Documents disponibles écrits par cet auteur

Algorithmes évolutionnaires multiobjectifs / Labdelaoui, Hilal 

Public ISBD Titre : Algorithmes évolutionnaires multiobjectifs : application pour la commande d'un réseau électrique multimachine Type de document : texte imprimé Auteurs : Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2007 Importance : 72 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Magister : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. f. 70 - 72 Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithme  évolutionnaire Réseau  électrique Commande  logique  floue Index. décimale : M001907 Résumé : Dans ce travail, un nouvel algorithme évolutionnaire multiobjectif est proposé et appliqué à un problème de commande d’un réseau électrique multimachine. L’algorithme proposé, nommé ε-GMOEA, est basé sur une combinaison de certaines techniques utilisées par trois autres approches évolutionnaires multiobjectifs très connues, à savoir ε-MOEA, NSGA-II et SPEA2. Dans le but d’évaluer les performances de ε-GMOEA, celui-ci est comparé avec les autres méthodes sur une série de problèmes de test, en utilisant quelques métriques de performance. L’algorithme est ensuite utilisé pour la synthèse d’une commande décentralisée d’un réseau électrique à trois machines. La commande a été développée sur la base d’une association de la technique du backstepping et la commande par logique floue. Ce travail est organisé de la façon suivante. Le chapitre qui suit présente d’une façon générale les algorithmes évolutionnaires et met l’accent sur les algorithmes génétiques, un cas particulier de ces algorithmes, très connus et utilisés dans la communauté scientifique. Le troisième chapitre traite les problèmes d’optimisation multiobjectifs et offre une description détaillée du fonctionnement de quelques célèbres méthodes évolutionnaires multiobjectifs. Le quatrième chapitre présente notre approche d’optimisation multiobjectif. L’évaluation des performances de cette approche est faite conjointement avec les trois autres méthodes présentées au Chapitre 3, en utilisant une série de problèmes de test et en se basant sur certains critères de performance. Le cinquième chapitre décrit l’application de l’algorithme proposé sur un problème de commande d’un réseau électrique multimachine. Pour finir, nous exposons les conclusions finales de notre travail et les perspectives futures. Algorithmes évolutionnaires multiobjectifs : application pour la commande d'un réseau électrique multimachine [texte imprimé] / Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2007 . - 72 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Magister : Automatique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2007 Bibliogr. f. 70 - 72 Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithme  évolutionnaire Réseau  électrique Commande  logique  floue Index. décimale : M001907 Résumé : Dans ce travail, un nouvel algorithme évolutionnaire multiobjectif est proposé et appliqué à un problème de commande d’un réseau électrique multimachine. L’algorithme proposé, nommé ε-GMOEA, est basé sur une combinaison de certaines techniques utilisées par trois autres approches évolutionnaires multiobjectifs très connues, à savoir ε-MOEA, NSGA-II et SPEA2. Dans le but d’évaluer les performances de ε-GMOEA, celui-ci est comparé avec les autres méthodes sur une série de problèmes de test, en utilisant quelques métriques de performance. L’algorithme est ensuite utilisé pour la synthèse d’une commande décentralisée d’un réseau électrique à trois machines. La commande a été développée sur la base d’une association de la technique du backstepping et la commande par logique floue. Ce travail est organisé de la façon suivante. Le chapitre qui suit présente d’une façon générale les algorithmes évolutionnaires et met l’accent sur les algorithmes génétiques, un cas particulier de ces algorithmes, très connus et utilisés dans la communauté scientifique. Le troisième chapitre traite les problèmes d’optimisation multiobjectifs et offre une description détaillée du fonctionnement de quelques célèbres méthodes évolutionnaires multiobjectifs. Le quatrième chapitre présente notre approche d’optimisation multiobjectif. L’évaluation des performances de cette approche est faite conjointement avec les trois autres méthodes présentées au Chapitre 3, en utilisant une série de problèmes de test et en se basant sur certains critères de performance. Le cinquième chapitre décrit l’application de l’algorithme proposé sur un problème de commande d’un réseau électrique multimachine. Pour finir, nous exposons les conclusions finales de notre travail et les perspectives futures.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
M001907A	M001907	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible
M001907B	M001907	Papier	Bibliothèque centrale	Mémoire de Magister	Disponible

Documents numériques

LABDELLAOUI.Hilal.pdf URL

Application des algorithmes génétiques en identification non-linéaire et en commande H∞et par backstepping / Bensouna, Abdellah 

