Academic literature on the topic 'Algorithmes inspirés par la nature'
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Journal articles on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
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Bouchard, Anne-Marie. "« Mission sainte ». Rhétorique de l’invention de l’art social et pratiques artistiques dans la presse anarchiste de la fin du XIXe siècle." Études littéraires 40, no. 3 (February 15, 2010): 101–14. http://dx.doi.org/10.7202/039247ar.
Full textAbstract:
Les périodiques littéraires et politiques sont, à la fin du XIXe siècle, le lieu d’un débat portant sur la nature de l’art. Inspirés par les idéologies anarchistes et socialistes, les polémistes se questionnent sur le rôle de l’art dans l’avènement du socialisme et sur la valeur morale et sociale des pratiques artistiques contemporaines. En plus de restituer les moments forts de ce débat, le présent article étudie l’influence de la presse dans le développement de nouvelles conceptions de l’art et la conversion du périodique en support de l’oeuvre artistique et littéraire.
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Singh, Amrit Pal, Chetna Gupta, Rashpal Singh, and Nandini Singh. "A Comparative Analysis of Evolutionary Algorithms for Data Classification Using KEEL Tool." International Journal of Swarm Intelligence Research 12, no. 1 (January 2021): 17–28. http://dx.doi.org/10.4018/ijsir.2021010102.
Full textAbstract:
Evolutionary algorithms are inspired by the biological model of evolution and natural selection and are used to solve computationally hard problems, also known as NP-hard problems. The main motive to use these algorithms is their robust and adaptive nature to provide best search techniques for complex problems. This paper presents a comparative analysis of classification of algorithm's family instead of algorithms comparison using KEEL tool. This work compares SSMA-C, DROP3PSO-C, FURIA-C, GFS-MaxLogitBoost-Cand CPSO-C algorithms. Further, these selected evolutionary algorithms are compared against two statistical classifiers using the Wilcoxon signed rank test and Friedman test on following datasets—bupa, ecoli, glass, haberman, iris, monks, vehicle, and wine—to calculate classification efficiencies of these algorithms. Experimental results reveal some differences among these algorithms. Visualization module in the model has been used to give overall results as a summary while statistical test using Clas-Wilcoxin-ST compared the algorithms in a pair-wise fashion to conclude experimental findings.
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ZIDAOUI, I., C. JOANNIS, J. WERTEL, S. ISEL, C. WEMMERT, J. VAZQUEZ, and M. DUFRESNE. "Utilisation de l’intelligence artificielle pour la validation des mesures en continu de la pollution des eaux usées." Techniques Sciences Méthodes 11 (November 21, 2022): 39–51. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202211039.
Full textAbstract:
Pour lutter contre la pollution des masses d’eaux, la réglementation française impose la mesure et la régulation des rejets d’eaux usées dans l’environnement. Cependant, malgré les progrès dans le domaine des systèmes d’acquisition de données, les capteurs, tout particulièrement les sondes de turbidité, installés dans des milieux agressifs tels que les réseaux d’assainissement sont sujets à des dysfonctionnements fréquents (dérive, saturation, données manquantes…), qui peuvent fausser l’évaluation du flux de pollution. Il est donc essentiel d’identifier les potentielles anomalies avant toute utilisation des données. Aujourd’hui, cette validation se fait au niveau de la supervision et/ou via des opérateurs. L’objectif de ce travail est d’évaluer le potentiel des outils d’intelligence artificielle à automatiser la validation et d’estimer la plus-value de cette approche par rapport à une validation « métier » effectuée par un expert. Pour cela, quatre algorithmes de détection d’anomalies de l’état de l’art sont comparés en utilisant des données de turbidité issues du réseau de collecte de Saint-Malo Agglomération. La plupart de ces algorithmes ne sont pas adaptés à la nature des données étudiées qui sont hétérogènes et bruitées. Seul l’algorithme Matrix Profile permet d’obtenir des résultats prometteurs avec une majorité d’anomalies détectées et un nombre de faux positifs relativement limités.
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Fortin, J. P., R. Moussa, C. Bocquillon, and J. P. Villeneuve. "Hydrotel, un modèle hydrologique distribué pouvant bénéficier des données fournies par la télédétection et les systèmes d'information géographique." Revue des sciences de l'eau 8, no. 1 (April 12, 2005): 97–124. http://dx.doi.org/10.7202/705215ar.
Full textAbstract:
Les processus hydrologiques variant dans l'espace et dans le temps en fonction de la variabilité spatio-temporelle des entrées météorologiques et de l'occupation du sol ainsi que de la variabilité spatiale de la topographie et de la nature du terrain, un modèle conçu pour bénéficier des données provenant de la télédétection et des SIG a été développé. Les principaux objectifs poursuivis étaient: l'application au plus grand nombre de bassins possible, une sélection d'algorithmes permettant de tenir compte des données disponibles, un minimum d'étalonnage, la facilité de transfert d'un bassin à l'autre, la programmation des algorithmes sur micro-ordinateur avec une interface très conviviale. La structure d'écoulement à l'intérieur d'un bassin versant est obtenue de manière informatisée à partir d'une discrétisation des altitudes rencontrées dans la zone d'intérêt, en mailles carrées de dimensions données, d'où l'on tire les pentes et les orientations de chaque maille, puis le bassin versant en amont de la maille identifiée comme exutoire, le réseau hydrographique, les sous-bassins versants et, finalement, les unités hydrologiques relativement homogènes (UHRH), définies sur la base de ces sous-bassins, en les regroupant ou les divisant au besoin. Un logiciel spécifique pour ce faire a été développé: PHYSITEL. Selon la conception très modulaire adoptée pour HYDROTEL, chaque sous-modèle offre généralement plus d'une option de simulation, afin de tenir compte des données disponibles sur le bassin versant traité. Les simulations peuvent être réalisées en considérant comme unité de simulation du bilan hydrologique vertical les mailles originales constituant le bassin ou les UHRH. Des exemples de simulation des débits à l'aide du modèle HYDROTEL sur divers bassins versants situés au Canada (Québec, Ontario, Colombie-Britannique) et dans le sud de la France sont présentés. Ces simulations indiquent que les différents algorithmes du modèle réagissent bien et qu'il est possible de considérer son application sur des bassins très divers situés sous des conditions climatiques variées. Des tests plus poussés sont en cours afin de mieux cerner la sensibilité des divers algorithmes aux données d'entrée ainsi que leur interchangeabilité.
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Ullah, Ibrar, Zar Khitab, Muhammad Khan, and Sajjad Hussain. "An Efficient Energy Management in Office Using Bio-Inspired Energy Optimization Algorithms." Processes 7, no. 3 (March 7, 2019): 142. http://dx.doi.org/10.3390/pr7030142.
Full textAbstract:
Energy is one of the valuable resources in this biosphere. However, with the rapid increase of the population and increasing dependency on the daily use of energy due to smart technologies and the Internet of Things (IoT), the existing resources are becoming scarce. Therefore, to have an optimum usage of the existing energy resources on the consumer side, new techniques and algorithms are being discovered and used in the energy optimization process in the smart grid (SG). In SG, because of the possibility of bi-directional power flow and communication between the utility and consumers, an active and optimized energy scheduling technique is essential, which minimizes the end-user electricity bill, reduces the peak-to-average power ratio (PAR) and reduces the frequency of interruptions. Because of the varying nature of the power consumption patterns of consumers, optimized scheduling of energy consumption is a challenging task. For the maximum benefit of both the utility and consumers, to decide whether to store, buy or sale extra energy, such active environmental features must also be taken into consideration. This paper presents two bio-inspired energy optimization techniques; the grasshopper optimization algorithm (GOA) and bacterial foraging algorithm (BFA), for power scheduling in a single office. It is clear from the simulation results that the consumer electricity bill can be reduced by more than 34.69% and 37.47%, while PAR has a reduction of 56.20% and 20.87% with GOA and BFA scheduling, respectively, as compared to unscheduled energy consumption with the day-ahead pricing (DAP) scheme.
