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Approches évolutionnaires pour la reconstruction de réseaux de régulation génétique par apprentissage de réseaux bayésiens / Learning bayesian networks with evolutionary approaches for the reverse-engineering of gene regulatory networks

Auliac, Cédric 24 September 2008 (has links)
De nombreuses fonctions cellulaires sont réalisées grâce à l'interaction coordonnée de plusieurs gènes. Identifier le graphe de ces interactions, appelé réseau de régulation génétique, à partir de données d'expression de gènes est l'un des objectifs majeurs de la biologie des systèmes. Dans cette thèse, nous abordons ce problème en choisissant de modéliser les relations entre gènes par un réseau bayésien. Se pose alors la question de l'apprentissage de la structure de ce type de modèle à partir de données qui sont en général peu nombreuses. Pour résoudre ce problème, nous recherchons parmi tous les modèles possibles le modèle le plus simple, expliquant le mieux les données. Pour cela, nous introduisons et étudions différents types d'algorithmes génétiques permettant d'explorer l'espace des modèles. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes de spéciation. ces dernières, en favorisant la diversité des solutions candidates considérées, empêchent l'algorithme de converger trop rapidement vers des optima locaux. Ces algorithmes génétiques sont comparés avec différentes méthodes d'apprentissage de structure de réseaux bayésiens, classiquement utilisées dans la littérature. Nous mettons ainsi en avant la pertinence des approches evolutionnaires pour l'apprentissage de ces graphes d'interactions. Enfin, nous les comparons à une classe alternative d'algorithmes évolutionnaires qui s'avère particulièrement prometteuse : les algorithmes à estimation de distribution. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur un modèle du réseau de régulation de l'insuline de 35 noeuds dont nous tirons des jeux de données synthétiques de taille modeste. / Inferring gene regulatory networks from data requires the development of algorithms devoted to structure extraction. When only static data are available, gene interactions may be modelled by a bayesian network that represents the presence of direct interactions from regulators to regulees by conditional probability distributions. In this work, we used enhanced evolutionary algorithms to stochastically evolve a set of candidate bayesian network structures and found the model that best fits data without prior knowledge. We proposed various evolutionary strategies suitable for the task and tested our choices using simulated data drawn from a given bio-realistic network of 35 nodes, the so-called insulin network, which has been used in the literature for benchmarking. We introduced a niching strategy that reinforces diversity through the population and avoided trapping of the algorithm in one local minimum in the early steps of learning. We compared our best evolutionary approach with various well known learning algorithms (mcmc, k2, greedy search, tpda, mmhc) devoted to bayesian network structure learning. Then, we compared our best genetic algorithm with another class of evolutionary algorithms : estimation of distribution algorithms. We show that an evolutionary approach enhanced by niching outperforms classical structure learning methods in elucidating the original model. Finally, it appears that estimation of distribution algorithms are a promising approach to extend this work. These results were obtained for the learning of a bio-realistic network and, more importantly, on various small datasets.
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Optimisation multiobjectif de la conception de joints tubulaires collés structuraux

Labbé, Steve January 2012 (has links)
Bien que certaines règles générales aient été déterminées pour la conception de joints tubulaires collés structuraux, aucune procédure systématique d'optimisation ne permet de déterminer la nature des configurations optimales ou les règles de conception du joint qui sont propres à l'application envisagée. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette Thèse est d'élaborer une procédure d'optimisation multiobjectif qui permet d'identifier des configurations globalement optimisées de joints tubulaires collés à simple recouvrement soumis à différents types de chargements simples et à un chargement combiné. La procédure d'optimisation proposée se détaille en quatre étapes : 1) identifier les propriétés et loi de comportement des matériaux pour toutes les pièces qui forment le joint, 2 ) élaborer un modèle numérique d'analyse par éléments finis dans lequel toutes les dimensions géométriques constituent des paramètres dimensionnels, 3) réaliser une étude paramétrique pour identifier les paramètres qui influent de façon non négligeable les fonctions objectif impliquées dans les études d'optimisation subséquentes et 4) définir le problème d'optimisation, c'est-à-dire les variables d'optimisation, les fonctions objectif et les fonctions de contrainte, et exécuter les études d'optimisation. Cette procédure est employée pour réaliser un total de 17 études d'optimisation pour un joint tubulaire collé à simple recouvrement soumis à un chargement en traction pure (4), en torsion (2) et en flexion ordinaire (4) de même qu'à un chargement combiné (7). Les résultats de ces études fournissent de 20 à 229 configurations optimales et permettent de faire ressortir des règles de conception propres à l'application du joint. Les originalités apportées par cette Thèse ont principalement trait à la généralité de l'approche proposée pour la recherche d'une conception optimale d'un joint tubulaire collé. Plus spécifiquement, l'introduction de paramètres dimensionnels qui définissent l'entièreté du modèle du joint, la considération de plusieurs fonctions objectif conflictuelles dans l'optimisation sans accorder d'importance relative à chacune d'entre elles et l'application d'un chargement composé d'une combinaison de chargements simples (traction, torsion et flexion) constituent les éléments d'originalité de cette Thèse.
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Proxy d'interface Homme-Machine : apport des algorithmes génétiques pour l'adaptation automatique de la présentation de documents Web

