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Etude de performance de deux algorithmes d'optimisation globale / Ahmed Walid Moulahoum

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Titre : Etude de performance de deux algorithmes d'optimisation globale : le shuffled complex evolution (SCE) et l'algorithme génétique (GA)
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Ahmed Walid Moulahoum, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse
Editeur : [S.l.] : [s.n.]
Année de publication : 2016
Importance : 73 f.
Présentation : ill.
Format : 30 cm.
Accompagnement : 1 CD-ROM.
Note générale : Mémoire de Master : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2016
Bibliogr. f. 74 - 75
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Calage automatique
Shuffled complex evolution
Algorithme génétique
Problèmes d'optimisation
Index. décimale : Ms06316
Résumé : Les méthodes d'optimisation globale liées aux modèles de simulations sont largement utilisées pour le calage automatique et constituent des utiles pour recherche des solutions efficientes pour une bonne gestion environnementale.
Cependant, le degré de difficulté à résoudre un problème d'optimisation globale est généralement dépendant de la dimensionnalité du problème et certaines caractéristiques de la fonction objective.
Deux méthodes d'optimisation globale sont présentées dans cette étude.
Ces algorithmes sont testé en exécutant 100 essais initiés aléatoirement sur 6 problèmes de test de difficultés différentes.
Enfin, les performances des deux méthodes ont été comparées par le calage automatique d'un modèle combiné IHACRES-GR4J pour deux ans de ruissellement journalier du bassin versant de Canning en Australie Occidentale, en prenant le critère de Nash pour la fonction objectif.
La performance du SCE a toujours été mieux par rapport aux résultats du GA.
Le SCE offre une plus grande efficience et efficacité pour atteindre la solution optimale et ce pour les paramètres par défaut des deux méthodes.
Le programme SCE-UA est donc recommandé pour le calage automatique du modèle.

Etude de performance de deux algorithmes d'optimisation globale : le shuffled complex evolution (SCE) et l'algorithme génétique (GA) [texte imprimé] / Ahmed Walid Moulahoum, Auteur ; Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2016 . - 73 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Mémoire de Master : Hydraulique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2016
Bibliogr. f. 74 - 75
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Calage automatique
Shuffled complex evolution
Algorithme génétique
Problèmes d'optimisation
Index. décimale : Ms06316
Résumé : Les méthodes d'optimisation globale liées aux modèles de simulations sont largement utilisées pour le calage automatique et constituent des utiles pour recherche des solutions efficientes pour une bonne gestion environnementale.
Cependant, le degré de difficulté à résoudre un problème d'optimisation globale est généralement dépendant de la dimensionnalité du problème et certaines caractéristiques de la fonction objective.
Deux méthodes d'optimisation globale sont présentées dans cette étude.
Ces algorithmes sont testé en exécutant 100 essais initiés aléatoirement sur 6 problèmes de test de difficultés différentes.
Enfin, les performances des deux méthodes ont été comparées par le calage automatique d'un modèle combiné IHACRES-GR4J pour deux ans de ruissellement journalier du bassin versant de Canning en Australie Occidentale, en prenant le critère de Nash pour la fonction objectif.
La performance du SCE a toujours été mieux par rapport aux résultats du GA.
Le SCE offre une plus grande efficience et efficacité pour atteindre la solution optimale et ce pour les paramètres par défaut des deux méthodes.
Le programme SCE-UA est donc recommandé pour le calage automatique du modèle.

Exemplaires

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire
Ms06316 Ms06316 Papier Bibliothèque centrale Mémoire de Master Disponible

Documents numériques

MOULAHOUM.Ahmed Walid.pdf
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