| 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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