Lardon, Jérémy 29 November 2010 (has links)
L’informatique pervasive, paradigme fer de lance des services “anytime/anywhere”, appelle de plus en plus à des travaux de ré-ingénierie de sites Web. L’approche contemporaine de l’informatique dans les nuages va d’ailleurs générer de nouveaux besoins en ce sens. Aujourd’hui, les sites Web sont toujours pensés pour l’affichage sur un ordinateur traditionnel (comprendre desktop). Des versions alternatives sont cependant de plus en plus proposées pour l’accès via des smartphones, ou encore des dispositifs de visionnage jadis passifs, comme la télévision (interactive IPTV). Ces travaux de développement sont souvent relégués à des tâches ad hoc dans la gestion de projet du développement d’un site Web. Les algorithmes génétiques nous permettent d’approximer le problème d’optimisation de cette composition et son séquencement. En effet, les différentes compositions possibles sont mises en concurrence, croisées, et évaluées, de sorte qu’une solution proche d’un optimum puisse se dégager en un temps fini. Cet algorithme est au cœur du moteur d’adaptation proposé. La thèse fait état de l’implémentation de ce modèle complet, des résultats obtenus expérimentalement, et propose une interprétation de la performance du système. Le premier chapitre de ce mémoire est consacré au contexte de notre étude et l’étude bibliographique. Tout d’abord, nous présentons les généralités sur le domaine de l’adaptation automatique de documents Web. Par la suite, nous donnons un aperçu des contributions scientifiques ainsi que des systèmes déjà développés pour l’adaptation automatique. L’étude comparative de ces travaux nous a permis de dégager les pistes de travail de l’approche proposée dans la thèse. Le second chapitre propose notre modèle et plus particulièrement son découpage architectural. Nous présentons les concepts d’estimation de valeurs caractéristiques et de simulation de transformations permettant de construire l’algorithme génétique au centre de notre moteur d’hypermédia adaptatifs. L’implémentation de notre algorithme génétique y est également explicitée. Enfin, le chapitre 3 sert à présenter l’observation des résultats obtenus, ainsi que dresser les conclusions liées à notre implémentation. Cette présentation est associée à une étude des conséquences de la variation des paramètres de notre modèle et des ressources computationnelles. De cette analyse, nous soulevons les perspectives qu’offrent nos travaux / Pervasive computing calls for more and more re-engineering on Web sites. Nowadays, Web sites are often designed to be displayed on a personal computer. However, alternative versions are proposed more and more often. Zoom, focus, and thumbnail systems make the browsing easier but are not generally applicable to other devices. In our opinion, it is necessary to be able to adapt a Web document according to the constraints of the browsing device. This thesis proves that a meta-heuristic approach allows to make the re-engineering of a Web site automatic for a device whose charactéristics are not known in advance. In order to do so, we propose an architecture coupled with a module able to provide browsing session in the case where the Web document has to be split in chuncks. Device characteristics being not known in advance, we also introduce a system able to gather passively the device information. The work relies on an adapting model inspired by the transcoding. Our model appeals to techniques called transformations. Transformations are multiple, so it is necessary to determin, for each context, which ones must be applied and in which order. This sequencing of transformations is named composition. A genetic algorithm allows us to find an approximate solution for the problem of the best composition. Finally, the thesis presents the implemetation of this model, the results of our experimentations and proposes an interpretation of the performance of the system
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Optimisation de stratifiés en utilisant un algorithme génétique

