Browsing by Author "BARKATI, Hamza"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Modélisation floue d’un système Non linéaire
    (Univ M'sila, 2020) BARKATI, Hamza
    Les travaux présentés dans ce mémoire s’articulent, essentiellement, autour des principaux axes de la modélisation floue du type Takagi-Sugeno d’ordre zéro pour des systèmes dynamiques, complexes et fortement non-linéaires. En premier lieu, une méthode d’identification a été proposée en utilisant plusieurs algorithmes hybrides basés sur la combinaison des algorithmes de recherche globale, les Algorithmes Génétiques (AG) et l’algorithme de recherche locale, le Recuit Simulé (RS). L’hybridation consiste à combiner les caractéristiques de ces méthodes (AG-RS) pour tirer des avantages permettant d’aboutir à une bonne solution en un temps de calcul réduit, tous en garantissant la précision des systèmes identifiés. Les résultats de modélisation ont été comparés via un certain critère de performance. Abstract : The work presented in this thesis is essentially articulated around the main axes of fuzzy modeling of the Takagi-Sugeno type of zero order for dynamic, complex and strongly non-linear systems. First, an identification method has been proposed using several hybrid algorithms based on the combination of global search algorithms, Genetic Algorithms (GA) and the local search algorithm, Simulated Annealing (RS). Hybridization consists in combining the characteristics of these methods (AG-RS) to derive advantages allowing a good solution to be obtained in a reduced computation time, all while guaranteeing the precision of the systems identified. The modeling results were compared using a certain performance criterion.