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Un algorithme de point intérieur réalisable à pas de Newton complet pour P∗(κ)-LCP basé sur une nouvelle direction de recherche / Sai,Halima
Titre : Un algorithme de point intérieur réalisable à pas de Newton complet pour P∗(κ)-LCP basé sur une nouvelle direction de recherche Type de document : texte imprimé Auteurs : Sai,Halima, Auteur ; Louiza Derbal, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (58 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Méthodes de points intérieurs
Problème de complémentarité linéaireIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude théorique et numérique d’une méthode de points intérieurs réalisable à pas de Newton complet pour P∗(κ)-PCL basé sur une nouvelle direction de recherche. La spécificité de notre méthode est de calculer les directions de Newton en utilisant un système modifié de l'équation de centralité. Pour cela, on applique une fonction introduite récemment par B. Kheirfam et M. Haghighi. La convergence de cet algorithme est déjà achevée. L’implémentation numérique montre l’efficacité de cet algorithme pour résoudre les problèmes de complémentarité linéaire de grandes tailles. Côte titre : MAM/0474 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Iu0lFL2LPHdyvEWucvSdokTPSKal_TO_/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Un algorithme de point intérieur réalisable à pas de Newton complet pour P∗(κ)-LCP basé sur une nouvelle direction de recherche [texte imprimé] / Sai,Halima, Auteur ; Louiza Derbal, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (58 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Méthodes de points intérieurs
Problème de complémentarité linéaireIndex. décimale : 510 Mathématique Résumé : Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude théorique et numérique d’une méthode de points intérieurs réalisable à pas de Newton complet pour P∗(κ)-PCL basé sur une nouvelle direction de recherche. La spécificité de notre méthode est de calculer les directions de Newton en utilisant un système modifié de l'équation de centralité. Pour cela, on applique une fonction introduite récemment par B. Kheirfam et M. Haghighi. La convergence de cet algorithme est déjà achevée. L’implémentation numérique montre l’efficacité de cet algorithme pour résoudre les problèmes de complémentarité linéaire de grandes tailles. Côte titre : MAM/0474 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Iu0lFL2LPHdyvEWucvSdokTPSKal_TO_/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0474 MAM/0474 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Un algorithme prédicteur-correcteur pour le problème complémentaire linéaire Type de document : texte imprimé Auteurs : Aldjia Arif, Auteur ; Kebbiche,Z, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (62 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Problème de complémentarité linéaire
Méthodes de points intérieurs
Algorithme prédicteur-correcteur
P*(k)-matrice.Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé :
Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude théorique et numérique d'une variante de
l'algorithme prédicteur-correcteur de type Mehrotra pour résoudre un problème de
complémentarité linéaire avec
(k)-matrice introduit récemment par Y. Zhou, M.
Zhang et Z. Huang.
Dans cet algorithme, une étape de sauvegarde est utilisée pour éviter les petits pas.
L'implémentation numérique montre l'efficacité de cet algorithme pour résoudre un
problème de complémentarité linéaire (PCL) avec des grandes tailles.
Côte titre : MAM/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1u7327DVn8_mDP69ssztg8a0dDEK_WiRc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Un algorithme prédicteur-correcteur pour le problème complémentaire linéaire [texte imprimé] / Aldjia Arif, Auteur ; Kebbiche,Z, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (62 f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Problème de complémentarité linéaire
Méthodes de points intérieurs
Algorithme prédicteur-correcteur
P*(k)-matrice.Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé :
Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude théorique et numérique d'une variante de
l'algorithme prédicteur-correcteur de type Mehrotra pour résoudre un problème de
complémentarité linéaire avec
(k)-matrice introduit récemment par Y. Zhou, M.
Zhang et Z. Huang.
Dans cet algorithme, une étape de sauvegarde est utilisée pour éviter les petits pas.
L'implémentation numérique montre l'efficacité de cet algorithme pour résoudre un
problème de complémentarité linéaire (PCL) avec des grandes tailles.
