Implémentation parallèle de « particule swarm optimisation »pour l'identification paramétrique de la machine asynchrone

Djellout, Nour El Houda; Ould Aissa, Ahmed ( Promoteur)

dc.contributor.advisor	Boularas, Yasmina
dc.contributor.author	Djellout, Nour El Houda
dc.contributor.author	Ould Aissa, Ahmed ( Promoteur)
dc.date.accessioned	2020-02-09T09:49:16Z
dc.date.available	2020-02-09T09:49:16Z
dc.date.issued	2012
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/5271
dc.description	ill., Bibliogr. Cote: ma-004-81	fr_FR
dc.description.abstract	La modélisation mathématique de la machine asynchrone qui représente un modèle proche de la réalité physique, est un système d'équation différentiel de plusieurs inconnus, nécessite un temps de calcule très lent. De ce fait, nous utilisant une méthode d'optimisation par: Méta heuristique PSO. Ce travail consiste à l'implémentation parallèle de la nouvelle méthode d'optimisation « Particle Swarm Optimisation pour l'identification paramétrique de la machine asynchrone. L'application de PSO sous un réseau va permettre de réduire le temps de calcul qui permettre au concepteur des machines de réalisés plusieurs testes pour la validation des résultats obtenus. Les Mots clé: Méta-heuristique, optimisation, essaim paramétrique, la machine asynchrone, réseau. particulaire, continue, identification	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Blida 1	fr_FR
dc.subject	Méta-heuristique	fr_FR
dc.subject	optimisation	fr_FR
dc.subject	essaim paramétrique	fr_FR
dc.subject	la machine asynchrone	fr_FR
dc.subject	réseau	fr_FR
dc.subject	particulaire	fr_FR
dc.subject	continue	fr_FR
dc.subject	identification	fr_FR
dc.title	Implémentation parallèle de « particule swarm optimisation »pour l'identification paramétrique de la machine asynchrone	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR