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Contribution à  l'optimisation complexe par des techniques de swarm intelligence

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par Lamia Benameur
Université Mohamed V Agdal Rabat Maroc - Ingénieur spécialité : informatique et télécommunications 0000
  

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3.5.6 Complexité temporelle de l'algorithme

Le modèle proposé, présente une complexité additionnelle , par rapport à l'algorithme de base PSO, induite par la procédure de classification floue. Cette complexité correspond aux étapes de calcul des C centres de classes ainsi que par la distance entre chaque vecteur (n vecteurs de dimension p) et le centre de chaque classe. Ces deux étapes peuvent être effectuées en O(np). De plus, la détermination de chaque nouvelle partition, durant le cycle itératif, nécessite le calcul du degré d'appartenance de chaque vecteur à chaque classe, processus pouvant s'effectuer en O(npC). Puisque le processus est itéré jusqu'à ce que l'algorithme converge, la complexité de l'algorithme de classification flou est donc de l'ordre de O(npCt), oil t est le nombre d'itérations.

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