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Ghasarian, Christian. "Altérités liminales. À propos de quelques usages contemporains de plantes psychotropes." Drogues, santé et société 16, no. 2 (November 13, 2017): 55–75. http://dx.doi.org/10.7202/1041853ar.
Full textAbstract:
Cet article traite des représentations, discours et pratiques liés à quelques plantes psychotropes initialement employées dans les contextes shamaniques à travers le monde et désormais réappropriées dans le cadre d’une quête de soi. Après un bref retour sur les circonstances socioculturelles et les raisons individuelles de ces investissements dans les sociétés postindustrielles (reconnexion avec la nature, travail sur soi, développement personnel, recherche d’expériences fortes, rapport valorisé à l’inconnu, etc.), il présente un courant particulier dans l’offre des spiritualités alternatives contemporaines : l’approche néo-shamanique, avec ses modèles d’action inspirés des shamanismes, mais reformulés pour un public qui n’en possède pas le sens commun. La description de situations concrètes de ces prises de plantes psychotropes, illégales dans la plupart des pays, est suivie par celle des expériences vécues par les personnes les ingurgitant sous forme de breuvage. Bien qu’elles puissent parfois être pénibles, voire effrayantes psychologiquement ou physiquement, les expériences en jeu, liminales, dans un entre-deux de la conscience, sont fortes et quasiment toujours rétrospectivement envisagées comme « enseignantes » et transformatrices par les personnes impliquées. La notion de « travail » introspectif, systématiquement mobilisée et l’impact que ces expériences peuvent avoir dans leur existence distinguent ainsi ces substances psychotropes de l’usage ludique de celles communément classées dans la catégorie des drogues.
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Ullah, Ibrar, and Sajjad Hussain. "Time-Constrained Nature-Inspired Optimization Algorithms for an Efficient Energy Management System in Smart Homes and Buildings." Applied Sciences 9, no. 4 (February 23, 2019): 792. http://dx.doi.org/10.3390/app9040792.
Full textAbstract:
This paper proposes two bio-inspired heuristic algorithms, the Moth-Flame Optimization (MFO) algorithm and Genetic Algorithm (GA), for an Energy Management System (EMS) in smart homes and buildings. Their performance in terms of energy cost reduction, minimization of the Peak to Average power Ratio (PAR) and end-user discomfort minimization are analysed and discussed. Then, a hybrid version of GA and MFO, named TG-MFO (Time-constrained Genetic-Moth Flame Optimization), is proposed for achieving the aforementioned objectives. TG-MFO not only hybridizes GA and MFO, but also incorporates time constraints for each appliance to achieve maximum end-user comfort. Different algorithms have been proposed in the literature for energy optimization. However, they have increased end-user frustration in terms of increased waiting time for home appliances to be switched ON. The proposed TG-MFO algorithm is specially designed for nearly-zero end-user discomfort due to scheduling of appliances, keeping in view the timespan of individual appliances. Renewable energy sources and battery storage units are also integrated for achieving maximum end-user benefits. For comparison, five bio-inspired heuristic algorithms, i.e., Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Cuckoo Search Algorithm (CSA), Firefly Algorithm (FA) and Moth-Flame Optimization (MFO), are used to achieve the aforementioned objectives in the residential sector in comparison with TG-MFO. The simulations through MATLAB show that our proposed algorithm has reduced the energy cost up to 32.25% for a single user and 49.96% for thirty users in a residential sector compared to unscheduled load.
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Gouvard, Jean-Michel. "Samuel Beckett lecteur de L'Etranger." Irish Journal of French Studies 19, no. 1 (December 9, 2019): 186–206. http://dx.doi.org/10.7173/164913319827945675.
Full textAbstract:
Dans sa première partie, cet article reprend les méthodes propres à l'histoire littéraire afin d'établir, sur la base de données factuelles, que Samuel Beckett avait lu et appréciait L'Etranger d'Albert Camus. Mais, comme l'expose une seconde partie, cet intérêt qu'il porte au roman se traduit également dans l'écriture même de plusieurs scènes de Molloy, le premier roman de la trilogie que Samuel Beckett commence à rédiger en 1947, et qui l'occupera jusqu'en 1949. En menant en parallèle l'étude textuelle de certains passages de Molloy et de trois extraits de L'Etranger, l'incipit, la scène du meurtre, et le premier entretien avec le juge d'instruction, nous montrerons que l'oeuvre de Beckett comporte des choix lexicaux et syntaxiques ainsi que certains motifs qui lui ont été directement inspirés par le roman de Camus. Au fur et à mesure que se précisera la nature et la forme du dialogue entre les deux oeuvres, il apparaîtra que si celui s'est instauré, c'est parce que Beckett voyait dans L'Etranger un roman qui recoupait en partie ses propres choix esthétiques de l'immédiate après-guerre.
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Bacci, M. Livi, and Gustavo De Santis. "Population reproduction. A method of breakdown and estimation (Population, 5,1997)." Population Vol. 53, HS2 (December 2, 1998): 245–66. http://dx.doi.org/10.3917/popu.p1998.10n2.0266.
Full textAbstract:
Résumé De Santis (Gustavo), Livi Bacci (Massimo). - La reproduction des populations : une méthode de décomposition et d'estimation Dans cet article, on montre comment, sous certaines hypothèses peu restrictives, on peut décomposer une mesure classique de la reproduction Ro en une série de composantes multiplicatives, chacune reflétant une dimension spécifique (intensité ou fréquence) de la nuptialité, de la mortalité, de la fécondité, et si l'on veut, de la migration. Cette idée peut être exploitée de deux façons : - soit on peut obtenir des données ou des estimations relativement complètes des processus démographiques, à partir, par exemple, d'un recensement ou d'un état des âmes où il est possible d'appliquer la méthode des enfants présents au ménage et de calculer la proportion des célibataires aux différents âges ; - soit, au contraire, on ne peut pas calculer ces éléments, comme, par exemple, quand on obtient les données par reconstitution nominative des familles. Dans ce cas, il est préférable de suivre une méthode légèrement différente. Elle consiste à estimer le nombre moyen de filles naissant d'une génération de femmes soumises à la mortalité, à la migration et au mariage. En multipliant cette valeur par la durée de mariage fécond, on obtient une estimation de l'effectif total de la génération des filles et donc de la valeur de Ro. Quelques algorithmes simples sont proposés pour le calcul de l'âge moyen à l'accouchement et pour l'estimation, à cet âge, de la proportion de femmes mariées. Une application aux cas de l'Angleterre, de la France et de l'Allemagne révèle l'existence et la nature des différents régimes démographiques des XVIIe et XVIIIe siècles.
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Livi Bacci, Massimo, and Gustavo De Santis. "La reproduction des populations : une méthode de décomposition et d'estimation." Population Vol. 52, no. 5 (May 1, 1997): 1119–42. http://dx.doi.org/10.3917/popu.p1997.52n5.1142.
Full textAbstract:
Résumé De Santis (Gustavo), Livi Bacci (Massimo). - La reproduction des populations: une méthode de décomposition et d'estimation Dans cet article, on montre comment, sous certaines hypothèses peu restrictives, on peut décomposer une mesure classique de la reproduction Ro en une série de composantes multiplicatives, chacune reflétant une dimension spécifique (intensité ou fréquence) de la nuptialité, de la mortalité, de la fécondité, et si l'on veut, de la migration. Cette idée peut être exploitée de deux façons : - soit on peut obtenir des données ou des estimations relativement complètes des processus démographiques, à partir, par exemple, d'un recensement ou d'un état des âmes où il est possible d'appliquer la méthode des enfants présents au ménage et de calculer la proportion des célibataires aux différents âges ; - soit, au contraire, on ne peut pas calculer ces éléments, comme, par exemple, quand on obtient les données par reconstitution nominative des familles. Dans ce cas, il est préférable de suivre une méthode légèrement différente. Elle consiste à estimer le nombre moyen de filles naissant d'une génération de femmes soumises à la mortalité, à la migration et au mariage. En multipliant cette valeur par la durée de mariage fécond, on obtient une estimation de l'effectif total de la génération des filles et donc de la valeur de Ro. Quelques algorithmes simples sont proposés pour le calcul de l'âge moyen à l'accouchement et pour l'estimation, à cet âge, de la proportion de femmes mariées. Une application aux cas de l'Angleterre, de la France et de l'Allemagne révèle l'existence et la nature des différents régimes démographiques des XVIIe et XVIIIe siècles.
