Titre : |
Optimisation de l’Algorithme M´eta-heuristique X-Means |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Nouara Nedjma, Auteur ; Amira Boukaboub, Auteur |
Année de publication : |
2022 |
Importance : |
1 vol (35 f .) |
Format : |
29cm |
Langues : |
Français (fre) |
Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
|
Mots-clés : |
IoT
K-means |
Index. décimale : |
004 Informatique |
Résumé : |
L’Internet des objets (IoT) est devenu l’une des technologies les plus importantes du 21e si`ecle. Il d´ecrit un r´eseau
de dispositifs physiques, ou ”objets”, qui contient des capteurs, des logiciels et d’autres technologies afin de se connecter
et d’´echanger des donn´ees avec d’autres dispositifs et syst`emes sur Internet. Avec plusieurs milliards d’objets connect´es `a
IoT aujourd’hui, les experts s’attendent `a ce que ce nombre passe au double d’ici quelques ann´ees. Maintenant que nous
pouvons connecter des objets du quotidien (appareils ´electrom´enagers, v´ehicules, thermostats, syst`emes d’arrosage des
plantes, babyphones, etc.) `a Internet via des composants int´egr´es, une communication transparente entre les personnes,
les processus et les objets est possible. Le clustering est l’une des principales tˆaches de l’exploration de donn´ees ou
des objets dans l’IoT. De nombreuses m´ethodes ont ´et´e d´evelopp´ees pour les mod`eles de clustering. Les algorithmes
appartenant `a ces mod`eles cherchent `a d´ecrire et `a pr´edire d’une mani`ere simultan´ee le comportement de ces donn´ees
ou ces objets. Dans ce contexte, nous avons choisi d’´etudier l’algorithme des K-moyennes (k-means) et son compl´em´ent
X-means, afin de d´eduire une nouvelle proposition permettant d’optimiser la consommation d’´energie da s l’IoT et ainsi
trouver l’intervalle optimal pour l’´ex´ecution de X-means. Nos r´esultats ont montr´e des performances tr`es comp´etitives
ou meilleures que celles obtenues par l’algorithme de X-means. D’autre part, ces r´esultats ont mis l’accent sur le premier
inconv´enient de K-means. Nous avons montr´e, qu’avec l’aide d’´evaluation propos´ee dans ce m´emoire, que l’algorithme
de X-means permet de s´electionner le r´esultat optimal. |
Côte titre : |
MAI/0664 |
En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1fIWIXU_gNwg7mBH0issQ79jCuDXzIMiK/view?usp=share [...] |
Format de la ressource électronique : |
pdf |
Optimisation de l’Algorithme M´eta-heuristique X-Means [texte imprimé] / Nouara Nedjma, Auteur ; Amira Boukaboub, Auteur . - 2022 . - 1 vol (35 f .) ; 29cm. Langues : Français ( fre)
Catégories : |
Thèses & Mémoires:Informatique
|
Mots-clés : |
IoT
K-means |
Index. décimale : |
004 Informatique |
Résumé : |
L’Internet des objets (IoT) est devenu l’une des technologies les plus importantes du 21e si`ecle. Il d´ecrit un r´eseau
de dispositifs physiques, ou ”objets”, qui contient des capteurs, des logiciels et d’autres technologies afin de se connecter
et d’´echanger des donn´ees avec d’autres dispositifs et syst`emes sur Internet. Avec plusieurs milliards d’objets connect´es `a
IoT aujourd’hui, les experts s’attendent `a ce que ce nombre passe au double d’ici quelques ann´ees. Maintenant que nous
pouvons connecter des objets du quotidien (appareils ´electrom´enagers, v´ehicules, thermostats, syst`emes d’arrosage des
plantes, babyphones, etc.) `a Internet via des composants int´egr´es, une communication transparente entre les personnes,
les processus et les objets est possible. Le clustering est l’une des principales tˆaches de l’exploration de donn´ees ou
des objets dans l’IoT. De nombreuses m´ethodes ont ´et´e d´evelopp´ees pour les mod`eles de clustering. Les algorithmes
appartenant `a ces mod`eles cherchent `a d´ecrire et `a pr´edire d’une mani`ere simultan´ee le comportement de ces donn´ees
ou ces objets. Dans ce contexte, nous avons choisi d’´etudier l’algorithme des K-moyennes (k-means) et son compl´em´ent
X-means, afin de d´eduire une nouvelle proposition permettant d’optimiser la consommation d’´energie da s l’IoT et ainsi
trouver l’intervalle optimal pour l’´ex´ecution de X-means. Nos r´esultats ont montr´e des performances tr`es comp´etitives
ou meilleures que celles obtenues par l’algorithme de X-means. D’autre part, ces r´esultats ont mis l’accent sur le premier
inconv´enient de K-means. Nous avons montr´e, qu’avec l’aide d’´evaluation propos´ee dans ce m´emoire, que l’algorithme
de X-means permet de s´electionner le r´esultat optimal. |
Côte titre : |
MAI/0664 |
En ligne : |
https://drive.google.com/file/d/1fIWIXU_gNwg7mBH0issQ79jCuDXzIMiK/view?usp=share [...] |
Format de la ressource électronique : |
pdf |
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