Côte titre : MAM/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1u7327DVn8_mDP69ssztg8a0dDEK_WiRc/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0396 MAM/0396 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAlgorithme de routage efficace en énergie pour WSNs basé sur la méthode HAC clustering / BELBEY, Silya
Titre : Algorithme de routage efficace en énergie pour WSNs basé sur la méthode HAC clustering Type de document : texte imprimé Auteurs : BELBEY, Silya ; ALIOUAT,Z, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2015 Importance : 1 vol (49f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : RCSF, Consommation d’énergie, Durée de vie du réseau, Données envoyées au sink Centre de graphe, Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Les réseaux de capteurs sans fil constituent un sujet de recherche important ainsi qu’un outil
désiré par plusieurs domaines, C’est sans aucun doute, une technologie qui va nous
accompagner pour les prochaines années et ainsi faire partie de notre vie quotidienne, mais
sans point faible est l’existence de problèmes qui doivent être solutionnés pour un
fonctionnement efficace. Le problème le plus important est l’acheminement d’un grand
nombre de paquets tout en conservant les performances énergétiques, malgré que l’énergie
des nœuds soit limitée. Pour se soustraire à cette contrainte, nous avons proposé un nouveau
protocole de routage hiérarchique EE-HRP (Efficient Energy-Hiérarchical Routing
Protocole), qui assure une bonne formation des clusters et sélection appropriée des
clusterheads.
Les performances de notre protocole ont été évaluées selon NS2 et les résultats obtenus en
termes d’énergie consommée, duré de vie du réseau et quantité de données transmises au sink
ont surpassés ceux fournis par le protocole LEACH de référence.
Note de contenu : Table des matières
Introduction générale
1. INTRODUCTION ....................................................................................... 2
2. LE CAPTEUR .......................................................................................... 2
2.1 UN CAPTEUR INTELLIGENT............................................................................ 2
2.2 ARCHITECTURE MATERIELLE D’UN CAPTEUR.................................................................. 2
3. LES RESEAUX DE CAPTEURS SANS FIL......................................................................... 4
3.1 DOMAINES D’APPLICATIONS DANS LES RCSFS .............................................................. 4
3.2SPECIFICITES DES RCSF............................................................................. 5
4. CLASSIFICATION DE PROTOCOLES DE ROUTAGE DANS LES RCSF ......................................... 9
5. CONCLUSION.................................................................................... 11
1. INTRODUCTION ............................................................................ 15
Chapitre 2 ...... Etat de l’art
2. LE CONCEPT DE L'EFFICACITE ENERGETIQUE........................................................................... 15
2.1 DUREE DE VIE DE RESEAU (NETWORKS LIFETIME) ..................................................................... 15
2.2 LA CONSOMMATION D’ENERGIE.................................................................................. 15
3. LES ALGORITHMES DE ROUTAGE HIERARCHIQUE EXISTANTS............................................. 16
3.1 LE PROTOCOLE LEACH .................................................................................... 17
3.2 LE PROTOCOLE TEEN ....................................................................................... 17
3.3 LE PROTOCOLE APTEEN ................................................................................... 18
3.4 LE PROTOCOLE PEGASIS............................................................................... 19
3.5 LE PROTOCOLE HEED..................................................................................... 19
4. CONCLUSION......................................................................................... 21
Chapitre3......Implémentation et simulation
1. INTRODUCTION ............................................................................................. 23
2. LE PROTOCOLE LEACH........................................................................................... 23
3. INCONVENIENTS DU PROTOCOLE LEACH........................................................................... 24
4. PROTOCOLE PROPOSEE.......................................................................................... 24
5. ETAPES DE REALISATION DU TRAVAIL ............................................................................ 26
6. IMPLEMENTATION DU NOTRE PROTOCOLE EE-HRP (EFFICIENT ENERGY
HIERARCHICAL ROUTING PROTOCOL)............................................................................... 26
6.1 LE PRINCIPE DE LA FORMATION DES GROUPES ................................................................ 27
6.2 DE LA THEORIE VERS ALGORITHMIQUE ...................................................................... 33
6.3 LE PRINCIPE DE SELECTION DE CHEF........................................................................ 44
6.4 COLLECTE DES INFORMATIONS ................................................................................ 47
7. COMPARAISON DES PERFORMANCES “LEACH VS EE-HRP”.................................................... 47
7.1 COMPARAISON SELON DE LA DUREE DE VIE ................................................................. 47
7.2 COMPARAISON DES DONNEES REÇUES PAR LA STATION DE BASE....................................................... 48
7.3 COMPARAISON SELON L'ENERGIE CONSOMMEE.................................................................... 49
8. CONCLUSION.................................................................................................. 49
Conclusion Générale
Bibliographie
Côte titre : MAI/0073 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gPCoMx63sbWOMJg7RFUZBReRvQfX_bEo/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Algorithme de routage efficace en énergie pour WSNs basé sur la méthode HAC clustering [texte imprimé] / BELBEY, Silya ; ALIOUAT,Z, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2015 . - 1 vol (49f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : RCSF, Consommation d’énergie, Durée de vie du réseau, Données envoyées au sink Centre de graphe, Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé
