Hybridation des opérateurs de croisement dans les algorithmes révolutionnaires Multi-objectif.

Bouzid., Abdelkader.

dc.contributor.author	Bouzid., Abdelkader.
dc.date.accessioned	2020-12-20T10:11:04Z
dc.date.available	2020-12-20T10:11:04Z
dc.date.issued	2015
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/7878
dc.description	ill.,Bibliogr.	fr_FR
dc.description.abstract	Les Algorithmes Evolutionnaires sont inspirés de l'évolution Darwinienne des populations. Ils sont des méthodes stochastiques d'optimisation globale, dédiés à la résolution des problèmes d'optimisation de grande dimension, et plus particulièrement multiobjectif. Ces Algorithmes font le cadre principal de ce travail, et pour cela, Nous commencerons tout d'abord par les grandes lignes de l'optimisation multiobjective, remontant brièvement vers la présentation des notions des processus d'évolution. Nous passerons ensuite à présenter un algorithme évolutionnaire se basant sur une hybridation de cing operateurs de croisement. Enfin, nous illustrerons les résultats d'hybridation de ces operateurs de un à cinq. Mots Clefs : Hybridation, Croisement. Optimisation Multiobjective, Algorithmes évolutionnaires,	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Université Blida 1	fr_FR
dc.subject	Hybridation.	fr_FR
dc.subject	Croisement.	fr_FR
dc.subject	Optimisation.	fr_FR
dc.subject	évolutionnaires.	fr_FR
dc.subject	Multiobjective.	fr_FR
dc.subject	Algorithmes.	fr_FR
dc.title	Hybridation des opérateurs de croisement dans les algorithmes révolutionnaires Multi-objectif.	fr_FR
dc.type	Thesis	fr_FR