Algorithme Quantique Inspiré de la Recherche Coucou pour le Problème du Chargement de Containers (Bin Packing) Mono et MultiObjectif / Serial Rayene Boussalia 

Public ISBD Titre : Algorithme Quantique Inspiré de la Recherche Coucou pour le Problème du Chargement de Containers (Bin Packing) Mono et MultiObjectif Type de document : texte imprimé Auteurs : Serial Rayene Boussalia, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2012 Importance : 142 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Bin packing, informatique quantique, la recherche coucou, optimisation combinatoire mono-objectif, optimisation combinatoire multi-objectif, heuristiques. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : Le problème de chargement de containers, bien connu sous le problème de bin packing, relève de la recherche opérationnelle et de l'optimisation combinatoire. Principalement, il s'agit de trouver l‟agencement le plus économique possible pour un ensemble d'objets dans des boîtes. Cependant, ce problème est de nature multi-objectif dont plusieurs critères doivent être pris en considération.Malheureusement, ce problème fait partie de la classe des problèmes NP-difficiles. Le problème de bin packing peut être appliqué à un grand nombre de secteurs industriels ou informatiques. Etant l‟importance de ce problème, plusieurs méthodes ont été proposées qui se basent essentiellement sur les métaheuristiques. Parmi les métaheuristiques les plus récentesl‟algorithme quantique inspiré de la recherche coucou (Quantum Inspired Cuckoo Search QICSA). QICSA est nouveau cadre de résolution des problèmes d‟optimisation combinatoire qui repose sur les principes de l‟informatique quantique et ceux de l'algorithme de la recherche coucou.L‟algorithme de la recherche coucou est un algorithme d‟optimisation récent, inspiré par le parasitisme des oiseaux coucous en pondant leurs Å“ufs dans les nids des autres oiseaux (d'autres espèces). Dans le contexte de ce travail, nous avons proposé plusieurs approches basées sur un noyau quantique inspiré de la recherche coucou défini spécifiquement pour résoudre la version mono-obejctive et multi-objective du problème sous-jacent. La caractéristique de ce cadre de résolution consiste en la définition d'un schéma de représentation appropriée pour le problème de bin packing, permettant d‟appliquer avec succès certains principes informatique quantique comme la représentation qubit, la superposition d'états, la mesure et l'interférence. En outre, une nouvelle heuristique randomisée a été intégrée dans ce cadre afin d‟améliorer ses performances. Ce cadre de résolution hybride réalise efficacement un meilleur équilibre entre l'exploration et l'exploitation des capacités du processus de recherche. Ce cadre de résolution a été appliqué avec réussite sur les différentes problématiques de notre projet, et les résultats trouvés sont encourageants et prometteurs Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7127 Algorithme Quantique Inspiré de la Recherche Coucou pour le Problème du Chargement de Containers (Bin Packing) Mono et MultiObjectif [texte imprimé] / Serial Rayene Boussalia, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2012 . - 142 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Bin packing, informatique quantique, la recherche coucou, optimisation combinatoire mono-objectif, optimisation combinatoire multi-objectif, heuristiques. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : Le problème de chargement de containers, bien connu sous le problème de bin packing, relève de la recherche opérationnelle et de l'optimisation combinatoire. Principalement, il s'agit de trouver l‟agencement le plus économique possible pour un ensemble d'objets dans des boîtes. Cependant, ce problème est de nature multi-objectif dont plusieurs critères doivent être pris en considération.Malheureusement, ce problème fait partie de la classe des problèmes NP-difficiles. Le problème de bin packing peut être appliqué à un grand nombre de secteurs industriels ou informatiques. Etant l‟importance de ce problème, plusieurs méthodes ont été proposées qui se basent essentiellement sur les métaheuristiques. Parmi les métaheuristiques les plus récentesl‟algorithme quantique inspiré de la recherche coucou (Quantum Inspired Cuckoo Search QICSA). QICSA est nouveau cadre de résolution des problèmes d‟optimisation combinatoire qui repose sur les principes de l‟informatique quantique et ceux de l'algorithme de la recherche coucou.L‟algorithme de la recherche coucou est un algorithme d‟optimisation récent, inspiré par le parasitisme des oiseaux coucous en pondant leurs Å“ufs dans les nids des autres oiseaux (d'autres espèces). Dans le contexte de ce travail, nous avons proposé plusieurs approches basées sur un noyau quantique inspiré de la recherche coucou défini spécifiquement pour résoudre la version mono-obejctive et multi-objective du problème sous-jacent. La caractéristique de ce cadre de résolution consiste en la définition d'un schéma de représentation appropriée pour le problème de bin packing, permettant d‟appliquer avec succès certains principes informatique quantique comme la représentation qubit, la superposition d'états, la mesure et l'interférence. En outre, une nouvelle heuristique randomisée a été intégrée dans ce cadre afin d‟améliorer ses performances. Ce cadre de résolution hybride réalise efficacement un meilleur équilibre entre l'exploration et l'exploitation des capacités du processus de recherche. Ce cadre de résolution a été appliqué avec réussite sur les différentes problématiques de notre projet, et les résultats trouvés sont encourageants et prometteurs Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7127

