“Intelligence Informatique” Synthèse, contribution et applications aux problèmes d’optimisation complexes

Abstract

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire consistent, d’une part, en l’étude des techniques de “l’Intelligence Informatique”. Dans un premier temps, Les méthodes de base sont mises en œuvre pour l’optimisation globale de problèmes réels. Les problèmes étudiés, dans ce mémoire, sont: le problème d’affectation de fréquences dans les réseaux cellulaires, la résolution de conflits aériens ou commande en vitesse des machines synchrones. L’implémentation de ces techniques nécessitait une phase d’adaptation et un réglage fin de leurs paramètres. Dans un deuxième temps, le modèle MCAFC (Multipopulation Cultural Algorithm using Fuzzy Clustering) est proposé. Par analogie avec l’environnement social, le modèle MCAFC permet la formation et la maintenance de sous-populations de solutions stables, évoluant séparément dans leurs sous-espaces propres de connaissances. L’intégration d’une procédure de classification floue a permis, en outre, d’échantillonner la population en différentes classe (sous-populations). L’efficacité du modèle MCAFC est validée, dans un premier temps, sur un ensemble de fonctions tests. Enfin, il a été implémenté pour un problème de l’électromagnétisme, pour lequel on souhaite fixer le comportement macroscopique d’une structure diélectrique stratifiée.