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Gestion de contraintes dans les approches évolutionnaires
(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Sciences, 2024) Alouane, Basma; Boulif, Menouar(Directeur de thèse)
Les problèmes d'optimisation sont souvent difficiles à résoudre efficacement par des méthodes exactes, notamment lorsque ces problèmes sont combinatoires, complexes ou NP-hard, en raison de la complexité exponentielle de celles-ci. Face à ces limitations, des méthodes approximatives telles que les approches évolutionnaires ont été proposées. En général, les problèmes d'optimisation sont soumis à des contraintes. Dans les approches évolutionnaires, les opérateurs d'exploitation et d'exploration (sélection, mutation et croi- sement) ne prennent pas en compte les contraintes, ce qui conduit à la division de l'espace de recherche en deux sous-ensembles disjoints : l'espace réalisable (contenant uniquement les solutions satisfaisant toutes les contraintes) et l'espace irréalisable (contenant les solu- tions violant au moins une contrainte). Ceci a incité les chercheurs à proposer d'équiper ces approches de méthodes de gestion des contraintes qui les gèrent et explorent l'information cachée dans les solutions irréalisables afin d'aider l'approche évolutionnaire à converger vers l'optimum. Dans cette thèse, nous proposons une technique de gestion des contraintes basée sur des fonctions de transformation. Nous étudions l'impact de la prise en compte de diffé- rents ordres de priorité des contraintes et proposons un système d'inférence floue pour gérer l'ordre des contraintes et aider l'algorithme évolutionnaire à converger vers l'espace réalisable
Modélisation des eh-wsns à capteurs non fiables
(Université M'Hamed Bougara Boumerdes : Faculté des Sciences, 2022) Oukas, Nourredine; Boulif, Menouar(Directeur de thèse)
Les réseaux de capteurs sans ?l (RCSFs) présentent un inconvénient majeur lié à la non ?abilité des capteurs. Ceci est dû à l’épuisement de l’énergie stockée dans leurs petites batteries qui est la cause principale de la majorité des pannes de ces réseaux. A cet effet, l’objectif principal de notre investigation est la détermination de solutions permettant aux RCSFs d’économiser de l’énergie. L’utilisation des énergies renouvelables de l’environnement pour alimenter les capteurs représente une des solutions ef?caces pour remédier à ce problème. Néanmoins, les RCSFs ont besoin d’utiliser d’autres stratégies de conservation d’énergie pour assurer la continuité et la qualité de service, surtout, dans le cas de déploiements à long-terme. En vue de cela, implanter un mécanisme de veille intelligent permet d’augmenter la durée de vie des batteries ; ce qui engendrera des effets positifs sur tout le réseau. L’évaluation des performances des RCSFs par des outils de simulations et/ou de modélisation est nécessaire pour prévoir le comportement du réseau avant son installation réelle. Ceci évitera de transgresser la contrainte du budget alloué. Parmi les outils de modélisation les plus performants, les Réseaux de Petri (RdP) avec leurs différentes extensions permettent à la fois de modéliser et d’évaluer les performances des RCSFs. Dans ce manuscrit, nous proposons une modélisation basée sur les RdPs Stochastiques Généralisés (RdPSGs) et RdPSGs Colorés, en tenant compte diverses circonstances et contraintes de déploiement réel. Ensuite, par une analyse expérimentale et une étude de cas, nous montrons comment utiliser les modèles proposés a?n de trouver le paramétrage qui permet au RCSF d’assurer les performances escomptées
Approches évolutionnaires pour le problème de partitionnement de graphes
(Université M'hamed Bougara : Faculté des sciences, 2021) Chaouche, Ali; Boulif, Menouar(Directeur de thèse)
We have studied through this thesis the application of evolutionary approaches, in particular the genetic algorithm (GAs), for solving the graph partitioning problem. Known for their simplicity and efficiency, GAs have been widely used to solve complex problems. Most of the research works has focused on designing new genetic operators or modifying the operating mechanism of the GA. Although this improved the efficiency of GAs, the performances of this latter is strongly related to the genetic representation of the solutions. From this perspective, we presented a state of the art of genetic representations with an a throughout study of their properties and characteristics in order to propose new representations based on the advantages of those present in the literature. The empirical study we conducted on a meticulously chosen data set from the literature shows the superiority of the proposed encoding schemes. These letters are based on the p-median problem that uses both vertex and edge information

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