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Algorithmes De La Recherche Coucou Binaire Pour Le Problème Du Sac à Dos Bi-Objectifs / Nesrine Lahouesna 

Public ISBD Titre : Algorithmes De La Recherche Coucou Binaire Pour Le Problème Du Sac à Dos Bi-Objectifs Type de document : texte imprimé Auteurs : Nesrine Lahouesna, Auteur ; Bouchra Kireche, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2012 Importance : 96 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Optimisation, Problème de sac à dos multi-objectifs en variables binaires, Algorithme BCSBKP, Méta-heuristique. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : Ce travail porte sur la résolution approchée d’un problème d’optimisation combinatoire multi-objectifs. Notre étude s’appuie sur le problème de sac à dos biobjectifs en variables binaires. Ce dernier est un classique de l’optimisation combinatoire, présent comme sous problème dans de nombreux problèmes d’optimisation. Il est particulièrement difficile à cause de sa complexité spatiotemporelle importante. Pour cela, nous proposons deux approches multiobjectifs basées sur une nouvelle méta-heuristique qui est l’algorithme de la recherche coucou binaire. D’une part, la première approche basée sur une méthode d’agrégation se résume en trois variantes. Dans la première variante, nous présentons une adaptation de l’algorithme de la recherche coucou binaire avec une population initiale complètement aléatoire au problème du sac à dos bi-objectifs. Puis, nous proposons une heuristique randomisée basée densité dans le but de trouver différentes solutions initiales. Ensuite dans la troisième variante, nous proposons une heuristique basée sur Branch and Bound. D’autre part, la deuxième approche basée sur une approche Pareto sert à construire des solutions Pareto optimales. L’évaluation de nos deux approches montre des résultats encourageants et confirme l’efficacité de nos approches Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7321 Algorithmes De La Recherche Coucou Binaire Pour Le Problème Du Sac à Dos Bi-Objectifs [texte imprimé] / Nesrine Lahouesna, Auteur ; Bouchra Kireche, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2012 . - 96 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Optimisation, Problème de sac à dos multi-objectifs en variables binaires, Algorithme BCSBKP, Méta-heuristique. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : Ce travail porte sur la résolution approchée d’un problème d’optimisation combinatoire multi-objectifs. Notre étude s’appuie sur le problème de sac à dos biobjectifs en variables binaires. Ce dernier est un classique de l’optimisation combinatoire, présent comme sous problème dans de nombreux problèmes d’optimisation. Il est particulièrement difficile à cause de sa complexité spatiotemporelle importante. Pour cela, nous proposons deux approches multiobjectifs basées sur une nouvelle méta-heuristique qui est l’algorithme de la recherche coucou binaire. D’une part, la première approche basée sur une méthode d’agrégation se résume en trois variantes. Dans la première variante, nous présentons une adaptation de l’algorithme de la recherche coucou binaire avec une population initiale complètement aléatoire au problème du sac à dos bi-objectifs. Puis, nous proposons une heuristique randomisée basée densité dans le but de trouver différentes solutions initiales. Ensuite dans la troisième variante, nous proposons une heuristique basée sur Branch and Bound. D’autre part, la deuxième approche basée sur une approche Pareto sert à construire des solutions Pareto optimales. L’évaluation de nos deux approches montre des résultats encourageants et confirme l’efficacité de nos approches Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7321