Public ISBD Titre : Application des algorithmes génétiques en identification non-linéaire et en commande H∞et par backstepping Type de document : texte imprimé Auteurs : Bensouna, Abdellah, Auteur ; Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2003 Importance : 83 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2003 Bibliogr.[2] f. - Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithme  génétique Commande  H₂/  H∞ Identification  non-linéaire Backstepping Index. décimale : PA01203 Résumé : Dans ce travail, nous avons étudié les algorithmes génétiques ainsi que leur utilisation en commande et identification des systèmes. Dans un premier cas, ils ont été appliqués à un problème d'optimisation des paramètres d'une loi de commande, obtenue via l'approche de backstepping, qui est appliquée à un robot manipulateur de type PUMA 560. Dans le deuxième cas, un AG a été utilisé pour trouver l'ensemble des régulateurs, obtenus via l'approche H₂/ H∞ et satisfaisants les performances H₂/ H∞. Finalement, un AG a été appliqué dans la procédure de sélection de termes dans le problème d'identification non-linéaire. Application des algorithmes génétiques en identification non-linéaire et en commande H∞et par backstepping [texte imprimé] / Bensouna, Abdellah, Auteur ; Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2003 . - 83 f. : ill. ; 30 cm. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Automatique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2003 Bibliogr.[2] f. - Annexe [3] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithme  génétique Commande  H₂/  H∞ Identification  non-linéaire Backstepping Index. décimale : PA01203 Résumé : Dans ce travail, nous avons étudié les algorithmes génétiques ainsi que leur utilisation en commande et identification des systèmes. Dans un premier cas, ils ont été appliqués à un problème d'optimisation des paramètres d'une loi de commande, obtenue via l'approche de backstepping, qui est appliquée à un robot manipulateur de type PUMA 560. Dans le deuxième cas, un AG a été utilisé pour trouver l'ensemble des régulateurs, obtenus via l'approche H₂/ H∞ et satisfaisants les performances H₂/ H∞. Finalement, un AG a été appliqué dans la procédure de sélection de termes dans le problème d'identification non-linéaire.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PA01203	PA01203	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable

Documents numériques

BENSOUNA.Abdellah_LABDELAOUI.Hilal.pdf URL

Contribution à l'optimisation multiobjectif par métaheuristiques / Labdelaoui, Hilal 

Public ISBD Titre : Contribution à l'optimisation multiobjectif par métaheuristiques : application à la synthése des Pss dans les réseaux électriques Type de document : texte imprimé Auteurs : Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse ; Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 89 f. Format : 30 cm Accompagnement : 1CD-ROM Note générale : Thèse de doctorat : Automatique : Alger,École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f.102 - 107 .- Annexe. [109] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux  électriques,  Stabilisateurs  de  puissance,  Optimisation  multi  objectif,  Métahistoriques. Index. décimale : D004719 Résumé : Ce travail porte sur la résolution des problèmes d'optimisation de la stabilité des réseaux au moyen des métahistoriques. Dans un premier temps,nous développons un nouvel algorithme d'optimisation multi objectif en se basant sur la technique de l'évolution différentielle.Afin de valider les performances de cet algorithme,une étude comparative avec d'autres algorithmes de référence est effectuée en considérant la résolution de plusieurs problème académiques. Ensuite, nous proposons la résolution de trois problèmes multiobjectifs qui concernent la synthése optimale des performances de l'algrithme ainsi que des approches de résolution proposés sont validés à travers des testes d'optimisation et des simulation numériques. Contribution à l'optimisation multiobjectif par métaheuristiques : application à la synthése des Pss dans les réseaux électriques [texte imprimé] / Labdelaoui, Hilal, Auteur ; Boudjema, Fares, Directeur de thèse ; Boukhetala, Djamel, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 89 f. ; 30 cm + 1CD-ROM. Thèse de doctorat : Automatique : Alger,École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f.102 - 107 .- Annexe. [109] f Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseaux  électriques,  Stabilisateurs  de  puissance,  Optimisation  multi  objectif,  Métahistoriques. Index. décimale : D004719 Résumé : Ce travail porte sur la résolution des problèmes d'optimisation de la stabilité des réseaux au moyen des métahistoriques. Dans un premier temps,nous développons un nouvel algorithme d'optimisation multi objectif en se basant sur la technique de l'évolution différentielle.Afin de valider les performances de cet algorithme,une étude comparative avec d'autres algorithmes de référence est effectuée en considérant la résolution de plusieurs problème académiques. Ensuite, nous proposons la résolution de trois problèmes multiobjectifs qui concernent la synthése optimale des performances de l'algrithme ainsi que des approches de résolution proposés sont validés à travers des testes d'optimisation et des simulation numériques.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
T000276	D004719	Papier + ressource électronique	Bibliothèque Annexe	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable
T000275	D004719	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Automatique	Consultation sur place/Téléchargeable

Documents numériques

LABDELAOUI.Hilal.pdf URL