Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires / Soumaya Ferhat-Taleb (2025)

Public ISBD Titre : Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires : application à la conception d’un système dédié à l’agriculture de précision Type de document : document électronique Auteurs : Soumaya Ferhat-Taleb, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 1 fichier PDF (10.4 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 193 - 223 Langues : Français (fre) Mots-clés : Agriculture de précision Réseaux de capteurs sans fil Algorithmes évolutionnaires Optimisation Multi-objectifs Apprentissage automatique Accélération Déploiement de nœuds Index. décimale : D001425 Résumé : L’agriculture moderne est confrontée à de nombreux défis liés à la croissance rapide de la population et à la pénurie des ressources naturelles, notamment l’eau. L’agriculture de précision s’impose alors comme une solution prometteuse intégrant des technologies avancées pour améliorer les rendements et préserver les ressources. Parmi ces technologies, les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle essentiel dans la surveillance des sols. Dans cette thèse, nous avons proposé un outil d’aide au déploiement optimal des nœuds dans un WSN destiné à une application agricole de surveillance du sol. Dans la première partie, un modèle mathématique a été développé en intégrant plusieurs contraintes : coût, couverture, connectivité, sur-couverture, et une nouvelle contrainte de distance entre les nœuds. Dans la deuxième partie, nous avons appliqué des algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEAs) tels que NSGA-II et SPEA-II, qui ont montré de bonnes performances, bien que ralentis pour de grandes surfaces. Ainsi, dans la troisième partie, nous avons proposé une hybridation logicielle du SPEA-II avec des algorithmes de régression issus de l’apprentissage automatique (MLP, KNN, DT, RF), ce qui a permis une réduction de 66 % du temps d’exécution. Une accélération matérielle via GPU a permis un gain supplémentaire de 28 %. Les architectures parallèles embarquées dédiées à l’accélération des algorithmes évolutionnaires : application à la conception d’un système dédié à l’agriculture de précision [document électronique] / Soumaya Ferhat-Taleb, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (10.4 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Thèse de Doctorat : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 193 - 223 Langues : Français (fre) Mots-clés : Agriculture de précision Réseaux de capteurs sans fil Algorithmes évolutionnaires Optimisation Multi-objectifs Apprentissage automatique Accélération Déploiement de nœuds Index. décimale : D001425 Résumé : L’agriculture moderne est confrontée à de nombreux défis liés à la croissance rapide de la population et à la pénurie des ressources naturelles, notamment l’eau. L’agriculture de précision s’impose alors comme une solution prometteuse intégrant des technologies avancées pour améliorer les rendements et préserver les ressources. Parmi ces technologies, les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle essentiel dans la surveillance des sols. Dans cette thèse, nous avons proposé un outil d’aide au déploiement optimal des nœuds dans un WSN destiné à une application agricole de surveillance du sol. Dans la première partie, un modèle mathématique a été développé en intégrant plusieurs contraintes : coût, couverture, connectivité, sur-couverture, et une nouvelle contrainte de distance entre les nœuds. Dans la deuxième partie, nous avons appliqué des algorithmes évolutionnaires multi-objectifs (MOEAs) tels que NSGA-II et SPEA-II, qui ont montré de bonnes performances, bien que ralentis pour de grandes surfaces. Ainsi, dans la troisième partie, nous avons proposé une hybridation logicielle du SPEA-II avec des algorithmes de régression issus de l’apprentissage automatique (MLP, KNN, DT, RF), ce qui a permis une réduction de 66 % du temps d’exécution. Une accélération matérielle via GPU a permis un gain supplémentaire de 28 %.

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T000474	D001425	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Thèse de Doctorat	Disponible	Electronique	Téléchargeable

Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA / Noureddine Henka (2019) 

