Méthodes hybrides pour l'optimisation combinatoire : Application au problème de classification de cancer. - BIR-JMEL Ahmed (Faculté des Sciences de Rabat, 2022)
Dans cette thèse, nous proposons des méthodes innovantes pour réduire la taille initiale des données de puces à ADN/ sélectionner des ensembles de gènes pertinents qui assurent une bonne précision dans l’identification des tumeurs cancéreuses. Premièrement, nous avons proposé plusieurs méthodes de sélection de gènes, basées sur les Métaheuristiques BPSO (optimisation par essaim de particules version binaire), ACO (optimisation par colonies de fourmis)/VNS (recherche de voisinage variable). En effet:
Hybrid methods for combinatorial optimization: Application to the cancer classification problem.
Keywords: Sélection d'attributs; Classification supervisée; puces à ADN; Optimisation par Essaim de Particules; Optimisation par Colonies de Fourmis; Recherche de Voisinage Variable; Ensemble pendant de Poids Maximum; Régression Logistique Pénalisée; Generalized Fused LASSO.; Mathématiques Appliquées