Dissertations / Theses on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
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Zidi, Abir. "Méthodes par sous-espaces et algorithmes d’optimisation bio-inspirés pour le débruitage de signaux multidimensionnels et applications." Thesis, Ecole centrale de Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017ECDM0003/document.
Full textAbstract:
Cette thèse est consacrée à l’étude des rangs matriciels et tensoriels des données multidimensionnelles, et au développement de méthodes d’estimation de ces rangs dans le cadre de la transformée en ondelettes. Pour cette étude, nous avons eu re-cours à la décomposition en paquets d’ondelettes et à l’algèbre multilinéaire. Une méthode d’optimisation stochastique bio-inspirée a été adaptée, avec pour objectif final de supprimer le bruit dans des images multidimensionnelles. Pour cela nous avons estimé les différentes valeurs des dimensions du sous-espace de tenseur pour tous les modes des coefficients des paquets d’ondelettes. Nous avons appliqué les méthodes de débruitage proposées à diverses images multidimensionnelles : images RGB, images multispectrales extraites d’images hyperspectrales de pièces métalliques, images par fluorescence des plantes, et images RX multispectrales. Finalement, une étude comparative a été réalisée avec trois principaux types d’algorithmes : d’une part, la méthode de Perona-Malik basée sur la diffusion ; deuxièmement, la troncature de HOSVD (Higher-Order Singular Value Decomposition) et MWF (Multiway Wiener Filtering) et troisièmement, un procédé basé sur la dé- composition en paquets d’ondelettes et MWF (Multiway Wiener Filtering), où les dimensions du sous-espace de signal sont estimées par un critère statistique plutôt que par une méthode d’optimisation. Les résultats sont prometteurs en termes de débruitage en réalité terrain. En définitive, nous aboutissons à un gain de temps avantageux durant le traitement des images hyperspectralesThis thesis is devoted to study matrix and tensor ranks of multidimensional signalsand to the development of methods for estimating these ranks in the frameworkof the wavelet transform. For this study, we used the wavelet packet decompositionand the multilinear algebra. A bio-inspired stochastic optimization methodhas been adapted, with the ultimate objective of suppressing noise in multidimensionalimages. In order to ensure this, we have estimated the different values ofthe dimensions of the tensor subspace for all the modes of the coefficients of thewavelet packets.We have applied the proposed denoising methods to various multidimensionalimages: RGB images, multispectral images extracted from hyperspectralimages of metal parts, plant fluorescence images, and multispectral RX images.Finally, a comparative study was carried out with three main types of algorithms: onthe one hand, the Perona-Malik method based on diffusion; Second, the truncationof HOSVD and MWF, and thirdly, a method based on wavelet packet decompositionand MWF, where the dimensions of the signal subspace are estimated by a statisticalcriterion rather than by an optimization method. The results are promising in termsof denoising in grund truth. Ultimately, we achieve an advantageous time savingduring the acquisition of hyperspectral images
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Escobar-Zuniga, María-José. "Modèles bio-inspirés pour l'estimation et l'analyse de mouvement : reconnaissance d'actions et intégration du mouvement." Nice, 2009. http://www.theses.fr/2009NICE4050.
Full textAbstract:
Cette thèse porte sur l'étude et la modélisation de la perception du mouvement chez le mammifère. Nous montrons comment un système bio-inspiré peut être appliqué dans le cadre d'une application réelle de vision par ordinateur, mais aussi comment il permet de mieux comprendre des phénomènes observés en neurosciences. La première partie de cette thèse étudie comment l'information visuelle est traitée chez le mammifère et comment l'estimation du mouvement est classiquement modelisée. A partir de cette analyse de l'état de l'art, nous avons proposé une architecture sequentielle générale, modélisant les aires corticales V1 et MT. Nous avons utilisé cette architecture pour étudier deux applications. La première application est la reconaissance d'actions dans les séquences d'images, problèmatique encore ouvert en vision par ordinateur. Nous montrons comment notre architecture bio-inspirée peut être appliquée avec succés dans le cadre de cette application réelle, en y apportant de nouvelles idées. En particulier, nous montrons comment la prise en compte de plusieurs propriétés du système visuel chez le mammifère nous permettent d'obtenir des résultats de haute qualité, comparables à ceux des approches les plus récentes. La deuxième application de l'architecture bio-inspirée proposée dans le cadre de cette thèse, est de chercher à comprendre la dynamique de l'intégration du mouvement. Pour cela, nous avons cherché à comprendre le rôle fonctionnel de la suppression du pourtour des neurones de V1. Notre modèle montre comment l'information 2D extraite à partir de ce mécanisme de suppression peut être intégrée dans la solution du problème d'ouverture. Enfin de nombreuse perspectives concluent ce travail, qui montrent combien l'étude de l'estimation de mouvement conserve encore de nombreuses problematiquesThis thesis addresses the study of the motion perception in mammals and how bio-inspired systems can be applied to real applications. The first part of this thesis relates how the visual information is processed in the mammal's brains and how motion estimation is usually modeled. Based on this analysis of the state of the art, we propose a feedforward V1-MT core architecture. This feedforward V1-MT core architecture will be a basis to study two different kinds of applications. The first application is human action recognition, which is still a challenging problem in the computer vision community. We show how our bio-inspired method can be successfully applied to this real application. Interestingly, we show how several computational properties inspired from motion processing in mammals, allow us to reach high quality results, which will be compared to latest reference results. The second application of the bio-inspired architecture proposed in this thesis, is to consider the problem of motion integration for the solution of the aperture problem. We investigate the role of delayed V1 surround suppression, and how the 2D information extracted through this mechanism can be integrated to propose a solution for the aperture problem. Finally, we highlight a variety of important issues in the determination of motion estimation and additionally we present many potential avenues for future research efforts
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Marcireau, Alexandre. "Vision par ordinateur évènementielle couleur : cadriciel, prototype et applications." Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS248.
Full textAbstract:
L'ingénierie neuromorphique aborde de manière bio-inspirée le design des capteurs et ordinateurs. Elle prône l'imitation du vivant à l'échelle du transistor, afin de rivaliser avec la robustesse et la faible consommation des systèmes biologiques. Les caméras évènementielles ont vu le jour dans ce cadre. Elles possèdent des pixels indépendants qui détectent de manière asynchrone les changements dans leur champ visuel, avec une grande précision temporelle. Ces propriétés étant mal exploitées par les algorithmes usuels de vision par ordinateur, un nouveau paradigme encourageant de petits calculs à chaque évènement a été développé. Cette approche témoigne d'un potentiel à la fois pour la vision par ordinateur et en tant que modèle biologique. Cette thèse explore la vision par ordinateur évènementielle, afin de mieux comprendre notre système visuel et identifier des applications. Nous approchons le problème par la couleur, un aspect peu exploré des capteurs évènementiels. Nous présentons un cadriciel supportant les évènements couleur, ainsi que deux dispositifs expérimentaux l'utilisant : une caméra couleur évènementielle et un système pour la psychophysique visuelle destiné à l'étude du temps précis dans le cerveau. Nous considérons l'application du capteur couleur à la méthode de génie génétique Brainbow, et présentons un modèle mathématique de cette dernièreNeuromorphic engineering is a bio-inspired approach to sensors and computers design. It aims to mimic biological systems down to the transistor level, to match their unparalleled robustness and power efficiency. In this context, event-based vision sensors have been developed. Unlike conventional cameras, they feature independent pixels which asynchronously generate an output upon detecting changes in their field of view, with high temporal precision. These properties are not leveraged by conventional computer vision algorithms, thus a new paradigm has been devised. It advocates short calculations performed on each event to mimic the brain, and shows promise both for computer vision and as a model of biological vision. This thesis explores event-based computer vision to improve our understanding of visual perception and identify potential applications. We approach the issue through color, a mostly unexplored aspect of event-based sensors. We introduce a framework supporting color events, as well as two experimental devices leveraging it: a three-chip event-based camera performing absolute color measurements, and a visual psychophysics setup to study the role of precise-timing in the brain. We explore the possibility to apply the color sensor to the genetic engineering Brainbow method, and present a new mathematical model for the latter
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Arcanjo, Diego Nascimento. "Metodologia multi-estágio para restabelecimento de sistemas elétricos de distribuição utilizando algoritmos bio-inspirados." Universidade Federal de Juiz de Fora, 2014. https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/697.