Les réseaux de capteurs sans fil constituent un sujet de recherche important ainsi qu’un outil
désiré par plusieurs domaines, C’est sans aucun doute, une technologie qui va nous
accompagner pour les prochaines années et ainsi faire partie de notre vie quotidienne, mais
sans point faible est l’existence de problèmes qui doivent être solutionnés pour un
fonctionnement efficace. Le problème le plus important est l’acheminement d’un grand
nombre de paquets tout en conservant les performances énergétiques, malgré que l’énergie
des nœuds soit limitée. Pour se soustraire à cette contrainte, nous avons proposé un nouveau
protocole de routage hiérarchique EE-HRP (Efficient Energy-Hiérarchical Routing
Protocole), qui assure une bonne formation des clusters et sélection appropriée des
clusterheads.
Les performances de notre protocole ont été évaluées selon NS2 et les résultats obtenus en
termes d’énergie consommée, duré de vie du réseau et quantité de données transmises au sink
ont surpassés ceux fournis par le protocole LEACH de référence.
Note de contenu : Table des matières
Introduction générale
1. INTRODUCTION ....................................................................................... 2
2. LE CAPTEUR .......................................................................................... 2
2.1 UN CAPTEUR INTELLIGENT............................................................................ 2
2.2 ARCHITECTURE MATERIELLE D’UN CAPTEUR.................................................................. 2
3. LES RESEAUX DE CAPTEURS SANS FIL......................................................................... 4
3.1 DOMAINES D’APPLICATIONS DANS LES RCSFS .............................................................. 4
3.2SPECIFICITES DES RCSF............................................................................. 5
4. CLASSIFICATION DE PROTOCOLES DE ROUTAGE DANS LES RCSF ......................................... 9
5. CONCLUSION.................................................................................... 11
1. INTRODUCTION ............................................................................ 15
Chapitre 2 ...... Etat de l’art
2. LE CONCEPT DE L'EFFICACITE ENERGETIQUE........................................................................... 15
2.1 DUREE DE VIE DE RESEAU (NETWORKS LIFETIME) ..................................................................... 15
2.2 LA CONSOMMATION D’ENERGIE.................................................................................. 15
3. LES ALGORITHMES DE ROUTAGE HIERARCHIQUE EXISTANTS............................................. 16
3.1 LE PROTOCOLE LEACH .................................................................................... 17
3.2 LE PROTOCOLE TEEN ....................................................................................... 17
3.3 LE PROTOCOLE APTEEN ................................................................................... 18
3.4 LE PROTOCOLE PEGASIS............................................................................... 19
3.5 LE PROTOCOLE HEED..................................................................................... 19
4. CONCLUSION......................................................................................... 21
Chapitre3......Implémentation et simulation
1. INTRODUCTION ............................................................................................. 23
2. LE PROTOCOLE LEACH........................................................................................... 23
3. INCONVENIENTS DU PROTOCOLE LEACH........................................................................... 24
4. PROTOCOLE PROPOSEE.......................................................................................... 24
5. ETAPES DE REALISATION DU TRAVAIL ............................................................................ 26
6. IMPLEMENTATION DU NOTRE PROTOCOLE EE-HRP (EFFICIENT ENERGY
HIERARCHICAL ROUTING PROTOCOL)............................................................................... 26
6.1 LE PRINCIPE DE LA FORMATION DES GROUPES ................................................................ 27
6.2 DE LA THEORIE VERS ALGORITHMIQUE ...................................................................... 33
6.3 LE PRINCIPE DE SELECTION DE CHEF........................................................................ 44
6.4 COLLECTE DES INFORMATIONS ................................................................................ 47
7. COMPARAISON DES PERFORMANCES “LEACH VS EE-HRP”.................................................... 47
7.1 COMPARAISON SELON DE LA DUREE DE VIE ................................................................. 47
7.2 COMPARAISON DES DONNEES REÇUES PAR LA STATION DE BASE....................................................... 48
7.3 COMPARAISON SELON L'ENERGIE CONSOMMEE.................................................................... 49
8. CONCLUSION.................................................................................................. 49
Conclusion Générale
Bibliographie
Côte titre : MAI/0073 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gPCoMx63sbWOMJg7RFUZBReRvQfX_bEo/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0073 MAI/0073 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleLes algorithmes approchés pour le probléme de voyageur de commerce / Bensedira,Houria
Titre : Les algorithmes approchés pour le probléme de voyageur de commerce Type de document : texte imprimé Auteurs : Bensedira,Houria, Auteur ; Refoufi,A, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (42 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : TSP (PVC)
heuristique
PPV (Plus Proche Voisin)
2-OptIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Un voyageur veut visiter certain nombre de villes, débutant et finissant son parcours dans la même ville en visitant chacune des villes une et une seule fois. Ce problème est connu sous le nom du problème de voyageur de commerce (PVC).
