Titre : |
Etude de l'application d'un contrôleur flou optimisé par algorithmes génétiques à la commande d'un bras manipulateur de robot flexible |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Ismail, Mohamed Amine, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse |
Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
Année de publication : |
2005 |
Importance : |
95 f. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30 cm |
Accompagnement : |
1 CD-ROM. |
Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2005
Bibliogr. f. 78 - 79 . - Annexe f. 80 - 95 |
Langues : |
Français (fre) |
Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Contrôleurs par logique floue
Robot flexible |
Index. décimale : |
PN01605 |
Résumé : |
Beaucoup de commandes conventionnelles appliquées à un système non linéaire, complexe, instable, sont difficiles à concevoir et donnent lieu à de piètres performances.
Pour de tels systèmes, les contrôleurs par logique floue offrent les solutions souvent meilleures, la conception de ces contrôleurs implicite; en l'absence d'une telle connaissance, la conception des contrôleurs sera lente, non guidée, basée sur l'essai & l'erreur.
Les algorithmes génétiques (AGs) procurent une manière de surmonter cette imperfection.
Ces algorithmes emploient quelques concepts de la théorie de l'évolution pour rechercher des solutions optimales, dans un espace de solutions grand et complexe en un temps beaucoup plus rapide. |
Etude de l'application d'un contrôleur flou optimisé par algorithmes génétiques à la commande d'un bras manipulateur de robot flexible [texte imprimé] / Ismail, Mohamed Amine, Auteur ; Chérif Larbes, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2005 . - 95 f. : ill. ; 30 cm + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes: Electronique: Alger, Ecole Nationale Polytechnique: 2005
Bibliogr. f. 78 - 79 . - Annexe f. 80 - 95 Langues : Français ( fre)
Mots-clés : |
Algorithmes génétiques
Contrôleurs par logique floue
Robot flexible |
Index. décimale : |
PN01605 |
Résumé : |
Beaucoup de commandes conventionnelles appliquées à un système non linéaire, complexe, instable, sont difficiles à concevoir et donnent lieu à de piètres performances.
Pour de tels systèmes, les contrôleurs par logique floue offrent les solutions souvent meilleures, la conception de ces contrôleurs implicite; en l'absence d'une telle connaissance, la conception des contrôleurs sera lente, non guidée, basée sur l'essai & l'erreur.
Les algorithmes génétiques (AGs) procurent une manière de surmonter cette imperfection.
Ces algorithmes emploient quelques concepts de la théorie de l'évolution pour rechercher des solutions optimales, dans un espace de solutions grand et complexe en un temps beaucoup plus rapide. |
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