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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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