Public ISBD Titre : Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA Type de document : document électronique Auteurs : Noureddine Henka, Auteur ; Sami Issam Khanfri, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 1 fichier PDF (24 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 135 - 136 Langues : Français (fre) Mots-clés : Internet des objets Intelligence artificielle Données passives Nuage Plateforme IA Index. décimale : PN00919 Résumé : L'internet des objets a pour objectif de connecter pleins d'appareils et et d'outils au réseau internet, ce qui va permettre d'avoir énormément de contrôle sur le monde physique, et le rendre plus intelligent et adaptable à nos besoins. L'une des principales fonctions d'une telle technologie et de récolter des données sur tous les domaines, afin de les exploiter, analyser et créer de l'intelligence artificielle pour prendre des décisions d'une manière autonome. Ce projet porte sur la mise en œuvre d'une architecture logicielle portant une plateforme d'analyse AI pour des applications IoT. Cette plateforme est fondé avec de l'analyse de données en Big Data, sur une architecture Cloud nécessaire. Elle permet d'avoir plusieurs applications de haute performance qui peuvent résoudre des problèmes socio-économiques, comme le trafic routier, la consommation de l'eau, l'énergie, ... Conception et mise en œuvre de l'architecture d'une platforme cloud computing dédiée à IoT-IA [document électronique] / Noureddine Henka, Auteur ; Sami Issam Khanfri, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 1 fichier PDF (24 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019 Bibliogr. f. 135 - 136 Langues : Français (fre) Mots-clés : Internet des objets Intelligence artificielle Données passives Nuage Plateforme IA Index. décimale : PN00919 Résumé : L'internet des objets a pour objectif de connecter pleins d'appareils et et d'outils au réseau internet, ce qui va permettre d'avoir énormément de contrôle sur le monde physique, et le rendre plus intelligent et adaptable à nos besoins. L'une des principales fonctions d'une telle technologie et de récolter des données sur tous les domaines, afin de les exploiter, analyser et créer de l'intelligence artificielle pour prendre des décisions d'une manière autonome. Ce projet porte sur la mise en œuvre d'une architecture logicielle portant une plateforme d'analyse AI pour des applications IoT. Cette plateforme est fondé avec de l'analyse de données en Big Data, sur une architecture Cloud nécessaire. Elle permet d'avoir plusieurs applications de haute performance qui peuvent résoudre des problèmes socio-économiques, comme le trafic routier, la consommation de l'eau, l'énergie, ...

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Deep learning network on a SoC platform / Said Toumi (2024) 

Public ISBD Titre : Deep learning network on a SoC platform : implementation and analysis Type de document : document électronique Auteurs : Said Toumi, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2024 Importance : 1 fichier PDF (7 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 109 - 111 . Webographie p. 112 - 113 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Deep learning System on Chip (SoC) platforms ECG Index. décimale : PN00724 Résumé : Deep learning networks hold immense potential in fields such as medical diagnostics, image recognition, and natural language processing. However, implementing these networks on System on Chip (SoC) platforms presents significant challenges due to the need for complex computations and substantial resources. This report presents a comprehensive investigation and performance analysis of deep learning models on various SoC platforms, focusing on hardware acceleration. Specifically, it offers a practical case study for ECG classification, providing valuable insights into the associated challenges and benefits. The project entails implementing deep learning models for ECG classification on different SoC platforms and analyzing their performance in terms of execution time, energy efficiency, and resource utilization. The findings contribute to enhancing our understanding of optimizing deep learning model performance on various SoC platforms and offer guidance for future research in this area. Deep learning network on a SoC platform : implementation and analysis [document électronique] / Said Toumi, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (7 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 109 - 111 . Webographie p. 112 - 113 Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Deep learning System on Chip (SoC) platforms ECG Index. décimale : PN00724 Résumé : Deep learning networks hold immense potential in fields such as medical diagnostics, image recognition, and natural language processing. However, implementing these networks on System on Chip (SoC) platforms presents significant challenges due to the need for complex computations and substantial resources. This report presents a comprehensive investigation and performance analysis of deep learning models on various SoC platforms, focusing on hardware acceleration. Specifically, it offers a practical case study for ECG classification, providing valuable insights into the associated challenges and benefits. The project entails implementing deep learning models for ECG classification on different SoC platforms and analyzing their performance in terms of execution time, energy efficiency, and resource utilization. The findings contribute to enhancing our understanding of optimizing deep learning model performance on various SoC platforms and offer guidance for future research in this area.

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Déploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires / Nadir Arfi (2021) 

