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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

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.

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00259	PN00221	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Exclu du prêt	Electronique	En Traitement

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

Public ISBD Titre : Modélisation des paramètres physiques en utilisant des données issues d'un réseau de capteurs sans fils en agriculture de précision Type de document : document électronique Auteurs : Djamel Abdenacer Mesbah, Auteur ; Dhaya Edine Moussaoui, 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 (4.51 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 Bibliogr. f. 100 -109 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence  artificielle  ;  Agriculture  de  précision  ;  Algorithmes  de  régression  ;  Machine  learning Index. décimale : PN01021 Résumé : L’humanité fait face à des défis majeurs dont celui de pourvoir une alimentation pour la population mondiale actuelle et future. L’agriculture doit répondre à ces contraintes. Pour se faire, elle doit se développer en utilisant les moyens technologiques les plus avancées tout en assurant un développement durable. Le développement technologique actuel, à travers les objets connectés (IoT) et leur prolongement constitué par le couple big data et intelligence artificielle, offre indéniablement une solution aux contraintes posées par l’agriculture classique. C’est dans ce contexte que s’inscrit notre travail. Notre projet consiste à construire un modèle continu à partir des données discrètes des capteurs dédié à l’agriculture de précision. Ce modèle pourra estimer la valeur des paramètres physiques à n’importe quel point de la parcelle agricole sans la présence du capteur, en utilisant des algorithmes de régression de machine learning. Modélisation des paramètres physiques en utilisant des données issues d'un réseau de capteurs sans fils en agriculture de précision [document électronique] / Djamel Abdenacer Mesbah, Auteur ; Dhaya Edine Moussaoui, Auteur ; Nour El Houda Benalia, Directeur de thèse ; Soumaya Ferhat-Taleb, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (4.51 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021 Bibliogr. f. 100 -109 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence  artificielle  ;  Agriculture  de  précision  ;  Algorithmes  de  régression  ;  Machine  learning Index. décimale : PN01021 Résumé : L’humanité fait face à des défis majeurs dont celui de pourvoir une alimentation pour la population mondiale actuelle et future. L’agriculture doit répondre à ces contraintes. Pour se faire, elle doit se développer en utilisant les moyens technologiques les plus avancées tout en assurant un développement durable. Le développement technologique actuel, à travers les objets connectés (IoT) et leur prolongement constitué par le couple big data et intelligence artificielle, offre indéniablement une solution aux contraintes posées par l’agriculture classique. C’est dans ce contexte que s’inscrit notre travail. Notre projet consiste à construire un modèle continu à partir des données discrètes des capteurs dédié à l’agriculture de précision. Ce modèle pourra estimer la valeur des paramètres physiques à n’importe quel point de la parcelle agricole sans la présence du capteur, en utilisant des algorithmes de régression de machine learning.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00267	PN01021	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Exclu du prêt	Electronique	En Traitement