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Contribution à l'optimisation par colonies d'abeilles artificielles : application à la conception de systèmes intelligents
(2019) Harfouchi, Fatima
Il existe un bon nombre de problèmes scientifiques et techniques qui se trouvent formulés sur la base de concepts d’optimalité, nécessitant par conséquent l’emploie d’une ou plusieurs méthodes d’optimisation pour les résoudre. La thématique abordée dans cette thèse est étroitement liée à la problématique d’optimisation avec l’objectif d’apporter quelques contributions à l’optimisation par méthodes approchées dédiées aux problèmes difficiles de grande dimension. L’intérêt est exclusivement porté sur les métaheuristiques de l’intelligence en essaim qui renferment une série d’approches de recherche globale à base de population de solutions. L'algorithme de colonies d’abeilles artificielles (ABC) est l’une des métaheuristiques qui s'est vue développer une panoplie de variantes appliquées avec succès à différents problèmes scientifiques. Cette récente approche de l’intelligence en essaim s’est montrée jusque-là imposante, en raison d'abord de la simplicité de sa structure algorithmique et puis au faible nombre de paramètres de contrôle qu'elle utilise. Cependant, et comme toute autre métaheuristique, le modèle ABC n'échappe pas à certaines insuffisances d'ordre computationnel. Le compromis entre exploitation et exploration représente en fait une des contraintes auxquelles est confrontée toute étude de développement d'approche d'optimisation à recherche stochastique. La contribution de la thèse s’inscrit justement au centre de cette problématique. Ainsi, nous nous sommes fixés l’objectif d’étoffer le concept ABC de base par le développement d’une nouvelle approche d’optimisation par essaims d’abeilles à apprentissage coopératif, désignée par CLABC, qui se fond sur une caractérisation comportementale assez poussée des essaims d’abeilles lors du fourragement. La modélisation des concepts comportementaux introduits est effectuée au sens de l’amélioration des capacités de diversification et d’intensification du processus évolutif de recherche globale. L’approche d’optimisation proposée est validée d’abord sur des problèmes d’optimisation numériques de différentes dimensionnalités, puis sur des problèmes typiques relevant du domaine de la conception des systèmes intelligents et de l’ingénierie des systèmes. Les contributions apportées le long de cette thèse avancent un outil d’optimisation très prometteur qui se rajoute par excellence à la variété de méthodes métaheuristiques déjà existantes
A cooperative learning artificial bee colony algorithm with multiple search mechanisms
(IOS Press, 2016) Harfouchi, Fatima; Habbi, Hacene
A cooperative learning strategy with multiple search mechanisms for improved artificial bee colony optimization
(IEEE, 2015) Harfouchi, Fatima; Habbi, Hacene
Artificial bee colony (ABC) optimization is a swarm based stochastic search strategy inspired by the foraging behavior of honeybees. Due to its simplicity and promising optimization capability, the ABC concept has devoted special interest with an increasing number of applications to scientific and engineering optimization problems. As an open research field, many researchers attempted to improve the performance of ABC algorithm through new algorithmic frameworks or by introducing modifications on the basic model. This paper presents an improved version of ABC algorithm based on a cooperative learning strategy with modified search mechanisms incorporated at both employed and onlooker levels. The proposed approach referred to as CLABC (Cooperative learning ABC) is tested on benchmark functions for numerical optimization. The results demonstrate the good performance and convergence of the proposed algorithm over other existing ABC variants
Modified multiple search cooperative foraging strategy for improved artificial bee colony optimization with robustness analysis
(Springer, 2017) Harfouchi, Fatima; Habbi, H.; Ozturk, C.; Karaboga, D.
Swarm bee colony optimization for heat exchanger distributed dynamics approximation with application to leak detection
(IGI Global, 2018) Boudouaoui, Yassine; Habbi, Hacene; Harfouchi, Fatima