Full textAbstract:
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-02-05T17:32:25Z
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diegonascimentoarcanjo.pdf: 1706072 bytes, checksum: 2329ddd810b5aca8da733c7793937d65 (MD5)Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-02-26T11:52:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 diegonascimentoarcanjo.pdf: 1706072 bytes, checksum: 2329ddd810b5aca8da733c7793937d65 (MD5)
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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Neste trabalho é proposto uma metodologia multi-estágio utilizando algoritmos bio-inspirados para a resolução do processo de Restabelecimento de Sistemas Elétricos de Distribuição. O primeiro estágio consiste na solução de uma função multi-objetivo visando a determinação da configuração final das chaves do sistema após isolados os ramos defeituosos (configuração de pós-contingência). Neste estágio, a modelagem da função multi-objetivo busca uma configuração adequada de chaves para minimizar a carga não suprida, as perdas do sistema, o número de chaveamentos, penalizando as violações aos limites operativos do sistema e considerando a presença de consumidores prioritários. Adicionalmente, a restrição de radialidade é assegurada em cada configuração utilizando, caso necessário, uma técnica de abertura de laço. A partir da configuração final obtida no primeiro estágio, são identificadas as chaves que foram manobradas. O segundo estágio da metodologia busca a determinação da sequência de chaveamento levando em conta a minimização da energia não suprida. Essa formulação permite que o tempo de manobra das chaves possa ser considerado. Sendo necessário, é realizado, ainda neste estágio, cortes mínimos discretos de carga para cada manobra executada. Em ambos os estágios foram utilizadas algoritmos bio-inspirados como métodos de solução dos respectivos problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. As técnicas utilizadas são: Algoritmos Genéticos, Método da Eco Localização de Morcegos (Bat Algorithm) e Método da Reprodução dos Pássaros Cuco (Cuckoo Search). Os desenvolvimentos do algoritmo proposto foi implementado no ambiente MatLab®. Os resultados obtidos foram comparados com outras metodologias conhecidas da literatura comprovando a eficiência e robustez da técnica proposta.
This dissertation proposes a methodology for solving multi-stage process of Restoration on Power Distribution Systems using Nature-Inspired Algorithms. The first stage consists in solving a fitness multi-objective function in order to determine the final configuration of the switches after the faulted branches were isolated (post-contingency configuration). In this stage the multi-objective function seeks through the suitable configuration to minimize the undelivered power, the power losses, the number of switching, penalizing for violation in the system operational limits and taking in consideration the presence of priority load in the system. Additionally the radiality constraint is improved using an open loop technique. After the final configuration is obtained, for the first stage, the switches which were maneuvered are identified. The second stage of the methodology is to determine the sequence of switching taking into account the minimization of energy not supplied. This formulation allows to consider the switching operation time. If necessary, the minimum discrete load shedding procedure is made for each maneuvered switch. In both stages Nature-Inspired Algorithms to solve mixed integer nonlinear programming problems were used. The techniques used are: Genetic Algorithms, Bat Algorithm and Cuckoo Search. The developments of the proposed algorithm were implemented in MatLab ® environment. The results obtained were compared with other well-known methodologies showing the efficiency and robustness of the proposed technique.
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Kabalan, Hassan. "Minimizing Time Delay between Mobiles Exchanging Data in an Industrial Wireless Network Cell." Versailles-St Quentin en Yvelines, 2013. http://www.theses.fr/2013VERS0026.
Full textAbstract:
Le but de cette thèse concerne de minimiser le temps d’échange entre les objets mobile dans un environnement industriel. Dans la première partie une étude bibliographique concernant les problèmes d’échange entre les mobiles sera présentée. Dans la suite nous avons comparé par simulation sous NS2 (Network Simulator 2) plusieurs modèles de propagation afin de sélectionner le modèle le plus adapté à notre milieu industriel. Les résultats des simulations ont montré que le modèle pr1238 est le modèle le plus performant. Ce modèle de propagation sera utilisé ensuite pour optimiser l’algorithme d’accès « back-off ». L’algorithme d’accès « back-off » utilisé dans les réseaux 802. 11 souffre de plusieurs problèmes : collision entre les données, retard de transmission des données échangées, qui est très contraignant dans les applications de temps réel. Pour surmonter ces problèmes, nous avons proposé une nouvelle méthode. Cette nouvelle méthode repose en premier lieu sur la modification des paramètres de l’algorithme de « back-off » en cas de succès et de collision afin de réduire le temps d’accès. En deuxième lieu, elle utilise un réseau de neurones pour augmenter la précision sur les paramètres du modèleThe purpose of this study is to discuss the exchanges between mobiles moving in an industrial environment. To reach this study, a simulation approach has been chosen in order reach this study. This novel method aimed to minimize the exchange time between mobiles within an 802. 11 cell. The first step of our study represents the main points arising from this choice. Initially, we described the main existing models of spread and constraints of radio propagation. The selection of relevant model propagation for the selected industrial site is based on several measurements in domain indoor. The implementation of the ITU Pr1238 model was performed by adjusting the parameters of the various models; we decided to select the model recommended by the ITU under reference Pr1238 as our model that is used for the industrial by the NS2 Simulator. The second step was to come up with a modified method of the DCF in order to minimize the necessary time so that all mobiles within the same cell of an 802. 11b network can exchange the shared information during their co-operation. The optimization of the exchanges time between mobiles was carried out by modifying the binary exponential aspect of the Back-off algorithm as a first phase to reduce the access time to the radio medium. Whereas in the second phase this modified and enhanced BEB method was supported by a Neural Network Function to give us precise output parameters. Those outputs will be learned by the Neural Network Function and will be used in the NS2 simulation to get the new results of the time delay to compare them with the standard BEB method results
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Abou, Rjeily Yves. "Management and sustainability of urban drainage systems within smart cities." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10085/document.
