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Optimisation de l'énergie réactive dans un réseau d'énergie électrique

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par Brahim GASBAOUI
Université BECHAR - MAGISTER 2008
  

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1.3 1. LES FOURMIS ARTIFICIELLES

Une fourmi artificielle est une entité simple dotée d'un comportement similaire ou

étendu à celui de la fourmi réelle. Ce comportement doit être élémentaire, restreint et

donc facile à programmer. A l'intérieur d'une colonie, les fourmis sont concurrentes et

asynchrones, elles coopèrent inconsciemment ensemble pour la résolution du problème

considéré. Les fourmis artificielles communiquent entre elles indirectement par

stigmergie via des modifications de leur environnement (par exemple par dépôt de

traces de phéromone artificielle) qui représente la mémoire collective de la colonie.

Elles ont été de plus enrichies des contraintes et de comportements qu'on ne trouve pas

dans leurs congénères réelles mais qui sont spécifiques au problème qu'elles

résolvent. [59,60,61,62,63,64,65].

5.1.12. Un problème combinatoire :

Un problème combinatoire est toute situation dont on cherche d'avoir une solution

tout en respectant la présence d'un ensemble de contraintes. La solution c'est un

résultat de faire combiner ces contraintes ensemble d'une manière qu'on maximise

quelques uns et on minimise les autres, ces contraintes ont une caractéristique

primordiale, c'est que chaque contrainte influe sur les autres soit quand on minimise sa

valeur ou on la maximise, dans un autre terme on dit que les contraintes sont

conflictuelles. Par exemple, le schéma suivant présente une situation de problème

combinatoire: où on veut acheter une voiture dans la mode et en même temps avec un

prix raisonnable qui ne peut pas dépasser certaine limite. Si on maximise la première

contrainte (une bonne voiture) on va avoir un prix maximale, dans le contraire on va

aboutir à une mauvaise voiture mais avec un prix minimale dans les limites; on constate

dans cet exemple que c'est difficile d'arranger ces deux contraintes dans nos besoins

[66,67 ,68,69].

Figure 48:Une figure illustrant un problème combinatoire

1.32. ANT COLONY SYSTEM « ACS »

L'algorithme « Ant Colony System » a été introduit par « Dorigo » et «

Grambardella » en 1996 pour améliorer la performance de AS [55] .ACS est basé

essentiellement sur As mais se distingue de lui par les points suivants : Le déplacement

de la fourmi suit une autre règle de transition dite règle proportionnelle pseudo-

aléatoire ;Deux méthodes sont utilisées pour la mise à jour :Une mise à jour locale est

effectuée à chaque fin de cycle d'une fourmi. Une mise à jour globale est faite une fois

que toutes les fourmis ont terminé leurs cycles. Seule la fourmi qui a trouvé la meilleure

solution est autorisée à renforcer la phéromone sur tous les arcs constituant son tour .La

mise à jour globale évite de se bloquer dans des solutions sous optimal(minimums

locaux).Tandis que la mise à jour locale a pour effet de réduire, de moins en moins,

l'interactivité des arcs déjà visités par d'autres fourmis, et donc de favoriser l'émergence

de d'autres solutions que celle déjà trouvées pendant les prochains cycles de

l'algorithme.

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