Contribution à la modélisation et à l’identification des systèmes chaotiques par les méta-heuristiques
| dc.contributor.author | Maameri, Fouzia | |
| dc.contributor.author | Bououden, Sofiane | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-06T09:44:43Z | |
| dc.date.available | 2021-10-06T09:44:43Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | iv Résumé Le chaos, phénomène typique des systèmes non linéaires, est aujourd’hui très largement étudié. Les problèmes de stabilité du régime permanent n’apparaissent que dans les systèmes régis par des équations non linéaires. La résolution de celles ci par les méthodes classiques reste difficile à évaluer et peut être même impossible. Dans cette thèse l'optimisation par les algorithmes métaheuristiques est proposée pour l'identification des paramètres de contrôle des systèmes électriques chaotiques tels que le résonateur piézoélectrique ou le circuit de Chua, afin de pouvoir stabiliser, contrôler et conduire la trajectoire des systèmes chaotiques vers des trajectoires bien spécifiques. Dans ce travail deux variantes de métaheuristiques sont utilisées ; l’algorithme de colonies de fourmis de l’espèce Pachycondyla apicalis (API pour APIcalis) et l’algorithme de colonies de fourmis (Ant Colony Cptimization ACO) respectivement. La première méthode, relative aux algorithmes API inspirés du comportement de l’espèce de fourmi pachycondyla. Ce dernier revient au bon équilibre entre l’exploitation des solutions et l’exploration de l’espace de recherche, et aussi au petit nombre des paramètres de l’algorithme. La seconde méthode utilisée, est l’algorithme de colonies de fourmis ACO qui constitue une classe de métaheuristiques proposée pour l’optimisation difficile. Les résultats de simulations, obtenus montrent l’intérêt d’utiliser ces algorithmes sur ce type de problèmes. vi Abstract Chaos, typical phenomenon of nonlinear systems, is now widely studied. Stability problems of the permanent state only occur in systems governed by nonlinear equations. The resolution of these by conventional methods remains difficult to evaluate and may even be impossible. In this thesis, optimization by metaheuristic algorithms is proposed for the identification of the control parameters of chaotic electrical systems such as the piezoelectric resonator or the Chua circuit, in order to be able to stabilize, control and drive the trajectory of chaotic systems towards very specific trajectories. In this work, two variants of metaheuristics are used the API algorithms and the Ant Colony Optimization ACO algorithms respectively. The first method relating to API algorithms is inspired by the behavior of a population of primitive ants (Pachycondyla apicalis). The latter returns to the right balance between the exploitation of the solutions and the exploration of the search space, and also to the small number of parameters of the algorithm. The second method, so called Ant Colony Optimization ACO algorithms which constitute a class of metaheuristics proposed for difficult optimization. The obtained simulation results show the interest of using these algorithms on this type of problem. | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/10754 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Univérsité Oum El Bouaghi | ar |
| dc.subject | Système électrique non linéaire | ar |
| dc.subject | système chaotique | ar |
| dc.subject | Méta-heristique | ar |
| dc.subject | Optimisation | ar |
| dc.subject | Stabilité | ar |
| dc.title | Contribution à la modélisation et à l’identification des systèmes chaotiques par les méta-heuristiques | ar |
| dc.title.alternative | méthodes méta-heuristiques - Stabilité par la méthode de Lyapunov | ar |
| dc.type | Other | ar |
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