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dc.contributor.authorBoussaid., Imane.-
dc.contributor.authorChadi., Zineb.-
dc.date.accessioned2021-10-11T12:10:16Z-
dc.date.available2021-10-11T12:10:16Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12298-
dc.descriptionill.,Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractDans le cadre de la gestion d'un système de production automatisé, nous aimerions savoir quel est le meilleur scénario en ce qui concerne le nombre de produits et l'ordonnancement. Sachant que notre critère principal est le temps d'exécution dont notre objectif est de le minimalisé et donc gagné en productivité. Notre projet propose donc une méthode d'aide à la décision par la simulation en temps réel des systèmes de production en utilisant l'approche neuro-évolutionnaire dans le cadre du pilotage des systèmes de production automatisés. Pour cela nous avons commencé par définir les systèmes de production et leurs pilotages ainsi que le principe de la simulation qui aide l'utilisateur à prendre la meilleure décision. Dans ce but nous nous somme tourner vers NEAT (Neuro Evolution of Augmenting Topologies), comprendre son fonctionnement et comment l'utilisé comme une approche pour la simulation.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectsystème de production automatisé.fr_FR
dc.subjectneuro-Evolutionnaire (Application).fr_FR
dc.subjectproduction automatisés (systèmes).fr_FR
dc.subjectproduction automatisés (simulation).fr_FR
dc.subjectméthode d'aide (à la décision).fr_FR
dc.subjectNEAT.fr_FR
dc.subjectNeuro Evolution of Augmenting Topologies.fr_FR
dc.titleApplication neuro-Evolutionnaire pour la simulation dans les systèmes de production automatisés.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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