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Titre: | Contribution à l'optimisation par colonies d'abeilles artificielles : application à la conception de systèmes intelligents |
Auteur(s): | Harfouchi, Fatima |
Mots-clés: | Optimisation mathématique Métaheuristiques |
Date de publication: | 2019 |
Résumé: | Il existe un bon nombre de problèmes scientifiques et techniques qui se trouvent formulés
sur la base de concepts d’optimalité, nécessitant par conséquent l’emploie d’une ou plusieurs
méthodes d’optimisation pour les résoudre. La thématique abordée dans cette thèse est
étroitement liée à la problématique d’optimisation avec l’objectif d’apporter quelques
contributions à l’optimisation par méthodes approchées dédiées aux problèmes difficiles de
grande dimension. L’intérêt est exclusivement porté sur les métaheuristiques de l’intelligence
en essaim qui renferment une série d’approches de recherche globale à base de population de
solutions. L'algorithme de colonies d’abeilles artificielles (ABC) est l’une des
métaheuristiques qui s'est vue développer une panoplie de variantes appliquées avec succès à
différents problèmes scientifiques. Cette récente approche de l’intelligence en essaim s’est
montrée jusque-là imposante, en raison d'abord de la simplicité de sa structure algorithmique
et puis au faible nombre de paramètres de contrôle qu'elle utilise. Cependant, et comme toute
autre métaheuristique, le modèle ABC n'échappe pas à certaines insuffisances d'ordre
computationnel. Le compromis entre exploitation et exploration représente en fait une des
contraintes auxquelles est confrontée toute étude de développement d'approche d'optimisation
à recherche stochastique. La contribution de la thèse s’inscrit justement au centre de cette
problématique. Ainsi, nous nous sommes fixés l’objectif d’étoffer le concept ABC de base par
le développement d’une nouvelle approche d’optimisation par essaims d’abeilles à
apprentissage coopératif, désignée par CLABC, qui se fond sur une caractérisation
comportementale assez poussée des essaims d’abeilles lors du fourragement. La modélisation
des concepts comportementaux introduits est effectuée au sens de l’amélioration des capacités
de diversification et d’intensification du processus évolutif de recherche globale. L’approche
d’optimisation proposée est validée d’abord sur des problèmes d’optimisation numériques de
différentes dimensionnalités, puis sur des problèmes typiques relevant du domaine de la
conception des systèmes intelligents et de l’ingénierie des systèmes. Les contributions
apportées le long de cette thèse avancent un outil d’optimisation très prometteur qui se rajoute
par excellence à la variété de méthodes métaheuristiques déjà existantes |
Description: | 125 p. : ill. ; 30 cm |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/5431 |
Collection(s) : | Doctorat
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