Réalisation d'un environnement expérimental les algorithmes génétiques basé sur systèmes multi agents
| dc.contributor.author | Sahbi, Roumissa | |
| dc.contributor.author | Laboudi, Zakaria | |
| dc.date.accessioned | 2018-12-04T06:47:43Z | |
| dc.date.available | 2018-12-04T06:47:43Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.description.abstract | La résolution des problèmes en utilisant les algorithmes évolutionnaires constitue une manière de programmation très efficace. En effet, les heuristiques classiques ont montré leurs limites pour résoudre des problèmes d'optimisation. L'intelligence artificielle a donc fait tourner vers la nature en s'inspirant de nouvelles méthodes plus génériques et plus efficaces. Les algorithmes génétiques constituent un exemple très représentatif de telles méthodes qui ont fait leur preuve pour résoudre de nombreux problèmes d'optimisation. Dans ce travail, nous allons aborder ces algorithmes en retraçant leurs caractéristiques principales. En effet, nous allons faire, dans le cadre de ce mémoire, la présentation d'un environnement expérimental pour l'exécution des algorithmes génétiques pour la résolution des problèmes d'optimisation et combinatoires, basé sur un système multi-agents. En déléguant les tâches de calcul, de coordination et d'affichage des résultats expérimentaux à des agents, l'environnement devrait permettre d'effectuer des analyses des résultats expérimentaux de façon plus structurée et plus sophistiquée, en s'appuyant sur l'envoi et la réception des messages de manière plus abstraite. Notre système est également doté d'un mécanisme qui le rend extensible pour supporter l'intégration d'autres problèmes développés de façon personnalisée. | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/6804 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université Oum El Bouaghi | ar |
| dc.subject | Système multi agents | ar |
| dc.subject | Algorithme génétique | ar |
| dc.title | Réalisation d'un environnement expérimental les algorithmes génétiques basé sur systèmes multi agents | ar |
| dc.type | Other | ar |