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Loptimisation Par Essaims Particulaires
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Book Synopsis L'optimisation par essaims particulaires by : Maurice Clerc
Download or read book L'optimisation par essaims particulaires written by Maurice Clerc and published by . This book was released on 2005 with total page 265 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'Optimisation par Essaims Particulaires (OEP) ou Particle Swarm Optimization (PSO) est une heuristique non spécifique, au même titre que, par exemple, les algorithmes évolutionnaires, la recherche avec tabous ou les colonies de fourmis. Son domaine de prédilection depuis sa naissance en 1995 est l'optimisation numérique hétérogène continue-discrète fortement non linéaire. À ce titre elle est utilisée un peu partout dans le monde. Sa rapidité de convergence en fait aussi un outil privilégié en optimisation dynamique. Premier ouvrage en français entièrement consacré à l'OEP, L'optimisation par essaims particulaires explique les principes de base, en particulier les concepts de particule, de lien d'information, de mémoire et de coopération. Partant d'une version paramétrique très simple mais déjà efficace, codable en quelques lignes, il montre comment l'enrichir progressivement pour aboutir à une version entièrement adaptative. Tous les programmes sources sont soit inclus dans l'ouvrage (pour les plus courts) soit librement disponibles en téléchargement.
Book Synopsis Particle Swarm Optimization by : Maurice Clerc
Download or read book Particle Swarm Optimization written by Maurice Clerc and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2013-03-04 with total page 182 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This is the first book devoted entirely to Particle Swarm Optimization (PSO), which is a non-specific algorithm, similar to evolutionary algorithms, such as taboo search and ant colonies. Since its original development in 1995, PSO has mainly been applied to continuous-discrete heterogeneous strongly non-linear numerical optimization and it is thus used almost everywhere in the world. Its convergence rate also makes it a preferred tool in dynamic optimization.
Book Synopsis Contribution à la synthèse et l'optimisation multi-objectif par essaims particulaires de lois de commande robuste RST de systèmes dynamiques by : Riadh Madiouni
Download or read book Contribution à la synthèse et l'optimisation multi-objectif par essaims particulaires de lois de commande robuste RST de systèmes dynamiques written by Riadh Madiouni and published by . This book was released on 2016 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Ces travaux de recherche portent sur la synthèse systématique et l'optimisation de correcteurs numériques à structure polynomiale RST par approches métaheuristiques. Les problèmes classiques de placement de pôles et de calibrage des fonctions de sensibilité de la boucle fermée RST sont formulés sous forme de problèmes d'optimisation multi-objectif sous contraintes pour lequel des algorithmes métaheuristiques de type NSGA-II, MODE, MOPSO et epsilon-MOPSO sont proposés et adaptés. Deux formulations du problème de synthèse RST ont été proposées. La première approche, formulée dans le domaine temporel, consiste à minimiser des indices de performance, de type ISE et MO, issus de la théorie de la commande optimale et liés essentiellement à la réponse indicielle du système corrigé. Ces critères sont optimisés sous des contraintes non analytiques définis par des gabarits temporels sur la dynamique de la boucle fermée. Dans la deuxième approche de synthèse RST, une formulation dans le domaine fréquentiel est retenue. La stratégie proposée consiste à définir et calculer une fonction de sensibilité de sortie désirée en satisfaisant des contraintes de robustesse de H∞. L'utilisation de parties fixes dans la fonction de sensibilité de sortie désirée assurera un placement partiel des pôles de la boucle fermée RST. L'inverse d'une telle fonction de sensibilité désirée définira le filtre de pondération H∞ associé. Un intérêt particulier est porté à l'approche d'optimisation par essaim particulière PSO pour la résolution des problèmes multi-objectif de commande reformulés. Un algorithme MOPSO à grille adaptative est proposé et puis perfectionné à base des concepts de l'epsilon-dominance. L'algorithme epsilon-MOPSO obtenu a montré, par comparaison avec les algorithmes MOPSO, NSGA-II et MODE, des performances supérieures en termes de diversité des solutions de Pareto et de rapidité en temps de convergence. Des métriques de type distance générationnelle, taux d'erreurs et espacement sont toutefois considérées pour l'analyse statistique des résultats de mise en œuvre obtenus. Une application à la commande en vitesse variable d'un moteur électrique DC est effectuée, également pour la commande en position d'un système de transmission flexible à charges variables. La mise en œuvre par simulations numériques sur les procédés considérés est également présentée dans le but de montrer la validité et l'efficacité de l'approche de commande optimale RST proposée.