Public ISBD Titre : Déploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires Type de document : document électronique Auteurs : Nadir Arfi, Auteur ; Walid Mehenni, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse ; Soumaya Ferhat-Taleb, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2021 Importance : 1 fichier PDF (11.3 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogre. 104 - 109 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil  Déploiement Optimisation multi-objectif Métaheuristiques Hybridation Machine learning, Random forest Index. décimale : PN00221 Résumé : Dans ce projet de fin d'étude, nous avons étudié le problème du déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent. L'objectif principal était développer une solution permettant de générer un plan de déploiement d'un RCSF tout en assurant une bonne qualité des solutions. Nous avons commencé ce projet par une présentation des bâtiments intelligents et des concepts de RCSFs. Ensuite, nous avons proposé et implémenté des algorithmes génétiques multi-objectifs comme solution au problèmes de déploiement. Les résultats obtenus ont montré que les performances des algorithmes étudiés se dégradent lorsqu'il s'agit de grands bâtiment. Pour surmonter ce problème, nous avons eu recours à l'hybridation afin d'améliorer les performances. Ceci a été fait en combinant le MOGA précédemment utilisé avec l'algorithme Random forest. Les résultat obtenus ont montré une très bonne performance sur les deux instances de tailles différentes. Déploiement d'un réseau de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent en utilisant les algorithmes génétiques et les forêts aléatoires [document électronique] / Nadir Arfi, Auteur ; Walid Mehenni, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse ; Soumaya Ferhat-Taleb, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (11.3 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogre. 104 - 109 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil  Déploiement Optimisation multi-objectif Métaheuristiques Hybridation Machine learning, Random forest Index. décimale : PN00221 Résumé : Dans ce projet de fin d'étude, nous avons étudié le problème du déploiement de réseaux de capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent. L'objectif principal était développer une solution permettant de générer un plan de déploiement d'un RCSF tout en assurant une bonne qualité des solutions. Nous avons commencé ce projet par une présentation des bâtiments intelligents et des concepts de RCSFs. Ensuite, nous avons proposé et implémenté des algorithmes génétiques multi-objectifs comme solution au problèmes de déploiement. Les résultats obtenus ont montré que les performances des algorithmes étudiés se dégradent lorsqu'il s'agit de grands bâtiment. Pour surmonter ce problème, nous avons eu recours à l'hybridation afin d'améliorer les performances. Ceci a été fait en combinant le MOGA précédemment utilisé avec l'algorithme Random forest. Les résultat obtenus ont montré une très bonne performance sur les deux instances de tailles différentes.

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Etude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent / Imene Si Hadj Mohand (2020) 

Public ISBD Titre : Etude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent Type de document : document électronique Auteurs : Imene Si Hadj Mohand, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2020 Importance : 1 fichier PDF (2.1 M) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020 Bibliogr. f. 96 - 102 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil Déploiement Connectivité Couverture Optimisation multi-objectif Algorithme évolutionnaire Index. décimale : PN01120 Résumé : Nous avons traité au cours de ce projet de fin d’étude le problème de déploiement des réseaux de capteurs sans fil dans les bâtiments intelligents. Notre objectif était de développer un outil qui permette d’établir un schéma de déploiement efficace, offrant une bonne qualité de service. Nous avons commencé par l’introduction des réseaux de capteurs sans fil. Puis nous avons modélisé les paramètres clés d’un déploiement d’un réseau de capteurs sans fil, à savoir le coût, la connectivité, la couverture et la sur-couverture. Par la suite, nous avons sélectionné trois algorithmes évolutionnaires multi-objectifs que nous avons implémenté afin de résoudre le problème de déploiement. Nous avons obtenu à l’issu des simulations des résultats satisfaisants. Etude et optimisation du déploiement d’un réseaude capteurs sans fil dans un bâtiment intelligent [document électronique] / Imene Si Hadj Mohand, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2020 . - 1 fichier PDF (2.1 M) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020 Bibliogr. f. 96 - 102 Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau de capteurs sans fil Déploiement Connectivité Couverture Optimisation multi-objectif Algorithme évolutionnaire Index. décimale : PN01120 Résumé : Nous avons traité au cours de ce projet de fin d’étude le problème de déploiement des réseaux de capteurs sans fil dans les bâtiments intelligents. Notre objectif était de développer un outil qui permette d’établir un schéma de déploiement efficace, offrant une bonne qualité de service. Nous avons commencé par l’introduction des réseaux de capteurs sans fil. Puis nous avons modélisé les paramètres clés d’un déploiement d’un réseau de capteurs sans fil, à savoir le coût, la connectivité, la couverture et la sur-couverture. Par la suite, nous avons sélectionné trois algorithmes évolutionnaires multi-objectifs que nous avons implémenté afin de résoudre le problème de déploiement. Nous avons obtenu à l’issu des simulations des résultats satisfaisants.

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SI-HADJ-MOHAND.Imene.pdf URL

Machine learning and deep learning methods for cancer prediction and responses to its treatment / Wissal Achour (2024) 

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Modélisation des paramètres physiques en utilisant des données issues d'un réseau de capteurs sans fils en agriculture de précision / Djamel Abdenacer Mesbah (2021) 

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