Le problème de voyageur de commerce (TSP) est un problème classique d’optimisation combinatoire NP-complet. Des heuristiques ont été proposées permettant de trouver des solutions presque optimales, on distingue trois classes d’heuristiques : de construction, d’amélioration et métaheuristiques. D’après l’étude sur le PVC, nous proposons une hybridation de deux méthodes, nous avons choisi parmi les heuristiques de construction l’algorithme de plus proche voisin (PPV), et parmi les heuristiques d’amélioration on a l’euristique 2-OptNote de contenu : Sommaire
Introduction générale…………….………………………………………………………………….1
Chapitre 1………………………………………………………………………………………………3
1. Introduction..................................................................................................................3
2. Définition de base..........................................................................................................3
2.1. classe P .................................................................................................................4
2.2. Problème de classe NP :..............................................................................................................4
2.2.1. Classe NP-complet : .............................................................................................................4
2.3. Classe NP-difficiles : .............................................................................................4
2.4. Notions sur les graphes :..............................................................................................5
a. Un graphe .................................................................................................................5
b. Graphe complet......................................................................................................................5
c. Cycle hamiltonien...............................................................................................................5
d. Un graphe pondéré ............................................................................................................5
2.5. Notion de complexité algorithmique : ...................................................................................6
3. Problème de voyageur de commerce :..........................................................................................7
3.1. Définition : .......................................................................................................7
a. Domaines d’applications : .....................................................................................................8
b. Exemple : ................................................................................................................................8
4. Méthodes de résolution du TSP :................................................................................................10
4.1. Les algorithmes exacts :............................................................................................................10
4.1.1. Méthodes des plans sécants (Cutting plane) :..................................................................10
4.1.2. Algorithme Branch & Bound (séparation-évaluation) ...................................................11
4.1.2.1 Branch and Bound pour le problème de TSP : .........................................................12
5. Conclusion ....................................................................................................................................12
Chapitre 2…………………………………………………………………………………….13
1. Introduction .......................................................................................................................... 13
2. C’est quoi les heuristiques : .................................................................................................. 13
3. Les algorithmes d’approximation du TSP : .......................................................................... 13
3.1 Heuristiques de construction : ............................................................................................. 14
3.1.1 L’euristique de plus proche voisin (Nearest Neighbor) : .............................................. 14
3.1.2 L’euristique de Greedy : ............................................................................................... 14
3.1.3 Heuristique de Christofides : ................................................................................. 15
a. Principe : .................................................................................................................... 15
3.2 Les heuristiques d’amélioration : ........................................................................................ 18
3.2.1 Algorithme de recherche local ...................................................................................... 18
a. 2-opt heuristique : ...................................................................................................... 18
b. 3-opt heuristique : ...................................................................................................... 18
c. k-Opt : ........................................................................................................................ 19
3.3 Les métaheuristiques :......................................................................................................... 20
3.3.1 Algorithme génétique : .............................................................................................. 20
a. Principe : .................................................................................................................... 21
b. L’algorithme génétique pour TSP : ........................................................................... 21
3.3.2 Recherche de tabou : ................................................................................................. 21
3.3.3 L’euristique de colonie de fourmis : .......................................................................... 22
a. Principe : .................................................................................................................... 23
4. Conclusion ............................................................................................................................. 24
Chapitre 3……………………………………………………………………………………..25
1. Introduction...................................................................................................................................25
2. Conception de TSP: ......................................................................................................................25
2.1. Description de TSP : .............................................................................................................25
