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Revue d'Information Scientifique et Technique

Archives de Mot-Clé : Algorithmes génétiques

Utilisation Du Service Web Google Dans La Reformulation Requête Par Les Algorithmes Génétiques

Avec l’immense volume de données existant sur le web, 84 % des Webnautes utilisent des moteurs de recherche d’ordre général pour trouver les données qu’ils exigent. Mais ces derniers n’adaptent pas leurs stratégies de recherche aux différents utilisateurs, la requête en entrée étant le plus souvent ambiguë. Ces moteurs de recherche retournent donc, des milliers de pages, chacune pertinente dans son contexte. Ce travail vise l’utilisation des services web google pour implémenter une technique automatique de reformulation requêtes utilisateurs, avec les algorithmes génétiques.

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Une Approche multi-agents pour la modélisation et l’optimisation des Systèmes de gestion de transport maritime

La planification des tâches dans le transport est un problème difficile qui nécessite l’utilisation de techniques analytiques et de méthodes de modélisation issues de la recherche opérationnelle, de l’intelligence artificielle distribuée (systèmes multi-agents), de l’analyse de décision, et de bien d’autres disciplines. Notre contribution à ce problème consiste à proposer une modélisation des systèmes de gestion de transport maritime (SGTM) par un système multi-agents. Cette modélisation est basée sur la classification d’un SGTM en trois sous-systèmes : un sous-système superviseur chargé de la gestion et de la supervision de la flotte des navires, un sous-système ergonomique chargé de l’aide à la conduite et l’assistance au commandant du navire et un sous-système de planification. Pour améliorer les performances de notre système multi-agents, nous avons utilisé les algorithmes génétiques couplés avec la méthode de Recherche Taboue pour la résolution du problème de routage des bateaux et avons déployé les réseaux de neurones pour l’optimisation des opérations de chargement / déchargement.

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LES ALGORITHMES GENETIQUES APPLICATION A LA SEGMENTATION DES IMAGES

Les algorithmes génétiques ont des propriétés qui en font des candidats de choix pour résoudre des problèmes d’optimisation dans lesquels la taille de l’espace de recherche est importante, où les paramètres interagissent de manière complexe et où très peu d’informations sur la fonction à optimiser sont disponibles. Ces propriétés ont motivé leur application à divers domaines. Dans ce papier, nous présentons les fondements des AGs ; les travaux récents effectués en analyse d’images et plus particulièrement en segmentation ; nous étudions en détails et appliquons un algorithme non supervisé de segmentation, nous l’améliorons en proposant un nouvel opérateur de mutation. Et avec le multiseuillage par Fisher, nous l’avons adapté à la détection des corps cellulaires dans des images de cellules biologiques du col.

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