Girard, Frédéric January 2006 (has links)
Ces travaux portent sur l'optimisation de structures stratifiées en utilisant un algorithme génétique. Un programme d'optimisation est développé et est ensuite appliqué à la résolution d'une série de problèmes d'optimisation pour lesquels les variables de design peuvent appartenir soit à un domaine discret soit à un domaine continu. Tout d'abord, il est question de problèmes où le nombre de plis, le matériau et l'épaisseur des plis sont fixés. Les variables de design sont alors l'orientation de chaque pli qui peut prendre, dans un premier cas, des valeurs discrètes (0ʻ, ł45ʻ, 90ʻ) puis des valeurs continues (de 0ʻ à 90ʻ). Deuxièmement, il est question de problèmes pour lesquels le nombre de plis et le matériau des plis deviennent des variables de design qui s'ajoutent alors à l'orientation des plis. Dans ces cas, la valeur des variables de design (matériaux et orientations) est choisie dans une liste de valeurs. / L'objectif de ces problèmes est, en premier lieu, la minimisation du poids ou du coût de la structure sous différentes contraintes et finalement, la minimisation du poids et du coût simultanément avec une formulation multi-objectifs. L'algorithme génétique développé utilise une stratégie multi-élitiste et empêche la présence d'individus identiques dans la population. Finalement, un algorithme génétique hybride, combinant l'algorithme génétique et une recherche locale, est développé et ensuite testé sur ces mêmes problèmes. Cette hybridation de l'algorithme résulte en une diminution du temps de calcul exigé et en une amélioration substantielle des résultats.
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eCandy Evolutionary Camera Network Deploy

Fortin, Félix-Antoine 17 April 2018 (has links)
Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2010-2011 / Les systèmes de surveillance vidéo comme méthode de prévention et de protection connaissent une popularité grandissante. Cependant, des études tendent à démontrer que le placement des caméras est généralement inadéquat, se soldant en des systèmes à efficacité limitée. Ce mémoire propose une méthode permettant le placement automatique d'un nombre variable de caméras dans un environnement arbitraire en vue d'en optimiser le coût et la performance. Nous développons une formulation de la problématique pouvant servir à l'expression générale de plusieurs problèmes de placement de caméras. Les problèmes sont résolus grâce à un algorithme évolutionnaire, utilisant une représentation à taille variable, qui produit en sortie un ensemble de solutions exprimant les compromis possibles entre le coût et la performance. L'analyse qualitative des solutions est réalisée à l'aide de trois paradigmes de visualisation développée pour ce projet. Nous analysons trois problèmes concrets résolus par l'algorithme.
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Application de la programmation orientée objets à l'optimisation discrète sous contraintes des structures métalliques formées de poutres via les algorithmes génétiques

El Maskaoui, Zakaria 25 June 2007 (has links)
Ce travail a pour objectif la réalisation d'un code de calcul élastostatique et modal des structures métalliques planes et tridimensionnelles formées de poutres en utilisant la méthode des éléments finis. Le module de calcul réalisé, appelé CADBEL, est développé sur la base de la programmation orientée objet qui est connue par les nombreux avantages qu’elle offre en utilisant le langage de programmation Visual C++. En plus du calcul des réponses statiques et modales, CADBEL permet le dimensionnement des structures en construction métallique selon la nouvelle norme européenne Eurocode 3. Il permet, également, grâce à son processeur d’optimisation basé sur les algorithmes génétiques, d’aider le concepteur à choisir à partir d’un catalogue de profilés sidérurgiques les sections qui répondent aux diverses contraintes de conception et qui offrent le poids minimum de la structure étudiée. L’architecture orientée objet de CADBEL permet d’assurer une interaction continue entre les différentes applications et d’intégrer de nouvelles formulations éléments finis, lois de comportement des matériaux et méthodes de résolution. Le programme CADBEL est intégré dans le logiciel AutoCAD de modélisation géométrique et de dessin assistés par ordinateur. Une interface graphique personnalisée a été développée dans l’environnement d’AutoCAD en utilisant sa librairie de développement orientée objet la plus récente et la plus puissante connue sous le nom ObjectARX. Cette interface englobe des commandes lignes, des icônes et des boîtes de dialogue dédiées aux différentes opérations de base nécessaires pour le pré-traitement, l’analyse et le post-traitement.
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Contribution à l'optimisation technico-économique de systèmes énergétiques

