Les travaux présentés dans ce mémoire proposent une nouvelle méthode d'optimisation globale dénommée MPSO-SA. Cette méthode hybride est le résultat d'un couplage d'une variante d'algorithme par Essaim de particules nommé MPSO (Particle Swarm Optimization) avec la méthode du recuit simulé nommé SA (Simulted Annealing). Les méthodes stochastiques ont connu une progression considérable pour la résolution de problèmes d'optimisation. Parmi ces méthodes, il y a la méthode Essaim de particules (PSO° qui est développée par [Eberhart et Kennedy (1995)]. Quant à la méthode recuit simulé (SA), elle provient du processus physique qui consiste à ordonner les atomes d'un cristal afin de former une structure cristalline parfaite. Pour illustrer les performances de la méthode MPSO-SA proposée, une comparaison avec MPSO et SA est effectuée sur des fonctions tests connues dans la littérature. La métode MPSO-SA est utilisée pour la résolution des problèmes réels interopérabilité des systèmes d'information, ainsi qu'aux problèmes d'optimisation et de fiabilité des structures mécaniques. / The work presented in this PhD thesis contibutes to a new method for a modified particle swarm optimization algorith (MPSO) combined with a simulating annealing algorithm (SA). MPSO is known as an efficient approach with a high performance of solving optimization problems in many research fields. It is a population intelligence algorithm [Eberhart et Kennedy (1995)] inspired by social behavior simulations of bird flocking. Considerable research work on classical method PSO (Particle Swarm Optimization) has been done to improve the performance of this method. Therefore, the propose hybrid optimization algorithms MPSOSA use the combination of MPSO and simulating annealing SA. This method has the avantage to provide best results comparing with all heuristics methods PSO and SA. In this matter, a benchmark of eighteen well-known functions is given. These functions present different situations of finding the global minimum with gradual difficulties. Numerical results presented, in this paper, show the robustness of the MPSOSA algorithm. Numerical comparisons with three algorithms namely, Simulating Annealing, Modified Particle swarm optimization and MPSO-SA show that hybrid algorithm offers better results. This method (MPSO-SA) treats a wide range of optimization problems, in information systems interoperability and in structural optimization field.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012ISAM0009 |
| Date | 23 June 2012 |
| Creators | El Hami, Norelislam |
| Contributors | Rouen, INSA, École Mohammadia d'ingénieurs (Rabat, Maroc), Itmi, Mhamed, Ellaia, Rachid |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | English |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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