Contribution aux d’algorithmes de réparation de solution pour une résolution avec le minimum de perturbation
| Type de document | Site actuel | Cote | Statut | Date de retour prévue | Code à barres | Réservations |
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| Thèse universitaire | La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | TH-006.3 ELG (Parcourir l'étagère) | Disponible | 0000000028335 |
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PH.D Université Mohammed V 2016
Le problème de perturbations minimales (PPMs) permet de formaliser divers problèmes qui se situent dans le domaine de l'intelligence artificielle dynamique. Cette problématique consiste à trouver la solution la plus proche de la solution du problème initial perturbé. Dans les travaux de cette thèse nous avons apporté plusieurs contributions dans le cadre des PPMs. Dans un premier temps, nous avons corrigé l'algorithme HS MPP. Dans un deuxième temps, Nous avons proposé une nouvelle contribution qui se base sur l'heuristique SVA_MinConf. Nous avons ajouté cette heuristique à l'algorithme HS_MPP afin de proposer le nouvel algorithme nommé HS_MPP_ord. L’algorithme utilise une heuristique pour démarrer avec une affectation qui assure une solution avec une perturbation minimale. Puis, nous avons ajouté deux méthodes intelligentes à l'algorithme HS MPP pour obtenir deux nouveaux algorithmes : le premier est le HS MPP backtracking dynamique et le deuxième est le HS MPP backjumping. Ces derniers ont amélioré l'algorithme HS_MPP en accélérant la résolution des problèmes. Ensuite, nous avons proposé un nouvel algorithme de recherche select_MPP qui se base sur le même principe de HS_MPP. Cependant, au lieu de sélectionner une affectation et la résoudre, select_MPP sélectionne toutes les affectations et les trie, pour sélectionner la meilleure puis la résoudre.
Finalement, nous avons ajouté des conditions dans les deux algorithmes HS_MPP et Selct_MPP pour créer deux autres algorithmes HS_WMPP et Select_WMPP. Select_WMPP cherche la meilleure solution parmi toutes les solutions qui ont la même distance de Hamming minimale.


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