Full textAbstract:
Ce travail présente le Contrôle en Temps Réel (CTR) des Réseaux d’Assainissement (RA) dans le cadre des villes intelligentes. Le CTR nécessite de comprendre le fonctionnement du RA et d'effectuer des simulations sur des évènements mesurés, prévus et synthétiques. Par conséquent, un système de Surveillance en Temps Réel (STR) a été installé sur le site expérimental, et combinée à un modèle de simulation. Une méthode d'auto-calage des modèles hydrauliques et un système de prévision des conditions aux limites, ont été développés. Visant à protéger les citoyens et d'atténuer les conséquences des inondations, le CTR est composé d'un système de prévision des inondations suivi d'une gestion dynamique. Le concept et les méthodes proposés ont été appliqués sur le campus de l'Université de Lille 1, au sein du projet SunRise. STR a été trouvé très utile pour comprendre le fonctionnement du RA et pour le calage du modèle de simulation. L'Algorithme Génétique suivi par Pattern Search ont formé une procédure d'auto-calage efficace. NARX Neural Network a été développé et validé pour la prévision des conditions aux limites. Une fois l’opération du RA est analysée, le CTR a été développé. NARX Neural Network a été trouvé capable de prévoir les inondations. Une gestion dynamique pour augmenter la capacité de rétention du réservoir, a été étudiée sur la base du calcul de la variation temporaire de l’ouverture d’une vanne, et les résultats ont été satisfaisants en utilisant l'Algorithme Génétique et l’Algorithme des Abeilles, comme méthodes d'optimisation. Une gestion qualitative a également été examinée et testée pour vérifier son potentiel dans la réduction des volumes d'inondationThis work presents the Real Time Control (RTC) of Urban Drainage Systems (UDS) within smart cities. RTC requires to understand the UDS operation and to perform simulations on measured, forecasted and synthetic events. Therefore, a Real Time Monitoring system (RTM) was implemented on the experimental site, and combined to a simulation model. A model auto-calibration process and hydraulic boundary conditions forecast system were developed, in order to simulate the hydrologic-hydraulic response. Aiming to protect the citizens and mitigate flooding consequences, the RTC was composed of a flooding forecast system followed by a dynamic management strategy. The proposed concept and methodologies were applied and evaluated on the Lille 1 University Campus, within the SunRise project. RTM was found very helpful in understanding the system operation and calibrating the simulation model. Genetic Algorithm followed by Pattern Search formed an effective auto-calibration procedure for the simulation model. NARX Neural Network was developed and validated for forecasting hydraulic boundary conditions. Once understanding the UDS operations, the RTC was developed. NARX Neural Network was found capable to forecast flooding events. A dynamic management for increasing a tank retention capacity, was studied based on calculating a Valve State Schedule, and results were satisfying by using Genetic Algorithm and a modified form of Artificial Bee Colony, as optimization methods. A qualitative management was also proposed and tested for verifying its potential in reducing flooding volumes
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Causo, Matteo. "Neuro-Inspired Energy-Efficient Computing Platforms." Thesis, Lille 1, 2017. http://www.theses.fr/2017LIL10004/document.
Full textAbstract:
Les Big Data mettent en évidence tous les défauts du paradigme de l'informatique classique. Au contraire, le Neuro-Inspiré traite les Big Data comme ressources pour progresser. Dans cette thèse, nous adoptons les principes de Hierarchical Temporal Memory (HTM) comme références neuroscientifiques et nous élaborons sur la façon dont le Bayesian Machine Learning (BML) mène les approches dans le Neuro-Inspiré à s’unifier et à atteindre nos objectives: (i) la simplification et l'amélioration des algorithmes de BML et (ii) l'approche au Neuro-Inspiré avec une prospective Ultra-Low-Power. Donc, nous nous efforçons d'apporter le traitement intelligent proche aux sources de données et de populariser le BML sur l'électronique strictement limitées tels que les appareils portables, mettable et implantables. Cependant, les algorithmes de BML ont besoin d’être optimisés. En fait, leur mise en œuvre en HW est ni efficaces, ni réalisables en raison de la mémoire, la puissance de calcul requises. Nous proposons un algorithme moins complexe, en ligne, distribué et non paramétrique et montrons de meilleurs résultats par rapport aux solutions de l’état de l’art. En fait, nous gagnons deux ordres de grandeur de réduction en complexité au niveau algorithmique et un autre ordre de grandeur grâce à des techniques traditionnelles d'optimisation HW. En particulier, nous concevons une preuve de concept sur une plateforme FPGA pour l'analyse en temps réel d’un flux de données. Enfin, nous démontrons d’être en mesure de résumer les ultimes découvertes du domaine du BML sur un algorithme généralement valide qui peut être mis en œuvre en HW et optimisé pour des applications avec des ressources limitéesBig Data highlights all the flaws of the conventional computing paradigm. Neuro-Inspired computing and other data-centric paradigms rather address Big Data to as resources to progress. In this dissertation, we adopt Hierarchical Temporal Memory (HTM) principles and theory as neuroscientific references and we elaborate on how Bayesian Machine Learning (BML) leads apparently totally different Neuro-Inspired approaches to unify and meet our main objectives: (i) simplifying and enhancing BML algorithms and (ii) approaching Neuro-Inspired computing with an Ultra-Low-Power prospective. In this way, we aim to bring intelligence close to data sources and to popularize BML over strictly constrained electronics such as portable, wearable and implantable devices. Nevertheless, BML algorithms demand for optimizations. In fact, their naïve HW implementation results neither effective nor feasible because of the required memory, computing power and overall complexity. We propose a less complex on-line, distributed nonparametric algorithm and show better results with respect to the state-of-the-art solutions. In fact, we gain two orders of magnitude in complexity reduction with only algorithm level considerations and manipulations. A further order of magnitude in complexity reduction results through traditional HW optimization techniques. In particular, we conceive a proof-of-concept on a FPGA platform for real-time stream analytics. Finally, we demonstrate we are able to summarize the ultimate findings in Machine Learning into a generally valid algorithm that can be implemented in HW and optimized for strictly constrained applications
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Michaud, Dorian. "Indexation bio-inspirée pour la recherche d'images par similarité." Thesis, Poitiers, 2018. http://www.theses.fr/2018POIT2288/document.
Full textAbstract:
La recherche d'images basée sur le contenu visuel est un domaine très actif de la vision par ordinateur, car le nombre de bases d'images disponibles ne cesse d'augmenter.L’objectif de ce type d’approche est de retourner les images les plus proches d'une requête donnée en terme de contenu visuel.Notre travail s'inscrit dans un contexte applicatif spécifique qui consiste à indexer des petites bases d'images expertes sur lesquelles nous n'avons aucune connaissance a priori.L’une de nos contributions pour palier ce problème consiste à choisir un ensemble de descripteurs visuels et de les placer en compétition directe. Nous utilisons deux stratégies pour combiner ces caractéristiques : la première, est pyschovisuelle, et la seconde, est statistique.Dans ce contexte, nous proposons une approche adaptative non supervisée, basée sur les sacs de mots et phrases visuels, dont le principe est de sélectionner les caractéristiques pertinentes pour chaque point d'intérêt dans le but de renforcer la représentation de l'image.Les tests effectués montrent l'intérêt d'utiliser ce type de méthodes malgré la domination des méthodes basées réseaux de neurones convolutifs dans la littérature.Nous proposons également une étude, ainsi que les résultats de nos premiers tests concernant le renforcement de la recherche en utilisant des méthodes semi-interactives basées sur l’expertise de l'utilisateurImage Retrieval is still a very active field of image processing as the number of available image datasets continuously increases.One of the principal objectives of Content-Based Image Retrieval (CBIR) is to return the most similar images to a given query with respect to their visual content.Our work fits in a very specific application context: indexing small expert image datasets, with no prior knowledge on the images. Because of the image complexity, one of our contributions is the choice of effective descriptors from literature placed in direct competition.Two strategies are used to combine features: a psycho-visual one and a statistical one.In this context, we propose an unsupervised and adaptive framework based on the well-known bags of visual words and phrases models that select relevant visual descriptors for each keypoint to construct a more discriminative image representation.Experiments show the interest of using this this type of methodologies during a time when convolutional neural networks are ubiquitous.We also propose a study about semi interactive retrieval to improve the accuracy of CBIR systems by using the knowledge of the expert users
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Boisard, Olivier. "Optimization and implementation of bio-inspired feature extraction frameworks for visual object recognition." Thesis, Dijon, 2016. http://www.theses.fr/2016DIJOS016/document.
