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    Les méta-heuristiques et le Système d’Information Géographique (S.I.G)
    (usto, 2013) MOUILAH, Cheikh
    Le développement des systèmes d’information géographique (S.I.G) a été particulièrement important dans le domaine de l’aménagement du territoire cette dernière décennie. Un S.I.G facilite la modélisation spatiale des réseaux, offrant des algorithmes de recherche et d’analyse. Les réseaux spatiaux sont modélisés avec des graphes. Dans le cas des réseaux routiers, les arcs des graphes correspondent à des segments de rue tandis que les nœuds correspondent aux intersections des rues. L'objectif de cette thèse est l'optimisation d'itinéraires pour des véhicules dans les réseaux routiers urbains d’une commune algérienne. Les critères environnementaux, organisationnels pris en compte dans notre étude sont la «distance », le « temps», le « trafic », le « nombre des ralentisseurs », le « nombre des feux tricolores», la « hauteur autorisée », le « poids autorisé ». L’objectif de notre étude est de développer un système d’aide à la décision au choix d’un chemin dans un système de transport permettant de réduire ces impacts. Au vu du nombre de critères à prendre en compte, nous modéliserons notre problème sous la forme d’un problème de plus court chemin multi-objectifs. Pour ce faire, nous mettrons en place un algorithme d’optimisation permettant de trouver un compromis entre les différents critères considérés. Notre problématique se concentre sur la mise en place d’un algorithme de colonies de fourmis multi-objectif (Multi-Objective Shortest Path Ant Colony Optimization MOSPACO) permettant de prendre en compte le caractère d’un réseau routier urbain d’une commune algérienne ainsi que la multiplicité des critères étudiés.
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    Perturbations singulières d'équations différentielles ordinaires: Sur l'approche géométrique
    (USTO, 2012-09-30) BELDJERD, Djamila
    Les équations di¤érentielles ordinaires dont la dérivée du plus haut degré est mul- tipliée par un petit paramètre " sont généralement appellées équations di¤érentielles ordinaires singulièrement perturbées. De telles équations sont fréquemment utilisées pour modélliser des processus complexes. La résolution du problème non perturbé (dit réduit) pour " = 0 n est pas su¢ sante pour rendre compte de l évolution du système initial. Dans ce mémoire nous allons étudier les systèmes singulièrement per- turbés par trois méthodes selon les outils utilisés dans di¤érent travaux fait dans ce domaine. Notre etude se compose de quatre chapitres. Le premier chapitre est un rappel de quelques notions de base que nous utilisons dans ce mémoire (théorème d existence et d unicité, notions de base des systèmes dynamiques et historique de la théorie des perturbations singulières). Le deuxième chapitre expose une première méthode qu on appellerait qualitative réelle dûe à Tykhonov et ses successeurs, on donnera la démonstration du théorème de Tykhonov pour l intervalle ni et aussi pour l intervalle in ni, en proposant des a¤aib- lissements des conditions. Le troisième chapitre est consacré à la présentation d une autre méthode qui consiste à étudier les développements asymptotiques des solutions. Dans les di¤érentes zones, ces développements asymptotiques ne sont pas de la même espèce, le problème est alors de recoller les morceaux (Wasow, Vasil eva, O Malley et d autres). Une comparaison entre le théorème de Tykhonov et le théorème de O Malley-Vasil eva sera donnée à la n du chapitre. Quant au chapitre quatre, il sera consacré à une dernière méthode géométrique qui consiste à étudier les variétés stables et instables. Elle a été utilisée par Fenichel, Jones ...etc, elle donne des résultats quand il n y a pas de singularités trop compliquées. On exposera l approche géométrique des problèmes singulièrement perturbés et les outils utilisés pour l analyse sont les théorèmes de Fenichel qui seront cités et expliqués. La théorie sera illustrée par des exemples et on donnera une comparaison entre les approches de Tykhonov et Fenichel.
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    Segmentation multi sources des Images Satellitaires par l’algorithme Firefly
    (USTO, 2012) Beghoura, Mohamed Amine
    La classification non-supervisée des images consiste à les diviser en un ensemble de groupes homogènes. Cette opération s’avère très délicate surtout lorsqu’il s’agit de données complexes telles que celle de la télédétection. Dans notre travail, nous avons appliqué un nouveau méta heuristique bio-inspirée, appelée l’algorithme Firefly, à la segmentation des images satellitaires. L’algorithme est inspiré du comportement social des lucioles dans la nature. Nous avons introduit la notion de la logique floue et les distances noyaux sur cet algorithme afin d’améliorer les résultats de la segmentation. Les résultats obtenus ont montré l’efficacité de l’algorithme Firefly ainsi que les approches proposées.
