car dans le cas réel, le chemin d'approvisionnement a plusieurs chemins et objectifs (en particulier dans l'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme). L'objectif de cet article est d'améliorer l'optimisation des colonies de fourmis pour
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L'objectif de cet article est d'améliorer l'optimisation des colonies de fourmis pour résoudre le problème de chemin d'approvisionnement basé sur plusieurs objectifs en utilisant l'optimisation des colonies de fourmis floues. La conception d'optimisation des colonies de fourmis floues multi-objectifs développée a été expliquée ici, et elle a été utilisée pour rechercher la meilleure voie d'approvisionnement. Mots clés : conception d'optimisation de colonies de fourmis floues multi-objectifs, recherche de chemin d'approvisionnement,
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L'objectif de cet article est d'améliorer l'optimisation des colonies de fourmis pour résoudre le problème de chemin d'approvisionnement basé sur plusieurs objectifs en utilisant l'optimisation floue des colonies de fourmis. Les multi objectifs développés
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Ces algorithmes ACO multi-objectifs (MOACO) présentent différents choix de conception pour traiter les particularités du contexte multi-objectifs. Ce programme implémente le cadre d'optimisation multi-objectif des colonies de fourmis (MOACO). Ce framework est capable d'instancier la plupart des algorithmes MOACO de la littérature, et également de combiner des composants
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L'optimisation multi-objectifs développée des colonies de fourmis floues a été utilisée pour rechercher le chemin le plus optimal de la chaîne d'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme. La méthode a été validée et vérifiée avec un réel
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Optimisation des colonies de fourmis pour résoudre des problèmes d'optimisation multi-objectifs. L'algorithme proposé est paramétré par le nombre de colonies de fourmis et le nombre de traînées de phéromones. Nous comparons différentes variantes de cet algorithme sur le problème du sac à dos multi-objectif. Nous comparons également les résultats obtenus avec d'autres algorithmes évolutionnaires de
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La conception automatique d'algorithmes d'optimisation de colonies de fourmis multi-objectifs Manuel L opez-Ib´ a´nez et Thomas St utzle¨ Résumé Les problèmes d'optimisation multi-objectifs sont des problèmes avec plusieurs critères généralement contradictoires pour évaluer les solutions. Sans aucun
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L'optimisation multi-objectifs développée des colonies de fourmis floues a été utilisée pour rechercher le chemin le plus optimal de la chaîne d'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme. La méthode a été validée et vérifiée avec un réel
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L'objectif de cet article est d'améliorer l'optimisation des colonies de fourmis pour résoudre le problème de chemin d'approvisionnement basé sur plusieurs objectifs en utilisant l'optimisation des colonies de fourmis floues. Les multi objectifs développés
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Une fonction objective d'un modèle d'optimisation est définie comme multi-objectifs s'il modélise plus d'une entité à optimiser ; le problème d’optimisation doit être résolu dans plus d’une dimension. Par exemple, une fonction objectif qui inclut des variables de profit et de temps est multi-objectifs.
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Dans cet article, nous présentons une méthode/un modèle générique pour l'optimisation de la conception multi-objectifs de composants composites stratifiés, basé sur une colonie d'abeilles artificielles évaluée par vecteur. (VEABC). VEABC est une variante multi-objectifs d'intelligence en essaim de type évalué par vecteur parallèle de l'algorithme Artificial Bee Colony (ABC). Dans le travail actuel a
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Optimisation des colonies de fourmis pour la sélection et l'allocation des opérations des machines-outils multi-objectifs dans un système de fabrication flexible 1 2M.HMA Jahromi, R. Tavakkoli-Moghaddam , SA Jazayeri, R. Jafari et A. Shamsi3 31 1Département de génie industriel, succursale de Khomein de l'Université islamique Azad, Khomein, RI Iran
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Optimisation multi-objectifs des colonies de fourmis floues pour la recherche de voies d'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme. Actes de la Conférence internationale sur l'informatique et les systèmes d'information ICACSIS, 2011 : pp. 177 182. Jakarta, Maroc.
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Résumé. L'optimisation des colonies de fourmis (ACO) est une métaheuristique conçue à l'origine pour résoudre des problèmes d'optimisation combinatoire. Ces dernières années, ACO a été étendu pour résoudre des problèmes d'optimisation continue à objectif unique, ACO (_mathbb {R}) étant l'une des approches les plus remarquables de ce type. Cependant, il existe seulement quelques algorithmes basés sur ACO conçus
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Optimisation floue des colonies de fourmis pour un contrôle optimal L'algorithme dit Fuzzy ACO intègre l'heuristique d'optimisation multi-agents de l'ACO avec un partitionnement flou de l'espace d'état du système. Un problème de contrôle simulé est présenté pour démontrer le fonctionnement de l'algorithme proposé. I. INTRODUCTION L'optimisation des colonies de fourmis (ACO) s'inspire des fourmis et de leur comportement de recherche.
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l'objectif à minimiser. Deuxièmement, le problème est abordé de manière multi-objectif, en se concentrant sur les coûts d'installation des DG. Ces problèmes sont formulés sous forme de problèmes d'optimisation non linéaire contrainte en utilisant la méthode de programmation quadratique séquentielle. Une méthode de somme pondérée et une méthode de prise de décision floue sont présentées pour générer le
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Multi-objectifs Optimisation des colonies de fourmis floues de la voie d'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme Recherche 177 Ditdit N . Utama, TaufikDjatna, ErlizaHambali, Marimin et Dadan Kusdiana Modèle informatique d'interaction sociale dans la simulation multi-agents basée sur les traits de personnalité 183 Aswin Indraprastha
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Multi-objectifs Optimisation des colonies de fourmis floues de la voie d'approvisionnement en bioénergie à base d'huile de palme Recherche 177 Ditdit N . Utama, TaufikDjatna, ErlizaHambali, Marimin et Dadan Kusdiana Modèle informatique d'interaction sociale dans la simulation multi-agents basée sur les traits de personnalité 183 Aswin Indraprastha
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L'optimisation des colonies de fourmis (ACO) est une métaheuristique basée sur la population pour la solution de problèmes d'optimisation combinatoire difficiles. Dans ACO, chaque individu de la population est un agent artificiel qui construit de manière incrémentale et stochastique une solution au problème considéré.