Full textAbstract:
L'industrie a des besoins croissants en systèmes dits intelligents, capable d'analyserles signaux acquis par des capteurs et prendre une décision en conséquence. Cessystèmes sont particulièrement utiles pour des applications de vidéo-surveillanceou de contrôle de qualité. Pour des questions de coût et de consommation d'énergie,il est souhaitable que la prise de décision ait lieu au plus près du capteur. Pourrépondre à cette problématique, une approche prometteuse est d'utiliser des méthodesdites bio-inspirées, qui consistent en l'application de modèles computationels issusde la biologie ou des sciences cognitives à des problèmes industriels. Les travauxmenés au cours de ce doctorat ont consisté à choisir des méthodes d'extractionde caractéristiques bio-inspirées, et à les optimiser dans le but de les implantersur des plateformes matérielles dédiées pour des applications en vision par ordinateur.Tout d'abord, nous proposons un algorithme générique pouvant être utilisés dans différentscas d'utilisation, ayant une complexité acceptable et une faible empreinte mémoire.Ensuite, nous proposons des optimisations pour une méthode plus générale, baséesessentiellement sur une simplification du codage des données, ainsi qu'une implantationmatérielle basées sur ces optimisations. Ces deux contributions peuvent par ailleurss'appliquer à bien d'autres méthodes que celles étudiées dans ce documentIndustry has growing needs for so-called “intelligent systems”, capable of not only ac-quire data, but also to analyse it and to make decisions accordingly. Such systems areparticularly useful for video-surveillance, in which case alarms must be raised in case ofan intrusion. For cost saving and power consumption reasons, it is better to perform thatprocess as close to the sensor as possible. To address that issue, a promising approach isto use bio-inspired frameworks, which consist in applying computational biology modelsto industrial applications. The work carried out during that thesis consisted in select-ing bio-inspired feature extraction frameworks, and to optimize them with the aim toimplement them on a dedicated hardware platform, for computer vision applications.First, we propose a generic algorithm, which may be used in several use case scenarios,having an acceptable complexity and a low memory print. Then, we proposed opti-mizations for a more global framework, based on precision degradation in computations,hence easing up its implementation on embedded systems. Results suggest that whilethe framework we developed may not be as accurate as the state of the art, it is moregeneric. Furthermore, the optimizations we proposed for the more complex frameworkare fully compatible with other optimizations from the literature, and provide encourag-ing perspective for future developments. Finally, both contributions have a scope thatgoes beyond the sole frameworks that we studied, and may be used in other, more widelyused frameworks as well
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Loshchilov, Ilya. "Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00823882.
Full textAbstract:
Les Algorithmes Évolutionnaires (AEs) ont été très étudiés en raison de leur capacité à résoudre des problèmes d'optimisation complexes en utilisant des opérateurs de variation adaptés à des problèmes spécifiques. Une recherche dirigée par une population de solutions offre une bonne robustesse par rapport à un bruit modéré et la multi-modalité de la fonction optimisée, contrairement à d'autres méthodes d'optimisation classiques telles que les méthodes de quasi-Newton. La principale limitation de AEs, le grand nombre d'évaluations de la fonction objectif, pénalise toutefois l'usage des AEs pour l'optimisation de fonctions chères en temps calcul. La présente thèse se concentre sur un algorithme évolutionnaire, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES), connu comme un algorithme puissant pour l'optimisation continue boîte noire. Nous présentons l'état de l'art des algorithmes, dérivés de CMA-ES, pour résoudre les problèmes d'optimisation mono- et multi-objectifs dans le scénario boîte noire. Une première contribution, visant l'optimisation de fonctions coûteuses, concerne l'approximation scalaire de la fonction objectif. Le meta-modèle appris respecte l'ordre des solutions (induit par la valeur de la fonction objectif pour ces solutions) ; il est ainsi invariant par transformation monotone de la fonction objectif. L'algorithme ainsi défini, saACM-ES, intègre étroitement l'optimisation réalisée par CMA-ES et l'apprentissage statistique de meta-modèles adaptatifs ; en particulier les meta-modèles reposent sur la matrice de covariance adaptée par CMA-ES. saACM-ES préserve ainsi les deux propriété clé d'invariance de CMA-ES~: invariance i) par rapport aux transformations monotones de la fonction objectif; et ii) par rapport aux transformations orthogonales de l'espace de recherche. L'approche est étendue au cadre de l'optimisation multi-objectifs, en proposant deux types de meta-modèles (scalaires). La première repose sur la caractérisation du front de Pareto courant (utilisant une variante mixte de One Class Support Vector Machone (SVM) pour les points dominés et de Regression SVM pour les points non-dominés). La seconde repose sur l'apprentissage d'ordre des solutions (rang de Pareto) des solutions. Ces deux approches sont intégrées à CMA-ES pour l'optimisation multi-objectif (MO-CMA-ES) et nous discutons quelques aspects de l'exploitation de meta-modèles dans le contexte de l'optimisation multi-objectif. Une seconde contribution concerne la conception d'algorithmes nouveaux pour l'optimi\-sation mono-objectif, multi-objectifs et multi-modale, développés pour comprendre, explorer et élargir les frontières du domaine des algorithmes évolutionnaires et CMA-ES en particulier. Spécifiquement, l'adaptation du système de coordonnées proposée par CMA-ES est couplée à une méthode adaptative de descente coordonnée par coordonnée. Une stratégie adaptative de redémarrage de CMA-ES est proposée pour l'optimisation multi-modale. Enfin, des stratégies de sélection adaptées aux cas de l'optimisation multi-objectifs et remédiant aux difficultés rencontrées par MO-CMA-ES sont proposées.
Books on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
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A, Vasuki. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Taylor & Francis Group, 2020.
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A, Vasuki. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Taylor & Francis Group, 2020.
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A, Vasuki. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Taylor & Francis Group, 2020.
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A, Vasuki. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Taylor & Francis Group, 2022.
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A, Vasuki. Nature-Inspired Optimization Algorithms. Taylor & Francis Group, 2020.
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Dey, Nilanjan, Amira S. Ashour, Jagatheesan Kallannan, and Anand Baskaran. Bio-Inspired Algorithms in PID Controller Optimization. Taylor & Francis Group, 2018.
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Dey, Nilanjan, Amira S. Ashour, Jagatheesan Kallannan, and Anand Baskaran. Bio-Inspired Algorithms in PID Controller Optimization. Taylor & Francis Group, 2018.
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Dey, Nilanjan, Amira S. Ashour, Jagatheesan Kallannan, and Anand Baskaran. Bio-Inspired Algorithms in PID Controller Optimization. Taylor & Francis Group, 2018.
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Dey, Nilanjan, Amira S. Ashour, Jagatheesan Kallannan, and Anand Baskaran. Bio-Inspired Algorithms in PID Controller Optimization. Taylor & Francis Group, 2018.
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Livre de Coloriage Mathématique Pour Adultes: 100 Pages, Beaux Motifs Mathématiques Inspirés Par la Nature, l'art, le Mandala, les Animaux. Independently Published, 2021.
Find full textBook chapters on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
1
Sahle, Kalkidan A., and Abdulkerim M. Yibre. "Hybrid of Ensemble Machine Learning and Nature-Inspired Algorithms for Divorce Prediction." In Pan-African Conference on Artificial Intelligence, 242–64. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-57639-3_11.
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2
Mounir, Mohamed, Mohamed Bakry El Mashade, and Gurjot Singh Gaba. "Nature-Inspired-Based PTS for PAPR Reduction in OFDM Systems." In Advances in Computer and Electrical Engineering, 57–88. IGI Global, 2020. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-1626-3.ch004.
Full textAbstract:
OFDM is widely used in high data rate applications due to its ability to mitigate frequency selectivity. However, OFDM suffers from high PAPR problem. This degrades the system performance. PTS is a promising PAPR reduction technique. However, its computational complexity is large; to reduce it, different suboptimal solution (heuristics) were presented in literature. Heuristics PTS algorithms can be categorized into descent-heuristics and metaheuristics. In this chapter, descent-heuristics-based PTS and metaheuristics-based PTS are compared. Results showed that RS-PTS is the best one among descent-heuristics algorithms. Metaheuristics algorithms can also be classified into single solution-based methods and nature-inspired methods. Among metaheuristics algorithms, two natural inspired algorithms and one single solution-based methods, namely PSO, ABC, and SA, were selected to be compared with descent-heuristics algorithms. Results showed that PTS based on nature-inspired methods is better than PTS based on descent heuristics and PTS based on single-solution metaheuristics method.
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Panda, Madhumita, and Sujata Dash. "Automatic Test Data Generation Using Bio-Inspired Algorithms." In Advances in Computational Intelligence and Robotics, 140–59. IGI Global, 2018. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-2857-9.ch008.
