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Étude comparative des algorithmes bio-inspirés

dc.contributor.authorGUERFI, ABderrahmane
dc.contributor.authorBELAZZOUZ, ABderrahmen
dc.date.accessioned2022-11-14T09:26:16Z
dc.date.available2022-11-14T09:26:16Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionEncadreur : Pr. Nabil KESKES Co-Encadreur : Dr. Mohamed Yacine ACHOURIen_US
dc.description.abstractLŠessor de lŠinformatique et des techniques dŠintelligence artiĄcielle a conduit ces dernières années à un développement sans précédent des procédés dŠoptimisation qui peuvent aujourdŠhui prendre en compte des de paramètres de conception. La résolution de problèmes dŠoptimisation est devenue un sujet central lŠoptimisation est devenue un domaine indispensable pour résoudre plusieurs problèmes que ce soit dans lŠinformatique ou dŠautres secteurs. La formulation des problèmes dŠoptimisation reste très ambigüe à cause de la diversité des vocabulaires et des confusions éventuelles que cela pourrait engendrer. Dans ce mémoire de master, notre étude est centrée sur la caractérisation des techniques dŠoptimisation bio-inspirées. Chaque méthode a été testée de façon classique à partir de fonctions mathématiques ainsi que sur des différents problèmes. *** The rise of computer science and artiĄcial intelligence techniques has led in recent years to an unprecedented development of optimization processes that can now take into account dozens of design parameters. The solution of optimization problems has become a central topic: optimization has become an indispensable domain for solving many problems, whether in computer science or other sectors. The formulation of optimization problems remains very ambiguous because of the diversity of vocabularies and the possible confusions that this could generate. In this master thesis, our study focuses on the characterization of bio-inspired optimization techniques. Each method has been tested in a classical way on mathematical functions and on different problems.en_US
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/399
dc.language.isofren_US
dc.titleÉtude comparative des algorithmes bio-inspirésen_US
dc.typeThesisen_US

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