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Résumé. Une procédure d'optimisation basée sur les colonies de fourmis a été développée pour optimiser les conditions de broyage, à savoir. vitesse de la meule, vitesse de la pièce, profondeur de dressage et avance du dressage, en utilisant un modèle fonctionnel multi-objectifs avec une approche pondérée pour le processus de rectification superficielle.
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CONTRÔLE DE ROBOT MULTI-AGENTS BASÉ SUR L'OPTIMISATION DE ROBOT FUZZY DE TYPE-2 ET DE COLONIES DE FOURMIS 3.1 INTRODUCTION Ce chapitre se concentre sur une approche basée sur les agents du Multi contrôle du robot utilisant l'optimisation floue de type -2 et les colonies de fourmis. Des contrôleurs d'intervalle flou de type 2 ont été appliqués au robot autonome afin de mieux gérer l'incertitude et d'optimiser les colonies de fourmis.
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4. Adaptation d'IWO pour une optimisation multi-objectifs. Dans cette section, nous présentons l'algorithme IWO pour l'optimisation multi-objectif (IWO_MO), la technique de tri basée sur la dominance floue associée et la méthode de gestion des contraintes que nous utilisons pour une certaine classe de benchmarks en conjonction avec MOIWO. Nous fournissons également une analyse approximative de
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Cet article présente un algorithme basé sur le paradigme d'optimisation des colonies de fourmis pour résoudre le problème conjoint de planification de la production et de la maintenance. Cette approche est développée pour traiter le modèle proposé précédemment pour le cas de la machine parallèle. Ce modèle est formulé selon une approche bi-objectif pour trouver des solutions de compromis entre les deux objectifs de production et de maintenance.
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Rongali S., Yalavarthi R. (2016) Optimisation des paramètres de la machine à vecteurs de support par une optimisation améliorée des colonies de fourmis. Dans : Satapathy S., Raju K., Mandal J., Bhateja V. (éd.) Actes de la deuxième conférence internationale sur les technologies informatiques et de communication. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 379. Springer, New Delhi
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Modèle de vêtement 2D/3D paramétré pour une manipulation robotique adroite Yew, CH, Mohamed Sahari, KS & Dickson Neoh, TH, 15 mai 2024, Actes 2024 Joint 10th International Conférence sur l'informatique logicielle et les systèmes intelligents et 19e Symposium international sur les systèmes intelligents avancés, SCIS-ISIS 2024. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., p. 287-291 5 p. 8716253.
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Optimisation multi-régionale et multi-objectifs d'une chaîne d'approvisionnement en polygénération de biocarburants d'algues avec une programmation mathématique floue ASME Publishing, New York, Mali 1er juillet 2014 Une approche de polygénération est proposé d'améliorer la viabilité économique de la production de biocarburants à base d'algues grâce à la production simultanée de coproduits (c'est-à-dire l'électricité, la chaleur et d'autres produits biochimiques).
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1. Introduction. L’huile de palme est l’une des principales huiles comestibles dans le monde et constitue une source de lipides. Près de 90 % de l'huile de palme produite dans le monde est ensuite transformée en produits alimentaires tels que l'huile de cuisson, les graisses industrielles et de confiserie, les céréales pour petit-déjeuner et les suppléments/vitamines.
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Lire « Synthèse de corridors multiples de biomasse via une approche de décomposition : une application P-graph, Journal of Cleaner Production » sur DeepDyve, le plus grand service de location en ligne pour la recherche scientifique avec des milliers de publications académiques disponibles à portée de main.
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L'algorithme de pollinisation des fleurs (FPA) est une métaheuristique d'intelligence informatique qui tire sa métaphore du rôle de prolifération des fleurs dans les plantes. Cet article fournit un examen complet de tous...
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Une optimisation des colonies de fourmis pour une planification dynamique des tâches dans un environnement de grille. International Journal of Computer and Information Science and Engineering, Académie mondiale des sciences, de l'ingénieur et de la technologie Article de revue non indexé par citations CO-AUTEUR
Obtenir Le PrixPour gérer l'incertitude de robustesse, l'écart entre l'optimisation multi-objectif et l'optimisation dynamique à objectif unique qui est dévoilé lors de la conversion aide beaucoup. La modélisation de cet écart à l’aide d’approches d’apprentissage automatique pourrait permettre de maîtriser cette incertitude. Plus tard, ce modèle pourrait
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Conférence internationale 2009 sur l'informatique logicielle et la reconnaissance de formes SoCPaR 2009 Table des matières Mot de bienvenue des présidents généraux Mot de bienvenue des présidents de programme
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La Faculté d'informatique (anciennement connue sous le nom de Faculté des systèmes informatiques et du génie logiciel) a été créée le 16 février 2002 pour former des diplômés compétents, hautement qualifiés et compétitifs dans le domaine du génie logiciel, système et réseau informatique. Au début, la faculté avait deux domaines qui sont le génie logiciel et les réseaux.
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