Mansilla Pellen, Christine 05 July 2006 (has links) (PDF)
A l'heure actuelle, la démarche utilisée pour apprécier l'intérêt économique de différents systèmes énergétiques s'appuie sur un schéma de fonctionnement fixé. Cependant, des études ont montré que les schémas de fonctionnement correspondant aux meilleurs rendements thermodynamiques ne conduisent pas nécessairement aux meilleurs coûts de production. <br />Une méthode appelée optimisation technico-économique a été proposée. Cette méthode vise à minimiser le coût de production d'un système énergétique, incluant à la fois les coûts de fonctionnement et les coûts d'investissement. Elle a été mise en œuvre grâce à l'utilisation des algorithmes génétiques. Cette démarche a été comparée à la méthode d'intégration thermique sur deux exemples différents et son intérêt a ainsi pu être validé. L'optimisation technico-économique a alors été appliquée à différents systèmes énergétiques : tant pour la production d'hydrogène que pour la production d'électricité
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Méthodologie de conception de contrôleurs intelligents par l'approche génétique. Application à un bioprocédé

Guenounou, Ouabib 22 April 2009 (has links) (PDF)
Dans ce travail, le problème de conception de contrôleurs flous est étudié. Dans une première partie, on présente un état de l'art sur les techniques utilisées à savoir les algorithmes génétiques et ses différentes variantes, les réseaux de neurones, la logique floue et leurs hybridations. Prenant appui sur cet état de l'art nous proposons une première méthode de conception des contrôleurs flous de Mamdani par algorithmes génétiques simples. Cette méthode est en suite améliorée par l'emploi des algorithmes génétiques hiérarchisés. Ces derniers permettent par le biais de la structure de leurs chromosomes, une meilleure optimisation des paramètres du contrôleur tout en éliminant les règles incohérentes qui peuvent se présenter, comme pour la première méthode, à la fin du processus d'optimisation. La dernière méthode proposée concerne la synthèse des contrôleurs flous de Sugeno. Elle est basée sur une procédure d'apprentissage hybride qui se déroule en deux étapes. Durant la première étape, le contrôleur flou est représenté sous forme d'un réseau de neurones multicouches dont les paramètres sont optimisés par l'algorithme de rétropropagation. Dans la deuxième étape, les paramètres obtenus à l'issue de la première phase sont extraits et optimisés par le NSGA-II suivant un codage hiérarchisé. L'ensemble des ces méthodes est appliqué pour la conduite d'un procédé de fermentation alcoolique en mode continu.
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Imagerie Isar à l'aide de l'algorithme génétique

Martin, Jennifer January 2010 (has links)
Le radar à ouverture synthétique inverse (ISAR) est normalement utilisé pour produire l'image à haute résolution d'une cible éloignée en mouvement. Le mouvement de la cible est essentiel à l'imagerie mais un mouvement de translation produit une migration en portée des réflecteurs de la cible et introduit aussi un terme de phase additif et tous deux produisent une défocalisation de l'image. Dans ce mémoire, nous explorons comment l'algorithme génétique peut être utile à ISAR en le combinant à différentes méthodes connues de compensations du mouvement, plus particulièrement à l'algorithme AutoClean. Nous comparerons la performance de l'algorithme Auto-Clean telle qu'elle, de l'algorithme AutoClean avec sa combinaison à l'algorithme génétique et à d'autres combinaisons dont la méthode de projection AJTF et la méthode de minimisation de l'entropie MEM.
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Analyse des modèles particulaires de Feynman-Kac et application à la résolution de problèmes inverses en électromagnétisme

Giraud, François 29 May 2013 (has links) (PDF)
Dans une première partie théorique, nous nous penchons sur une analyse rigoureuse des performances de l'algorithme Sequential Monte Carlo (SMC) conduisant à des résultats de type bornes L^p et inégalités de concentration. Nous abordons notamment le cas particulier des SMC associés à des schémas de température, et analysons sur ce sujet un processus à schéma adaptatif.Dans une seconde partie appliquée, nous illustrons son utilisation par la résolution de problèmes inverses concrets en électromagnétisme. Le plus important d'entre eux consiste à estimer les propriétés radioélectriques de matériaux recouvrant un objet de géométrie connue, et cela à partir de mesures de champs rétrodiffusés. Nous montrons comment l'algorithme SMC, couplé à des calculs analytiques, permet une inversion bayésienne, et fournit des estimées robustes enrichies d'estimations des incertitudes.

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