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Une Méthode Hybride Pour La Planification Des Blocs Opératoires / Radia Boukraa 

Public ISBD Titre : Une Méthode Hybride Pour La Planification Des Blocs Opératoires Type de document : texte imprimé Auteurs : Radia Boukraa, Auteur ; Maissa Bouraoui, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2011 Importance : 80 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Informatique Professionnel Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=6975 Une Méthode Hybride Pour La Planification Des Blocs Opératoires [texte imprimé] / Radia Boukraa, Auteur ; Maissa Bouraoui, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2011 . - 80 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Informatique Professionnel Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=6975

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Une nouvelle métaheuristique basée sur GRASP pour le problème de Bin Packing / Sara Chenche 

Public ISBD Titre : Une nouvelle métaheuristique basée sur GRASP pour le problème de Bin Packing Type de document : texte imprimé Auteurs : Sara Chenche, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2011 Importance : 85 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Optimisation combinatoire, Métaheuristique, GRASP, Chargement des containers, Bin Packing. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : L’optimisation en termes mathématiques, peut se définir comme l’étude de problèmes où l’on cherche à trouver les valeurs d’un ensemble de variables de manière à maximiser ou minimiser une fonction appelée fonction objectif tout en respectant un ensemble de contraintes. Parmi les problèmes industriels les plus présents dans le domaine de distribution et logistique, le problème de chargement des containers, Ce problème peut être modélisé sous forme d’un problème de bin packing. Notre travail porte sur le problème de bin packing unidimensionnel qui consiste à déterminer le nombre minimum des containers (bins) nécessaires pour ranger un ensemble d’objets 3D de tailles différentes. Ce problème d’optimisation combinatoire est NP-difficile au sens fort. Pour cela, nous proposons ici une métaheuristique de type GRASP qui combine une heuristique constructive basant sur les deux stratégies : First Fit et Best Fit, et une méthode de recherche locale (tabou). L’approche proposée nous permette de traiter des instances de grandes tailles en un temps raisonnable, et en obtenant des résultats très proches aux solutions optimales et dans d’autres cas, des solutions optimales. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7565 Une nouvelle métaheuristique basée sur GRASP pour le problème de Bin Packing [texte imprimé] / Sara Chenche, Auteur ; Abdesslem Layeb, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2011 . - 85 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Tags : Optimisation combinatoire, Métaheuristique, GRASP, Chargement des containers, Bin Packing. Index. décimale : 004 Traitement de données. Informatique Résumé : L’optimisation en termes mathématiques, peut se définir comme l’étude de problèmes où l’on cherche à trouver les valeurs d’un ensemble de variables de manière à maximiser ou minimiser une fonction appelée fonction objectif tout en respectant un ensemble de contraintes. Parmi les problèmes industriels les plus présents dans le domaine de distribution et logistique, le problème de chargement des containers, Ce problème peut être modélisé sous forme d’un problème de bin packing. Notre travail porte sur le problème de bin packing unidimensionnel qui consiste à déterminer le nombre minimum des containers (bins) nécessaires pour ranger un ensemble d’objets 3D de tailles différentes. Ce problème d’optimisation combinatoire est NP-difficile au sens fort. Pour cela, nous proposons ici une métaheuristique de type GRASP qui combine une heuristique constructive basant sur les deux stratégies : First Fit et Best Fit, et une méthode de recherche locale (tabou). L’approche proposée nous permette de traiter des instances de grandes tailles en un temps raisonnable, et en obtenant des résultats très proches aux solutions optimales et dans d’autres cas, des solutions optimales. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=7565

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