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    Application des techniques des métaheuristiques pour l’optimisation de la tâche de la classification de la fouille de données
    (USTO, 2012) Alaoui, Abdiya
    La sélection d’attributs est une étape de prétraitement qui joue un rôle important dans la fouille de données. Elle permet de représenter un sous ensemble de données à partir d’un ensemble volumineux de données et d’éliminer les données redondantes, non pertinentes ou bruitées. Il y a plusieurs avantages de la sélection de sous ensemble d’attributs : Elle facilite la visualisation des données et fournit une meilleure compréhension. Elle réduit la complexité de données d’apprentissage qui va conduire à la réduction du temps de l’algorithme d’apprentissage. Un autre facteur important est la réduction de la dimension du problème, l’amélioration de la performance de la prédiction et la compréhension du modèle d’apprentissage. Ceci est réalisé en supprimant les attributs non pertinents à partir de l’ensemble total des attributs en préservant les avantages mentionnés ci-dessus. Appliquée à la tâche de la classification supervisée, la sélection d’attributs améliore la précision et la compréhension du classifieur. La recherche d’un sous ensemble d’attributs est un problème d’optimisation NP-difficile qui peut être résolu par les méta-heuristiques. Dans ce travail, nous proposons un algorithme de sélection de sous ensemble d’attributs pertinents à l’aide d’une métaheuristique « Optimisation par colonies de Fourmis » et des arbres de décisions plus précisément C4.5 pour construire un modèle d’apprentissage robuste. Les expérimentations sont réalisées sur des bases de données de l’UCI (University of California, Irvine). Les résultats expérimentaux de notre approche sont comparés à ceux obtenus par : l’Algorithme Génétique, la Recherche par Dispersion et C4.5. Les résultats obtenus sont compétitifs.
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    UN SYSTEME INTELLIGENT POUR LA LOCALISATION DE RESSOURCES DANS LES RESEAUX P2P
    (USTO, 2012-10-24) LEKHAL, Ilies Ali
    Les systèmes « pair à pair » (peer-to-peer ou P2P) sont une technologie répartis à l’échelle du réseau Internet. Ils reposent sur le principe de mutualisation (échange et partage), au sein d’un réseau logique, de services et de ressources comme par exemple des données, des programmes, des capacités de stockage ou de calcul. Tous les participants (appelés pairs) sont à égalité de devoirs et de droits : chacun peut à la fois rendre accessibles des ressources dont il dispose (opération de publication) et exploiter des ressources fournies par d’autres. En ce sens, le modèle P2P est une alternative au modèle client-serveur classique, les pairs pouvant jouer en même temps le rôle de serveur et le rôle de client. Les systèmes P2P sont par ailleurs des systèmes ouverts : les pairs peuvent librement intégrer et quitter le réseau, et fournir les res- sources de manière intermittente et dans une forme susceptible d’évoluer au cours du temps. Au-delà des problèmes légaux (voire moraux) que posent quelques applications phares permettant l’échange de musique et de films, le P2P constitue un véritable modèle d’organisation répartie extensible et robuste qui permet la mutualisation et la capitalisation au sein de communautés ou d’entreprises. La localisation des ressources est une fonctionnalité essentielle qui suscite une étude et un développement des techniques efficaces pour soulever les problèmes de complexités de ces systèmes. L’objectif principal de cette recherche consiste à la localisation des ressources dans les réseaux P2P pur vu la complexité la nature décentralisée et ouverte de ces systèmes. Une telle localisation doit prendre en compte les évolutions fréquentes de la structure du réseau ainsi que la volatilité des ressources et des services Après avoir étudié ces différentes technologies nous proposons un Framework en couches basé sur qui assure la localisation des ressources dans un système P2P pur. Enfin, nous présentons quelques éléments d’implantation dans ce framework et les outils utilisés.
