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Optimisation avec l'algorithme QPSO (Quantum particle swarm optimisation) amélioré avec une recherche chaotique / Bouzit, loubna
Titre : Optimisation avec l'algorithme QPSO (Quantum particle swarm optimisation) amélioré avec une recherche chaotique Type de document : texte imprimé Auteurs : Bouzit, loubna ; DJEMAME, S, Directeur de thèse Année de publication : 2017 Importance : 1 vol (40f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données
Technologies Web
Métaheuristiques
Optimisation
PSO
QPSO
optimum local
optimum globalIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Résumé :
Le PSO est une stratégie de recherche globale capable de gérer efficacement des
problèmes d'optimisation arbitraires. L'idée fondamentale du PSO est d'imiter les
interactions sociales entre les membres des essaims biologiques.
Une version d'inspiration quantique de l'algorithme PSO (QPSO) a été proposée
récemment. L'algorithme QPSO permet à toutes les particules d'avoir un comportement
quantique au lieu de la dynamique classique qui a été assumée jusqu'ici dans toutes les
versions du PSO. Ainsi, au lieu de la marche aléatoire, une sorte de "mouvement
quantique" est imposée dans le processus de recherche.
La recherche chaotique est introduite dans l'optimisation des essaims par
particules (QPSO) pour augmenter la diversité de l'essaim dans la dernière période de la
recherche afin d'aider le système à échapper à l'optimum local. En tirant pleinement
avantage des caractéristiques de l'ergodicité et de l'aléa des variables chaotiques, la
recherche chaotique se fait dans les quartiers des particules qui sont piégés dans
l'optimum local. Les résultats expérimentaux sur les fonctions de test montrent que QPSO
avec une recherche chaotique est supérieur à l'optimisation des essaims de particules
(PSO) et QPSO.Note de contenu :
Table des matières
Résumé
Abstract
Remerciements
Dédicace
Introduction Générale
Chapitre I : Les Métaheuristiques.
1. Introduction .........................................................................................................7
2. L’optimisation ......................................................................................................7
2.1. Notion de base ...........................................................................................8
2.2. L’optimum globale et l’optimum local .......................................................8
2.2.1. Optimum globale ..............................................................................................8
2.2.2. Optimum local .................................................................................................8
3. Les Métaheuristiques ..........................................................................................9
3.1. Définition .........................................................................................................9
3.2. Classification des Métaheuristiques .................................................................9
3.2.1. Selon leur manière d’utiliser la fonction objective ............................................9
3.2.2. Selon le nombre de structures de voisinages utilisées .....................................10
3.2.3. Méthodes avec ou sans mémoire ...................................................................10
3.2.4. Selon l’utilisation de la diversification et de l’intensification ........................10
3.2.5. Celles qui travaillent avec une population de solutions et celles qui manipulent
qu’une seule solution à la fois ........................................................................10
3.2.6. Selon la source d’inspiration ..........................................................................11
4. Les Essaims particulaires EOP .........................................................................11
4.1. Introduction .............................................................................................................. 11
4.2. Applications ............................................................................................................. 12
4.3. Présentation de la méthode .................................................................................... 12
4.3.1. Principes ........................................................................................................12
4.3.2. Formalisation .................................................................................................12
4.3.3. Les paramètres ...............................................................................................14
4.4. Domaines d’application.......................................................................................... 15
4.5. Les avantages et les inconvénients ...................................................................... 16
4.5.1. Les avantages ................................................................................................16
4.5.2. Les inconvénients ..........................................................................................17
5. Conclusion .........................................................................................................17
Chapitre II : Informatique inspirée de Quantiques.
1. L’informatique quantique .................................................................................19
1.1. Introduction .......................................................................................... 19
1.2. Définition.................................................................................................. 19
1.3. Bit classique et bit quantique..................................................................... 19
1.4. Les Ordinateurs classiques et les ordinateurs quantiques .......................... 20
1.5. Avantages et limites de l’informatique quantique...................................... 21
2. Algorithme d’essaims de particules quantiques................................................21
2.1. Principes.........................................................................................................22
2.2. La procédure de l’algorithme ..........................................................................24
2.3. Domaines d’application du QPSO ..................................................................25
2.4. Avantages et inconvénients .............................................................................25
2.4.1. Les Avantages ...............................................................................................25
2.4.2. Les inconvénients ..........................................................................................25
3. Conclusion .........................................................................................................26
Chapitre III : Conception et Implémentation.
1. Introduction .......................................................................................................28
2. Problématique ..................................................................................................28
3. Méthode proposée...............................................................................................28
3.1. La recherche chaotique ............................................................................. 28
3.2. Perte de diversité dans l’algorithme QPSO ............................................... 29
3.3. Le QPSO avec la recherche chaotique ...................................................... 29
3.4. Principe de fonctionnement de la recherche chaotique ................................30
4. Algorithme QPSO avec la recherche chaotique ...............................................30
4.1. Pseudo code ..................................................................................................30
4.2. Paramètres expérimentaux et résultats ...........................................................33
4.2.1. Fonction de références et paramètres expérimentaux ......................................33
4.3. Résultats expérimentaux .................................................................................34
5. Interprétation des résultats ..............................................................................38
6. Outil de programmation ...................................................................................39
Conclusion...........................................................................................................40
Conclusion Générale
BibliographieCôte titre : MAI/0194 Optimisation avec l'algorithme QPSO (Quantum particle swarm optimisation) amélioré avec une recherche chaotique [texte imprimé] / Bouzit, loubna ; DJEMAME, S, Directeur de thèse . - 2017 . - 1 vol (40f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données
Technologies Web
Métaheuristiques
Optimisation
PSO
QPSO
optimum local
optimum globalIndex. décimale : 004 Informatique Résumé :
Résumé :
Le PSO est une stratégie de recherche globale capable de gérer efficacement des
problèmes d'optimisation arbitraires. L'idée fondamentale du PSO est d'imiter les
interactions sociales entre les membres des essaims biologiques.
