Etablissement Université Mohamed Boudiaf des Sciences et de la Technologie - Mohamed Boudiaf d’Oran Affiliation Département d’Informatique

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Etablissement Université Mohamed Boudiaf des Sciences et de la Technologie - Mohamed Boudiaf d’Oran Affiliation Département d’Informatique

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université Mohamed Boudiaf des Sciences et de la Technologie - Mohamed Boudiaf d’Oran Affiliation Département d’Informatique Auteur BENYAMINA, Ahmed Directeur de thèse FIZAZI Hadria (Maitre de conférence) Filière Informatique Diplôme Doctorat Titre Application des algorithmes de colonies de fourmis pour l’optimisation et la classification des images Mots clés Classification ; optimisation ; classification non supervisée ; colonies de fourmis ; Images satellites ; Méta-heuristique ; AntClust ; AntClust adapté ; ACOClust ; Biomimétique ; Machine Learning Repository Résumé Actuellement, le monde naturel est devenu l’outil de base dans les recherches scientifiques. Car l’invention passe par une imitation d’un phénomène physique, transformée à une formulation mathématique et devenue un modèle mathématique. Ces dernières années, l’intelligence collective a attiré un grand intérêt la plupart des chercheurs à la fois en biologie et en informatique. Les biologistes qui s’intéressent aux sociétés d’insectes cherchent à comprendre les mécanismes qui régissent les processus complexes qui conduisent à des comportements collectifs (recherche de la nourriture pour la survie d’une colonie, construction de nids, division du travail, …). Les informaticiens s’inspirent des phénomènes étudiés pour développer de nouveaux algorithmes distribués et adaptatifs en résolution de problèmes (reconnaissance de formes, classification, optimisation, routage dans des réseaux,…). Les problèmes de l’optimisation et de la classification sont la base de toutes opérations vitales et beaucoup de méthodes ont été élaborées pour résoudre les objectifs de l’optimisation de partitionnement. Parmi ces méthodes, les algorithmes de colonies de fourmis qui forment une classe des méta-heuristiques récemment proposée pour ces types de problèmes. On va appliqués ces algorithmes pour l’optimisation et la classification de plusieurs types de données (images satellites et la base Machine Learning Repository de l’UCI et autres) et de voir leur apport à la résolution de ces types de problèmes. Date de soutenance 08/04/2013 Cote 02-08-320 Pagination 180 p. Illusatration schémas, graphes Format A4 Statut Soutenue

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