Full textAbstract:
This chapter presents an overview of some widely accepted bio-inspired metaheuristic algorithms which would be helpful in solving the problems of software testing. Testing is an integral part of the software development process. A sizable number of Nature based algorithms coming under the per- view of metaheuristics have been used by researchers to solve practical problems of different disciplines of engineering and computer science, and software engineering. Here an exhaustive review of metaheuristic algorithms which have been employed to optimize the solution of test data generation for past 20 -30 years is presented. In addition to this, authors have reviewed their own work has been developed particularly to generate test data for path coverage based testing using Cuckoo Search and Gravitational Search algorithms. Also, an extensive comparison with the results obtained using Genetic Algorithms, Particle swarm optimization, Differential Evolution and Artificial Bee Colony algorithm are presented to establish the significance of the study.
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Panda, Madhumita, and Sujata Dash. "Automatic Test Data Generation Using Bio-Inspired Algorithms." In Research Anthology on Recent Trends, Tools, and Implications of Computer Programming, 848–66. IGI Global, 2021. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-3016-0.ch038.
Full textAbstract:
This chapter presents an overview of some widely accepted bio-inspired metaheuristic algorithms which would be helpful in solving the problems of software testing. Testing is an integral part of the software development process. A sizable number of Nature based algorithms coming under the per- view of metaheuristics have been used by researchers to solve practical problems of different disciplines of engineering and computer science, and software engineering. Here an exhaustive review of metaheuristic algorithms which have been employed to optimize the solution of test data generation for past 20 -30 years is presented. In addition to this, authors have reviewed their own work has been developed particularly to generate test data for path coverage based testing using Cuckoo Search and Gravitational Search algorithms. Also, an extensive comparison with the results obtained using Genetic Algorithms, Particle swarm optimization, Differential Evolution and Artificial Bee Colony algorithm are presented to establish the significance of the study.
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Bhattacharyya, Pushpak, and Mitesh Khapra. "Word Sense Disambiguation." In Emerging Applications of Natural Language Processing, 22–51. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2169-5.ch002.
Full textAbstract:
This chapter discusses the basic concepts of Word Sense Disambiguation (WSD) and the approaches to solving this problem. Both general purpose WSD and domain specific WSD are presented. The first part of the discussion focuses on existing approaches for WSD, including knowledge-based, supervised, semi-supervised, unsupervised, hybrid, and bilingual approaches. The accuracy value for general purpose WSD as the current state of affairs seems to be pegged at around 65%. This has motivated investigations into domain specific WSD, which is the current trend in the field. In the latter part of the chapter, we present a greedy neural network inspired algorithm for domain specific WSD and compare its performance with other state-of-the-art algorithms for WSD. Our experiments suggest that for domain-specific WSD, simply selecting the most frequent sense of a word does as well as any state-of-the-art algorithm.
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Lanza-Gutierrez, Jose M., Ricardo Soto, Broderick Crawford, Juan A. Gomez-Pulido, Nicolas Fernandez, and Carlos Castillo. "Applying an Electromagnetism-Like Algorithm for Solving the Manufacturing Cell Design Problem." In Recent Developments in Intelligent Nature-Inspired Computing, 37–61. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-2322-2.ch002.
Full textAbstract:
Group technology has acquired a great consideration in the last years. This technique allows including the advantages of serial production to any manufacturing industry by dividing a manufacturing plant into a set of machine-part cells. The identification and formation of the cells are known as the Manufacturing Cell Design Problem (MCDP), which is an NP-hard problem. In this paper, the authors propose to solve the problem through a swarm intelligence metaheuristic called ElectroMagnetism-like (EM-like) algorithm, which is inspired by the attraction-repulsion mechanism of particles in the context of the electromagnetic theory. The original EM-like algorithm was designed for solving continuous optimization problems, while the MCDP is usually formulated by assuming a binary approach. Hence, the authors propose an adaptation of this algorithm for addressing the problem. Such adaptation is applied for solving a freely available dataset of the MCDP, obtaining competitive results compared to recent approaches.
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Prakash, Ved, Suman Pandey, and Deepti Singh. "A Perspective View of Bio-Inspire Approaches Employing in Wireless Sensor Networks." In IoT-enabled Sensor Networks: Architecture, Methodologies, Security, and Futuristic Applications, 18–31. BENTHAM SCIENCE PUBLISHERS, 2024. http://dx.doi.org/10.2174/9789815049480124060004.
Full textAbstract:
In this chapter, we discuss a bio-inspired computational model that utilizes heuristic techniques. This model is robust and possesses optimization capabilities to address obscure and substantiated problems. Swarm intelligence is an integral part of this bio-inspired model, functioning within groups. The nature of these algorithms is non-centralized, drawing inspiration from self-management to solve real-life complex computational problems. Examples include the traveling salesman problem, the shortest path problem, optimal fitness functions, security systems, and the use of optimal computational resources in various areas. The deployment of a Wireless Sensor Network involves a group of sensor nodes, typically implemented at remote locations to observe environmental behaviors. However, these sensor nodes operate on batteries, making replacement or recharge nearly impossible once deployed. Energy is a crucial resource for wireless sensor networks to extend their lifetime. While numerous concepts have been proposed to improve the lifespan of wireless sensor networks, many issues in Wireless Sensor Networks (WSN) are designed as multi-dimensional optimization problems. The bio-inspired model offers a solution to overcome these challenges. Swarm Intelligence proves to be a simple, efficient, and effective computational methodology for addressing various issues in wireless sensor networks, including node localization, clustering, data aggregation, and deployment. The Swarm Intelligence methodology encompasses several algorithms such as Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO), Reactive Search Optimization (RSO), Fish Swarm Algorithm (FSA), Genetic Algorithm (GA), Bacterial Foraging Algorithm (BFA), and Differential Evolution (DE). This chapter introduces Swarm Intelligence-based optimization algorithms and explores the impact of PSO in wireless sensor networks.
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Coello, C. A. C. "Evolutionary Multi-Objective Optimization in Finance." In Handbook of Research on Nature-Inspired Computing for Economics and Management, 74–89. IGI Global, 2007. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59140-984-7.ch006.
Full textAbstract:
This chapter provides a brief introduction of the use of evolutionary algorithms in the solution of multi-objective optimization problems (an area now called “evolutionary multi-objective optimization”). Besides providing some basic concepts and a brief description of the approaches that are more commonly used nowadays, the chapter also provides some of the current and future research trends in the area. In the final part of the chapter, we provide a short description of the sort of applications that multi-objective evolutionary algorithms have found in finance, identifying some possible paths for future research.
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Goel, Lavika, Lavanya B., and Pallavi Panchal. "Hybridization of Biogeography-Based Optimization and Gravitational Search Algorithm for Efficient Face Recognition." In Advances in Computational Intelligence and Robotics, 258–79. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-7338-8.ch012.
Full textAbstract:
This chapter aims to apply a novel hybridized evolutionary algorithm to the application of face recognition. Biogeography-based optimization (BBO) has some element of randomness to it that apart from improving the feasibility of a solution could reduce it as well. In order to overcome this drawback, this chapter proposes a hybridization of BBO with gravitational search algorithm (GSA), another nature-inspired algorithm, by incorporating certain knowledge into BBO instead of the randomness. The migration procedure of BBO that migrates SIVs between solutions is done between solutions only if the migration would lead to the betterment of a solution. BBO-GSA algorithm is applied to face recognition with the LFW (labelled faces in the wild) and ORL datasets in order to test its efficiency. Experimental results show that the proposed BBO-GSA algorithm outperforms or is on par with some of the nature-inspired techniques that have been applied to face recognition so far by achieving a recognition rate of 80% with the LFW dataset and 99.75% with the ORL dataset.
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Bonabeau, Eric, Marco Dorigo, and Guy Theraulaz. "Ant Foraging Behavior, Combinatorial Optimization, and Routing in Communications Networks." In Swarm Intelligence. Oxford University Press, 1999. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195131581.003.0006.
