رسائل ماجيستير
French
2012
Identification des filtres numériques par un algorithme de colonie de fourmis
Abderrezk Guessoum, Khadidja Bellag, M’hammed Hadj Sadok
جامعة سعد دحلب البليدة · الجزائر
La métaheuristique à base d'algorithmes de colonies de fourmis, récemment introduite par A.Colorni, occupe actuellement, une place de plus en plus importante dans le domaine de l'optimisation. Ces algorithmes sont, dans la majorité des travaux rencontrés en littérature, utilisés pour la résolution des problèmes combinatoires. Cependant, en ingénierie, les problèmes d'optimisation sont souvent continus (non dérivabilité de la fonction objectif, multiples minimum locaux, grand nombre de variables…).Dans ce travail, nous présentons l'algorithme de colonies de fourmis API, et son application aux problèmes d'optimisation continue. Cette méthode, basée sur la modélisation du comportement de fourragement d'une espèce de fourmis primitives appelées Pachycondyla Apicalis, opère selon des recherches aléatoires parallèles, à proximité de points appelés sites de chasse. Ces sites sont créés autour d'un point appelé nid. Et à intervalles constants de temps, ce nid est déplacé.Ceci se traduit par l'établissement de plusieurs recherches aléatoires en parallèle et localisées uniformément dans un sous espace centré en un point (le nid). Ces recherches sont réinitialisées parallèlement, où le point central (nid) est déplacé.Pour mettre en œuvre l'algorithme API, ainsi défini, nous nous sommes proposé dans ce travail, de l'appliquer pour l'identification des filtres numériques.
The metaheuristic based on ant colony algorithms, newly introduced by A. Colorni, occupies nowadays a more and more important place in the field of optimization. These algorithms are, in the majority of the jobs met in literature, used for the resolution of combinatory problems. However, in engineering, problems of optimization are often continuous (no dice rivalry of objective function, local minima, huge number of variables…).In this work, we introduce the ant colony algorithm, called API, and its application in continuous optimization problems. This method, based on the modelling of the behaviour of four ragement of a species of primitive ants called Pachycondyla Apicalis, works according to researches to unpredictable paralleled researches, close to places called sites of hunting. These sites are created around a point called nest. And at constant intervals of time the nest is moved. This corresponds to a restart approach witch initializes the parallel searches. In order to implement this algorithm, we use it ,In this work, to identify digital filters.