2.2. Description de notre approche : ..........................................................................................26
2.2.1. Description d’heuristique de plus proche voisin :......................................................26
2.2.2. Description d’heuristique 2-Opt :................................................................................28
2.2.3. L’heuristique 3-opt : .....................................................................................................30
2.2.4. Diagramme de classe : ..................................................................................................30
2.2.5. La complexité des algorithmes :...................................................................................32
3. Implementation .............................................................................................................................33
3.1. Outils de développement ..................................................................................................33
Java .......................................................................................................................33
NetBeans ......................................................................................................................34
3.2. Description du prototype réalisé : ...................................................................................34
4. Conclusion ...............................................................................................................41
Conclusion générale………………………………………………………………………….42Côte titre : MAI/0259 Les algorithmes approchés pour le probléme de voyageur de commerce [texte imprimé] / Bensedira,Houria, Auteur ; Refoufi,A, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (42 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : TSP (PVC)
heuristique
PPV (Plus Proche Voisin)
2-OptIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Un voyageur veut visiter certain nombre de villes, débutant et finissant son parcours dans la même ville en visitant chacune des villes une et une seule fois. Ce problème est connu sous le nom du problème de voyageur de commerce (PVC).
Le problème de voyageur de commerce (TSP) est un problème classique d’optimisation combinatoire NP-complet. Des heuristiques ont été proposées permettant de trouver des solutions presque optimales, on distingue trois classes d’heuristiques : de construction, d’amélioration et métaheuristiques. D’après l’étude sur le PVC, nous proposons une hybridation de deux méthodes, nous avons choisi parmi les heuristiques de construction l’algorithme de plus proche voisin (PPV), et parmi les heuristiques d’amélioration on a l’euristique 2-OptNote de contenu : Sommaire
Introduction générale…………….………………………………………………………………….1
Chapitre 1………………………………………………………………………………………………3
1. Introduction..................................................................................................................3
2. Définition de base..........................................................................................................3
2.1. classe P .................................................................................................................4
2.2. Problème de classe NP :..............................................................................................................4
2.2.1. Classe NP-complet : .............................................................................................................4
2.3. Classe NP-difficiles : .............................................................................................4
2.4. Notions sur les graphes :..............................................................................................5
a. Un graphe .................................................................................................................5
b. Graphe complet......................................................................................................................5
c. Cycle hamiltonien...............................................................................................................5
d. Un graphe pondéré ............................................................................................................5
2.5. Notion de complexité algorithmique : ...................................................................................6
3. Problème de voyageur de commerce :..........................................................................................7
3.1. Définition : .......................................................................................................7
a. Domaines d’applications : .....................................................................................................8
b. Exemple : ................................................................................................................................8
4. Méthodes de résolution du TSP :................................................................................................10
4.1. Les algorithmes exacts :............................................................................................................10
4.1.1. Méthodes des plans sécants (Cutting plane) :..................................................................10
4.1.2. Algorithme Branch & Bound (séparation-évaluation) ...................................................11
4.1.2.1 Branch and Bound pour le problème de TSP : .........................................................12
5. Conclusion ....................................................................................................................................12
Chapitre 2…………………………………………………………………………………….13
1. Introduction .......................................................................................................................... 13
2. C’est quoi les heuristiques : .................................................................................................. 13
3. Les algorithmes d’approximation du TSP : .......................................................................... 13
3.1 Heuristiques de construction : ............................................................................................. 14
3.1.1 L’euristique de plus proche voisin (Nearest Neighbor) : .............................................. 14
3.1.2 L’euristique de Greedy : ............................................................................................... 14
3.1.3 Heuristique de Christofides : ................................................................................. 15
a. Principe : .................................................................................................................... 15
