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Approches métaheuristiques pour les problèmes quadratiques de commande optimale des systèmes à inférence floue
(Universite M'Hamed Bougara : Faculté des hydrocarbures et de la chimie, 2021) Boudouaoui, Yassine; Habbi, Hacene(Directeur de thèse)
L’évolution des techniques d’ingénierie et de contrôle des systèmes a été d’un impact direct sur les plans d’instrumentation des procédés industriels, laissant ainsi surgir une exigence absolue aux performances élevées exprimées sur la qualité et le coût de production. Les multiples efforts consentis dans ce sens ont été justement motivés par cette nécessité de développer des méthodes efficaces de prise de décision pour une gestion optimale des différentes tâches de contrôle, de surveillance et de supervision. Sur le plan de la commande des systèmes, la maîtrise des solutions du contrôle optimal est devenue plus que jamais une priorité. Pour y parvenir, il est d’une extrême importance de développer des outils de résolution du problème particulier de la commande quadratique qui permettent de concevoir des lois de commande sous forme analytique. En effet, le problème quadratique de la commande des systèmes dynamique se ramène à un problème différentiel par transformation de l’équation différentielle matricielle de Riccati. Celle-ci relève d’imposantes difficultés de résolution notamment pour les systèmes à dynamique non linéaire, singulière ou spatio-temporelle. L’apport des méthodes d’optimisation traditionnelles est souvent limité, ce qui a motivé le recours aux méthodes d’optimisation intelligente à la recherche de solutions analytiques exactes ou approchées. Notre contribution dans ce travail de thèse s’inscrit au coeur de cette problématique avec l’objectif de développer un solveur de problèmes différentiels basé sur la stratégie de programmation par colonies d’abeilles artificielles (ABCP). Le solveur proposé est dédié à toutes formes de problèmes décrits par des systèmes d’équations différentielles ordinaires (linéaires ou non linéaires) et aux dérivées partielles. Il a été ensuite appliqué à des problèmes spécifiques de commande quadratique formulés pour des exemples typiques de systèmes dynamiques linéaires, singuliers, stochastiques et à inférence floue. La validation de l’approche proposée est appuyée par des résultats comparatifs de méthodes de résolution numérique et de programmation automatique rapportés dans la littérature. Ces résultats démontrent clairement la supériorité du solveur métaheuristique développé, dont les performances computationnelles évaluées en termes de convergence et de qualité des solutions analytiques générées sont d’un potentiel certain
Contribution à la synthèse automatique des systèmes flous par approches méta-heuristiques
(2014) Boudouaoui, Yassine
La thématique abordée dans ce travail de mémoire concerne le problème de conception de systèmes à base de règles floues. Nous nous sommes fixés l'objectif d'apporter une contribution dans ce domaine de recherche particulier à travers l'élaboration d'une nouvelle méthodologie d'extraction automatique de modèle de représentation flous à partir de données numériques en se basant exclusivement sur le modèle d'optimisation par colonies d'abeilles artificielles. L'intérêt de l'approche d'identification floue proposée réside dans le fait qu'elle exploite directement la base de données numériques disponibles sur le système à identifier ou à commander pour caractériser son comportement dynamique. Son application est très simple et systématique ne nécessitant ni une modélisation physique, ni une connaissance profonde sur le processus à gouverner. Les différentes structures algorithmiques développées dans ce mémoire emploient le concept d'optimisation par colonies d'abeilles artificielles qui modélise le comportement des essaims d'abeilles lors du fourragement. Ainsi, le problème de conception de systèmes flous est traduit en un problème d'optimisation méta-heuristique. La procédure de synthèse est validée sur plusieurs problèmes d'identification et de commande. Les problèmes benchmark considérés sont repris de travaux de recherche très récents. Une application à un échangeur de chaleur pilote exploitant des données xpérimentales prélevées sur l'installation réelle est également envisagée. Les résultats obtenus pour l'ensemble des cas envisagés sont très satisfaisants, démontrant une nette amélioration des résultats déjà existants
Finite-horizon optimal LQ control design using artificial bee colony programming
(Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2025) Boudouaoui, Yassine; Habbi, Hacene; Maidi, Ahmed; Belharet, Karim
Designing optimal control laws in closed analytical form is still showing challenging computational issues. This may even hold for moderately complex problems like the linear quadratic (LQ) control problem with finite horizon. This paper introduces a novel approach to LQ controller design based on artificial bee colony programming (ABCP). Solution to the matrix Riccati differential equation (MRDE) derived for the optimal control problem subject to linear dynamical system model is determined by means of ABCP method. Aiming at this, preparatory steps have been set and analyzed as essential part of the ABCP-based MRDE solver. The effectiveness of the proposed solver is investigated on a typical LQ control problem and compared to existing methods in literature. Evidence of superiority is shown through numerical evaluation of the method convergence and solution accuracy
Hybrid artificial bee colony and least squares method for Rule-Based systems learning
(2014) Habbi, Ahcene; Boudouaoui, Yassine
Self-generated fuzzy systems design using artificial bee colony optimization
(Elsevier, 2015) Habbi, Hacene; Boudouaoui, Yassine; Karaboga, Dervis; Ozturk, Celal
Swarm bee colony optimization for heat exchanger distributed dynamics approximation with application to leak detection
(IGI Global, 2018) Boudouaoui, Yassine; Habbi, Hacene; Harfouchi, Fatima