| Titre : |
Optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par la méthode des algorithmes génétiques |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Sonia Sekoura Ait Mesbah, Auteur ; Abdelmalek Bermad, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2011 |
| Importance : |
137 f. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm. |
| Accompagnement : |
1 CD-ROM. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d’Études: Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011
Bibliogr. f. 124 - 125 . Annexes f. 126 - 137 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Gestion Barrages |
| Index. décimale : |
PH00311 |
| Résumé : |
Ce travail de recherche est axé sur l’optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par les algorithmes génétiques.
Deux objectifs ont été choisis: Le premier consiste à satisfaire la demande des secteurs des différents usagers en donnant les priorités respectivement à l’AEP, l’AEI, et l’irrigation et le second à garantir un stock minimum de 30 dans le barrage.
La gestion étant réalisée dans un avenir incertain, nous avons développé un modèle Markovien multi classe qui nous a permis de simuler un scenario de débits futurs.
Un modèle basé sur les algorithmes génétiques a été élaboré pour déterminer la dotation mensuelle optimale totale des trois secteurs confondus.
Celui-ci, couplé aux réseaux de neurones permet la meilleure allocation de la ressource aux différents secteurs. |
Optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par la méthode des algorithmes génétiques [texte imprimé] / Sonia Sekoura Ait Mesbah, Auteur ; Abdelmalek Bermad, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2011 . - 137 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d’Études: Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011
Bibliogr. f. 124 - 125 . Annexes f. 126 - 137 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Gestion Barrages |
| Index. décimale : |
PH00311 |
| Résumé : |
Ce travail de recherche est axé sur l’optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par les algorithmes génétiques.
Deux objectifs ont été choisis: Le premier consiste à satisfaire la demande des secteurs des différents usagers en donnant les priorités respectivement à l’AEP, l’AEI, et l’irrigation et le second à garantir un stock minimum de 30 dans le barrage.
La gestion étant réalisée dans un avenir incertain, nous avons développé un modèle Markovien multi classe qui nous a permis de simuler un scenario de débits futurs.
Un modèle basé sur les algorithmes génétiques a été élaboré pour déterminer la dotation mensuelle optimale totale des trois secteurs confondus.
Celui-ci, couplé aux réseaux de neurones permet la meilleure allocation de la ressource aux différents secteurs. |
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