION APPLIQUEE A L'INSTANCE. LES DIFFERENTES VERSIONS DU MODELE DE HOPFIELD PRESENTENT UN MANQUE DE SELECTIVITE QUI SE TRADUIT EXPERIMENTALEMENT PAR DES NEURONES QUI CONSERVENT DES ACTIVATIONS LOIN A LA FOIS DE 0 ET DE 1. COMME LE MECANISME D'ACTIVATION COMPETITIVE EST PARTICULIEREMENT APTE A REALISER CETTE SEPARATION, NOUS AVONS GENERALISE LES REGLES PERMETTANT SON INSTAURATION POUR DEFINIR UNE NOUVELLE EXTENSION DU MODELE DE HOPFIELD. L'ETUDE SUR L'ADAPTATIVITE EST MENEE AVEC CE MODELE DONT LA VALIDITE A ETE CONFIRMEE SUR LE PROBLEME DU RECOUVREMENT D'ENSEMBLES.
Author: Duc Pham
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1447107217
Category : Computers
Languages : en
Pages : 308
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Book Description
This work gives a concise introduction to four important optimization techniques, presenting a range of applications drawn from electrical, manufacturing, mechanical, and systems engineering-such as the design of microstrip antennas, digital FIR filters, and fuzzy logic controllers. The book also contains the C programs used to implement the main techniques for those wishing to experiment with them.
Author: Yann Collette
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3662088835
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 290
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Book Description
This text offers many multiobjective optimization methods accompanied by analytical examples, and it treats problems not only in engineering but also operations research and management. It explains how to choose the best method to solve a problem and uses three primary application examples: optimization of the numerical simulation of an industrial process; sizing of a telecommunication network; and decision-aid tools for the sorting of bids.
