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Titre: | Optimisation multi-objectif de la fiabilité des systèmes complexes par l'intelligence artificielle |
Auteur(s): | Chebouba, Billal Nazim Adjerid, Smail( Directeur de thèse) |
Mots-clés: | Intelligence artificielle Optimisation multi-objectif Sûreté de fonctionnement |
Date de publication: | 2021 |
Editeur: | Université M'Hamed Bougara : Faculté de Technologie |
Résumé: | Dans le contexte actuel caractérisé par une forte concurrence économique, les systèmes
industriels doivent être les plus fiables possibles pour rester compétitifs, ainsi l'optimisation
de la fiabilité des systèmes est devenue un sujet fondamental dans la conception et
l'exploitation des systèmes de fabrication à grande échelle.
Afin d'atteindre un haut niveau de fiabilité d'un système de production, trois stratégies
fondamentales peuvent être appliquées par les concepteurs : l'allocation de fiabilité,
l'allocation de redondance et l'allocation de fiabilité-redondance.
Un compromis entre les variables de décision est nécessaire pour optimiser un ou plusieurs
objectifs sans violer l'ensemble des contraintes de conception considéré, ce type de
problème est difficile à résoudre en raison de la quantité considérable d'efforts de calcul
requis pour trouver les solutions optimales. Il a été prouvé au cours des deux dernières décennies que les algorithmes inspirés de la
nature sont attrayants pour ce genre de problème d’optimisation mathématiques. Les
algorithmes bio-inspirés sont efficaces pour arriver à la solution optimale à un problème
lorsqu'il existe une myriade de possibilités. Ils sont non déterministes et sont utilisés dans
l'analyse de systèmes, leur simplicité et leur parallélisme inhérent sont deux raisons
principales de leur popularité et de leur large éventail d'applications. Ils sont flexibles et
peuvent être adaptés aux changements de l'environnement, par conséquent les techniques
d'optimisation métaheuristiques ont été utilisées comme alternative aux approches
mathématiques classiques pour obtenir des solutions optimales globales ou quasi globales
en raison de leur grande capacité à détecter des régions prometteuses dans l'espace de
recherche et à les explorer à un moment précis. L'objectif de la thèse est de proposer une nouvelle approche multi-objectif pour
l'optimisation simultanée des éléments FMDS+C (Fiabilité, Maintenabilité, Disponibilité,
Sécurité et Cout). L'approche développée sera basée sur les méthodes évolutionnaires bioinspirées
et
la
fusification
des
incertitudes.
Des
applications
numériques
sur
des
systèmes
complexes
feront
l'objet
de la validation
de cette
approche. |
Description: | 158 p. : ill. ; 30 cm |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/7612 |
Collection(s) : | Doctorat
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