Full textAbstract:
This chapter is dedicated to the description of the collective foraging behavior of ants and to the discussion of several computational models inspired by that behavior—ant-based algorithms or ant colony optimization (AGO) algorithms. In the first part of the chapter, several examples of cooperative foraging in ants are described and modeled. In particular, in some species a colony self-organizes to find and exploit the food source that is closest to the nest. A set of conveniently defined artificial ants, the behavior of which is designed after that of their real counterparts, can be used to solve combinatorial optimization problems. A detailed introduction to ant-based algorithms is given by using the traveling salesman problem (TSP) as an application problem. Ant-based algorithms have been applied to other combinatorial optimization problems such as the quadratic assignment problem, graph coloring, job-shop scheduling, sequential ordering, and vehicle routing. Results obtained with ant-based algorithms are often as good as those obtained with other general-purpose heuristics. Application to the quadratic assignment problem is described in detail. Coupling ant-based algorithms with local optimizers obtains, in some cases, world-class results. Parallels are drawn between ant-based optimization algorithms and other nature-inspired optimization techniques, such as neural nets and evolutionary computation. All the combinatorial problems mentioned above are static, that is, their characteristics do not change over time. In the last part of the chapter, the application of ant-based algorithms to a class of stochastic time-varying problems is investigated: routing in telecommunications networks. Given the adaptive capabilities built into the ant-based algorithms, they may be more competitive in stochastic time-varying domains, in which solutions must be adapted online to changing conditions, than in static problems. The performance of AntNet, an ant-based algorithm designed to adaptively build routing tables in packet-switching communications networks, is the best of a number of state-of-the-art algorithms compared on an extensive set of experimental conditions. Many ant species have trail-laying trail-following behavior when foraging: individual ants deposit a chemical substance called pheromone as they move from a food source to their nest, and foragers follow such pheromone trails.
Conference papers on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
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Keunhyun Oh and Sung-Bae Cho. "A hybrid method of Dijkstra algorithm and evolutionary neural network for optimal Ms. Pac-Man agent." In 2010 Second World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/nabic.2010.5716312.
Full text
2
Boudreau, Roger, and Clément M. Gosselin. "The Synthesis of Planar Parallel Manipulators With a Genetic Algorithm." In ASME 1998 Design Engineering Technical Conferences. American Society of Mechanical Engineers, 1998. http://dx.doi.org/10.1115/detc98/mech-5957.
Full textAbstract:
Abstract This paper presents a genetic algorithm approach for the synthesis of planar three-degree-of-freedom parallel manipulators. A genetic algorithm is an optimization method inspired by natural evolution. As in nature, the fittest members of a population are given better chances of reproducing and transmitting part of their genetic heritage to the next generation. This leads to stronger and stronger generations which evolve towards the solution of the problem. For the applications studied here, the individuals in the population consist of the thirteen architectural parameters of the manipulators. The algorithm optimizes these parameters to obtain a workspace as close as possible to a prescribed working area. For each individual of the population, the geometric description of the workspace can be obtained. The algorithm then determines the intersection between the prescribed workspace and the actual workspace, and minimizes the area of the regions that do not intersect. The method is applied to two planar three-degree-of-freedom parallel manipulators, one with prismatic joints and one with revolute joints.
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Hewing, Lukas, Dennis Gramlich, Chris Verhoek, Rafael Polonio, Joost Veenman, Carlos Ardura, Roland Tóth, Christian Ebenbauer, Carsten Scherer, and Valentin Preda. "Enhancing the Guidance, Navigation and Control of Autonomous Parafoils using Machine Learning Methods." In ESA 12th International Conference on Guidance Navigation and Control and 9th International Conference on Astrodynamics Tools and Techniques. ESA, 2023. http://dx.doi.org/10.5270/esa-gnc-icatt-2023-135.
Full textAbstract:
Artificial Intelligence techniques have developed into a transformative force across many industries. Their industrial adaption in aerospace Guidance, Navigation and Control (GNC) systems, however, has been rather limited to date. The “Artificial Intelligence for Guidance, Navigation and Control” (AI4GNC) project led by SENER Aeroespacial and funded by the European Space Agency (ESA) investigates the potential of several machine learning methods to enhance the performance and robustness of an aerospace GNC design. As a specific use case, we consider the descent and landing phase of an autonomous parafoil-guided return vehicle, inspired by the ESA Space Rider whose GNC software is developed by SENER. On this benchmark scenario, we demonstrate how a combination of machine learning methods can be used to significantly improve the performance of a baseline GNC design and gain insight into the system behaviour and its sensitivities. We investigate several complementing technologies at different hierarchical levels in the GNC and its design process and demonstrate the gained advantages on a full-complexity functional simulator, representative of industrial practice. At the intersection of guidance and controls, the project employs data-driven system identification to capture closed-loop system behaviour to serve as a basis for higher-level planning and guidance algorithms. Such models are typically cumbersome to derive from first principles since flight software, including lower-level controllers, actuator saturations and similar effects are part of the loop. In particular, neural networks which have been trained with an efficient deep-learning-based system identification method are used to augment an idealized baseline model which assumes perfect lower-level control. This is shown to effectively reduce residual errors while extending the region of validity compared to alternative linear variants and thereby provide an accurate system description to higher-level planning algorithms. Within the guidance layer, a robust trajectory planning technique is developed based on onboard optimization which can take numerous sources of uncertainty into account, such as wind conditions or uncertain system dynamics. The planning method relies on a novel extension of differential dynamic programming using results from robust control to formulate a sequence of semidefinite programs to find feedback & feedforward policies that efficiently steer the system despite the adversarial action of uncertainties. Extensive evaluations on the functional simulator show a clear hierarchy of achieved performances: (nominal) optimization-based guidance outperforms the baseline solution, while the novel robust variant shows the strongest performance. We furthermore present a developed GNC auto-tuner tool that utilizes Bayesian optimization (BO) to efficiently tune high-level GNC parameters for complex natural language constraints or objectives formulated in terms of temporal logic expressions. The use of Bayesian optimization enables a data-efficient stochastic black-box optimization of several key GNC parameters using a small number of (simulation) experiments. We further demonstrate that it is straightforward to employ the techniques in an antagonistic fashion leading to an effective worst-case-analysis tool. Our results show how such temporal logic-constrained BO can be efficiently used to improve system performance, explore parameter interdependencies and provide valuable insights to support the tuning of complex GNC systems. Finally, all developments are presented in a unified perspective highlighting synergies and sketching a general framework in which AI and data-driven techniques can contribute to the GNC discipline. This particularly highlights the increasingly central position of simulations, not only as a verification and validation tool but rather as an integral part of the GNC design process itself. With this, we envision a viable path forward towards the integration of AI techniques towards industrial practice, and towards realizing its considerable potential for the field.
Reports on the topic "Algorithmes inspirés par la nature"
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Arbour, William, Guy Lacroix, and Steeve Marchand. Libération conditionnelle, réinsertion sociale et récidive criminelle. CIRANO, December 2023. http://dx.doi.org/10.54932/likh8817.
Full textAbstract:
Cette étude se divise en deux parties distinctes. Dans la première, nous nous intéressons aux motifs pour lesquels plus de 50 % des détenus québécois choisissent de renoncer à leur droit de participer à une audience en vue d’une libération conditionnelle éventuelle. Cette décision est examinée à travers des régressions multivariées et des algorithmes d'apprentissage automatique, révélant que la renonciation est fortement influencée par les caractéristiques individuelles des détenus, leur profil criminogène et la nature du crime commis. L’analyse montre également que les détenus qui renoncent à une audience auraient probablement été soumis à des conditions plus strictes s'ils avaient été libérés sous condition, comparativement à ceux effectivement libérés. La seconde partie de l'étude se concentre sur la récidive criminelle des individus ayant bénéficié d'une libération conditionnelle « à la marge », c’est-à-dire pour lesquels l’octroi de la libération était surtout déterminé par l’historique des décisions des commissaires devant lesquels ils devaient se présenter. Pour ces individus, la libération conditionnelle diminue significativement le taux de récidive de plus de 8 points de pourcentage dans les cinq années suivant leur libération. La libération conditionnelle permet de réduire à la fois le temps d'incarcération actuel et futur de ces individus, tout en diminuant la probabilité de récidive.