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    Conception d’une Métaheuristique Réactive
    (USTO, 2012) OULD-SAADI, Youcef
    La plupart des métaheuristiques, tels que la recherche tabou et le recuit simulé, bien qu'elles sont très efficace et utile pour de nombreux problèmes pratiques, elles sont très sensibles au choix de leurs paramètres. Par exemple, la Recherche Tabou dépend principalement de la taille de la liste tabou dont la valeur optimale peut varier en fonction de l'instance du problème traité. Généralement, les concepteurs des métaheuristiques font recours à des séries d’expérimentations afin de sélectionner les bons paramètres (paramétrage hors-ligne), ce qui est coûteux en temps d'exécution et nécessite une connaissance approfondie de la stratégie de recherche utilisée ce qui n’est pas le cas pour un utilisateur final. La Recherche d'Optimisation Réactive apporte une solution à ce type de problème en intégrant au sein de l'algorithme une auto-configuration des paramètres, qui sont ajustés automatiquement en fonction de la qualité des solutions obtenues, l'historique de recherche et d'autres critères. Mots-Clés: métaheuristiques, Recherche tabou réactive, Recherche à voisinage variable, Problème du voyageur de commerce, Auto-configuration, Paramétrage en ligne.
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    Sécurité du protocole SIP dans les réseaux Ad-hoc
    (USTO, 2012) DOUARA, Bachir Naceureddine
    Les réseaux ad-hoc sont des réseaux dynamiques, caractérisés par l'absence d'infrastructures, de ressources limitées, et moins de sécurité. L'adaptation des protocoles Internet avec ces réseaux est un défi. Le protocole SIP (Session Initiation Protocol) utilise un ensemble de serveurs pour créer, gérer, et terminer les sessions multimédia. Récemment de nombreuses solutions ont été proposées pour adapter SIP dans les environnements ad-hoc. LCA (Loosely Coupled approach) est l'une de ces solutions qui utilise la même technique que le protocole AODV (Ad-Hoc On-Demand Distance Vector). L'aspect sécuritaire dans LCA a été ignoré. En effet, il est vulnérable aux attaques affectant le processus d'établissement de session. Le but de ce mémoire est de sécuriser LCA, en utilisant le schéma de signature basée sur l'identité qui est sans certificat. Dans le schéma proposé (Secure_LCA), nous utilisons l'adresse URI SIP comme une clé publique qui peut aboutir à des clés de petites tailles par rapport à d'autres techniques cryptographiques ; également il réduit l‘overhead et le coût de communication et de stockage.
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    Conception de la Technique des Chauves-souris pour la Classification Automatique des Images
    (USTO, 2012) BENMOSTEFA, Soumia
    La classification des images joue un rôle prépondérant dans le traitement d’images, l’aide à la décision, la télédétection, et les applications cliniques de diagnostic médical. La classification d’image conventionnelle consiste principalement à partitionner l’image en différentes régions ou groupes de manière à optimiser un certain critère. Les progrès technologiques ont rendu possible la retranscription du problème de classification en un problème d’optimisation. Dans ce mémoire, nous proposons un nouvel algorithme d’optimisation, dit Algorithme de chauves-souris pour résoudre le problème de classification d’images, ou chaque pixel est assigné à un seul groupe. Les résultats obtenus après une étude expérimentale et comparative illustrent une amélioration significative dans la classification d’images par rapport aux méthodes classiques de classification et d’autres techniques récentes. De surcroît, les expérimentations menées ainsi que les résultats prouvent que l’utilisation de l’algorithme des chauves-souris peut améliorer la structure de et l’efficacité de recherche des groupes optimales.
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    Sélection expérimentale de modèles SVM multi-classes application à la reconnaissance des caractères arabes
    (USTO, 2012-10-11) MAMOUNI, EL MAMOUN
    Nous présentons dans cet mémoire une étude expérimentale qui a pour objectif la sélection optimale du modèle SVM pour la reconnaissance des caractères arabes manuscrits en utilisant la recherche tabou pour le choix et le balayage d’un grand espace de paramètres de modèles SVM. Ces modèles regroupent le type de classification (une-contre-une ou une-contre-reste), le noyau SVM ainsi que les paramètres du noyau. Le choix de ces paramètres a une grande influence sur les performances du classifieur final et aussi sur le temps de calcul. Ce travail a nécessité la réalisation d’un système complet de reconnaissance des caractères arabes manuscrits hors-ligne, la génération d’une base de données de 4840 caractères dans leurs différentes positions (début, milieu, fin et isolé) et la mise au point d’un algorithme de sélection de modèles SVM basé sur la recherche tabou conduisant aux meilleurs résultats possibles en termes de taux de prédiction et temps CPU. Les résultats préliminaires obtenus sont très encourageants et prometteurs par rapport à la littérature et montrent que l’utilisation de métaheuristiques peut être bénéfique à une meilleure reconnaissance des caractères arabes manuscrits par les SVM.