3.2 Les heuristiques d’amélioration : ........................................................................................ 18
3.2.1 Algorithme de recherche local ...................................................................................... 18
a. 2-opt heuristique : ...................................................................................................... 18
b. 3-opt heuristique : ...................................................................................................... 18
c. k-Opt : ........................................................................................................................ 19
3.3 Les métaheuristiques :......................................................................................................... 20
3.3.1 Algorithme génétique : .............................................................................................. 20
a. Principe : .................................................................................................................... 21
b. L’algorithme génétique pour TSP : ........................................................................... 21
3.3.2 Recherche de tabou : ................................................................................................. 21
3.3.3 L’euristique de colonie de fourmis : .......................................................................... 22
a. Principe : .................................................................................................................... 23
4. Conclusion ............................................................................................................................. 24
Chapitre 3……………………………………………………………………………………..25
1. Introduction...................................................................................................................................25
2. Conception de TSP: ......................................................................................................................25
2.1. Description de TSP : .............................................................................................................25
2.2. Description de notre approche : ..........................................................................................26
2.2.1. Description d’heuristique de plus proche voisin :......................................................26
2.2.2. Description d’heuristique 2-Opt :................................................................................28
2.2.3. L’heuristique 3-opt : .....................................................................................................30
2.2.4. Diagramme de classe : ..................................................................................................30
2.2.5. La complexité des algorithmes :...................................................................................32
3. Implementation .............................................................................................................................33
3.1. Outils de développement ..................................................................................................33
Java .......................................................................................................................33
NetBeans ......................................................................................................................34
3.2. Description du prototype réalisé : ...................................................................................34
4. Conclusion ...............................................................................................................41
Conclusion générale………………………………………………………………………….42Côte titre : MAI/0259 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0259 MAI/0259 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAlgorithmes stochastiques d'optimisation globale pour la résolution de certains problèmes en ingénierie / Abdelkarim Khenouche
Titre : Algorithmes stochastiques d'optimisation globale pour la résolution de certains problèmes en ingénierie Type de document : texte imprimé Auteurs : Abdelkarim Khenouche, Auteur ; Ziadi, Raouf, Auteur Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (46 f.) Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Optimisation globale
Méthodes stochastiques
Méthodes évolutionnaires.Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : De nombreux problèmes en ingénierie, économie, télécommunications, etc., peuvent être formulés
comme des problèmes d'optimisation impliquant des fonctions objectives qui ne possèdent pas des
propriétés mathématiques fortes tel que la convexité, la différentiabilité, etc.. Au cours des deux
dernières décennies, de nombreux algorithmes stochastiques et évolutionnaires ont été proposés
comme l'algorithme génétique, l'algorithme d'optimisation par essaims particulaires, l'algorithme
à évolution différentielle etc. et ont été appliqués pour résoudre divers problèmes d'ingénierie.
Dans ce travail, nous présentons les méthodes stochastiques et évolutionnaires les plus utilisées
pour résoudre des problèmes d'optimisation globale en ingénierie.Côte titre : MAM/0479 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1lvPQ-j-pZp62y7MiHe4CpLSEnG3rFYF3/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Algorithmes stochastiques d'optimisation globale pour la résolution de certains problèmes en ingénierie [texte imprimé] / Abdelkarim Khenouche, Auteur ; Ziadi, Raouf, Auteur . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (46 f.).
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Optimisation globale
Méthodes stochastiques
Méthodes évolutionnaires.Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : De nombreux problèmes en ingénierie, économie, télécommunications, etc., peuvent être formulés
comme des problèmes d'optimisation impliquant des fonctions objectives qui ne possèdent pas des
propriétés mathématiques fortes tel que la convexité, la différentiabilité, etc.. Au cours des deux
dernières décennies, de nombreux algorithmes stochastiques et évolutionnaires ont été proposés
comme l'algorithme génétique, l'algorithme d'optimisation par essaims particulaires, l'algorithme
à évolution différentielle etc. et ont été appliqués pour résoudre divers problèmes d'ingénierie.
Dans ce travail, nous présentons les méthodes stochastiques et évolutionnaires les plus utilisées
pour résoudre des problèmes d'optimisation globale en ingénierie.Côte titre : MAM/0479 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1lvPQ-j-pZp62y7MiHe4CpLSEnG3rFYF3/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAM/0479 MAM/0479 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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