Résumé:
Résumé
L’algorithme d'OEP s'inspire du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective.
L’objectif de notre travail consiste à utiliser cette méthode d’optimisation afin de synthétiser les filtres numériques RII pour trouver des fonctions de transfert proche au celle de filtre idéal afin de conserver la stabilité de ces filtres.
Abstract
PSO algorithm is inspired from the social behavior of animals living in swarm, such as bird flocks or fish schools. The particles of the swarm use a direct way of communication in order to build a solution to the considered problem, based on their collective experience.
The objective of our work consists to use this method of optimization in order to synthesize the design filter for find the function of transfer such as the filter ideal for conserved the stability of this filter.