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Conception d'idéotypes de tomate adaptés au stress hydrique.

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par Cheikh Mehdi Ould Mohamed Abdellahi Cheikh Mehdi
Montpellier-II - Master-2 informatique 2015
  

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Chapitre 6

Bibliographie

6.1 Références bibliographiques

[R1] : J.BONNEFOI (2013). Phénotypage d'une population de tomate dans deux conditions d'alimentation en eau pour le calibrage d'un modèle de qualité du fruit et l'analyse QTL de paramètres de modèles: Mémoire fin d'étude. UR 1115 PSH, INRA d'Avignon, France.

[R2] : M-M.Ould-Sidi, F.Lescourret (2010). Model-based design of integrated production systems : a review. PSH, INRA d'Avignon, France.

[R3] : B.Quilot-Turnion, M-M.Ould-Sidi, A.Kadrani, N.Hilgert, M.Génard, F.Lescourrt (2012). Optimization of parameters of the "Virtual Fruit" model ton design peach genotype of sustainable production systems. INRA-Avignon-Montpellier, France.

[R4] : K. Deb and A. Pratap and S. Agarwal and T. Meyarivan, A fast and elitist mul-tiobjective genetic algorithm : NSGA-II, IEEE T. Evolut. Computat. 6, 182197, 2002.

[R5] : X.Li, L.Amodeo, F.Yalaoui, H.Chehade (210).METAHEURISTIQUES MULTIOB-JECTIF POUR UN PROBLEME D'ORDONNANCEMENT DE MACHINES PARAL-LELES. Institut Charles Delaunay, LOSI, STMR. Page5.

[R6] : M.MÈndez, D.Greiner, B.Galvan (2010). Algorithme Èvolutionnaire multi-objectif qui surélève la région d'intérêt. Toulouse.

[R7] : C.Chatelain, Y.Oufella, S.Adam, Y.Lecourtier, L.Heutte (2008). Optimisation multi-objectif pour la sélection de modèles SVM. Laboratoire LITIS, Université de Rouen, Avenue de l'université, France.

[R8] : Y.OUAZENE, H.CHEHADE, A.YALAOUI. Approches mono et multi-objectives pour la conception d'un système de production à deux machines et un stock-tampon. Université de Technologie de Troyes, 10010 Troyes cedex, FRANCE. Page19.

[R9] : S.Amédée, R.Francois-Gérard (2004). ALGORITHMES GENETIQUES : TE de

68

fin d'année.

[R10] : T.Gräbener, A.Berro (2008). Optimisation multiobjectif discrète par propagation de contraintes. IRIT-Université de Toulouse

[R11] : M.Yagoubi (2012). Optimisation évolutionnaire multi-objectif parallèle : application à la combustion Diesel. Université de Paris Sud XI

[R12] : M.Schoenauer (2009). Techniques avancées. Equipe TAO -INRIA Futurs et LRI . Page48.

[R13] : A.Berro (2008). Algorithmeévolutionnaire Algorithme évolutionnaire pour l'optimisation multiobjectif. Toulouse, France.

[R14] : M-M.Ould-Sidi, B.Quilot-Turion, A.Rolland. Méthodes multicritères pour le tri de fruits virtuels. INRA-Avignon, Bron Cedex, France.

[R15] : P-L.GONZALEZ. L'analyse en composantes principales (A.C.P).

[R16] : D.Puthier (2009). Introduction au logiciel d'analyse statistique R. MARSEILLE cedex 09, FRANCE. Les pages 34-35.

6.2 Webgraphies

[W1] : http :// fr.wikipedia.org/wiki/

[W2] : http :// pinville.com/algorithmes-evolutionnistes.php

[W3] : http :// fr.slideshare.net/paskorn/rnsgaii-presentation. Le point3.

[W4] : http :// www.recherche.enac.fr/opti/papers/thesis/HABIT/main002.html

[W5] : http :// www.r-project.org/other-docs.html

[W6] : http :// www.unige.ch/ses/sococ/cl/r/scatmat.f.html

[W7] : http ://www.lirmm.fr/ rgirou/enseignement/pageenseignement.html

[W8] : http :// www.inside-r.org/packages/cran/mco/docs/nsga2

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"Des chercheurs qui cherchent on en trouve, des chercheurs qui trouvent, on en cherche !"   Charles de Gaulle