Une version d'inspiration quantique de l'algorithme PSO (QPSO) a été proposée
récemment. L'algorithme QPSO permet à toutes les particules d'avoir un comportement
quantique au lieu de la dynamique classique qui a été assumée jusqu'ici dans toutes les
versions du PSO. Ainsi, au lieu de la marche aléatoire, une sorte de "mouvement
quantique" est imposée dans le processus de recherche.
La recherche chaotique est introduite dans l'optimisation des essaims par
particules (QPSO) pour augmenter la diversité de l'essaim dans la dernière période de la
recherche afin d'aider le système à échapper à l'optimum local. En tirant pleinement
avantage des caractéristiques de l'ergodicité et de l'aléa des variables chaotiques, la
recherche chaotique se fait dans les quartiers des particules qui sont piégés dans
l'optimum local. Les résultats expérimentaux sur les fonctions de test montrent que QPSO
avec une recherche chaotique est supérieur à l'optimisation des essaims de particules
(PSO) et QPSO.Note de contenu :
Table des matières
Résumé
Abstract
Remerciements
Dédicace
Introduction Générale
Chapitre I : Les Métaheuristiques.
1. Introduction .........................................................................................................7
2. L’optimisation ......................................................................................................7
2.1. Notion de base ...........................................................................................8
2.2. L’optimum globale et l’optimum local .......................................................8
2.2.1. Optimum globale ..............................................................................................8
2.2.2. Optimum local .................................................................................................8
3. Les Métaheuristiques ..........................................................................................9
3.1. Définition .........................................................................................................9
3.2. Classification des Métaheuristiques .................................................................9
3.2.1. Selon leur manière d’utiliser la fonction objective ............................................9
3.2.2. Selon le nombre de structures de voisinages utilisées .....................................10
3.2.3. Méthodes avec ou sans mémoire ...................................................................10
3.2.4. Selon l’utilisation de la diversification et de l’intensification ........................10
3.2.5. Celles qui travaillent avec une population de solutions et celles qui manipulent
qu’une seule solution à la fois ........................................................................10
3.2.6. Selon la source d’inspiration ..........................................................................11
4. Les Essaims particulaires EOP .........................................................................11
4.1. Introduction .............................................................................................................. 11
4.2. Applications ............................................................................................................. 12
4.3. Présentation de la méthode .................................................................................... 12
4.3.1. Principes ........................................................................................................12
4.3.2. Formalisation .................................................................................................12
4.3.3. Les paramètres ...............................................................................................14
4.4. Domaines d’application.......................................................................................... 15
4.5. Les avantages et les inconvénients ...................................................................... 16
4.5.1. Les avantages ................................................................................................16
4.5.2. Les inconvénients ..........................................................................................17
5. Conclusion .........................................................................................................17
Chapitre II : Informatique inspirée de Quantiques.
1. L’informatique quantique .................................................................................19
1.1. Introduction .......................................................................................... 19
1.2. Définition.................................................................................................. 19
1.3. Bit classique et bit quantique..................................................................... 19
1.4. Les Ordinateurs classiques et les ordinateurs quantiques .......................... 20
1.5. Avantages et limites de l’informatique quantique...................................... 21
2. Algorithme d’essaims de particules quantiques................................................21
2.1. Principes.........................................................................................................22
2.2. La procédure de l’algorithme ..........................................................................24
2.3. Domaines d’application du QPSO ..................................................................25
2.4. Avantages et inconvénients .............................................................................25
2.4.1. Les Avantages ...............................................................................................25
2.4.2. Les inconvénients ..........................................................................................25
3. Conclusion .........................................................................................................26
Chapitre III : Conception et Implémentation.
1. Introduction .......................................................................................................28
2. Problématique ..................................................................................................28
3. Méthode proposée...............................................................................................28
3.1. La recherche chaotique ............................................................................. 28
3.2. Perte de diversité dans l’algorithme QPSO ............................................... 29
3.3. Le QPSO avec la recherche chaotique ...................................................... 29
3.4. Principe de fonctionnement de la recherche chaotique ................................30
4. Algorithme QPSO avec la recherche chaotique ...............................................30
4.1. Pseudo code ..................................................................................................30
4.2. Paramètres expérimentaux et résultats ...........................................................33
4.2.1. Fonction de références et paramètres expérimentaux ......................................33
4.3. Résultats expérimentaux .................................................................................34
5. Interprétation des résultats ..............................................................................38
6. Outil de programmation ...................................................................................39
Conclusion...........................................................................................................40
Conclusion Générale
BibliographieCôte titre : MAI/0194 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0194 MAI/0194 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible