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Revue des Composites et des Matériaux Avancés

1169-7954
 

 ARTICLE VOL 15/1 - 2005  - pp.53-70  - doi:10.3166/rcma.15.53-70
TITRE
Algorithme génétique à sélection parallèle. Application à l'identification paramétrique de CMO

RÉSUMÉ
La complexité croissante des problèmes d'identification paramétrique nous pousse à explorer d'autres horizons à la recherche de méthodes d'optimisations robustes, efficaces et rapides. Dans ce travail, on utilise un algorithme génétique à sélection parallèle (AGSP). Cette sélection parallèle, permet à chaque génération prédéfinie d'introduire de nouveaux individus pour une meilleure diversité dans chaque population. Les individus introduits proviennent d'autres populations qui évoluent dans un processus parallèle. Cette approche permet d'accélérer le processus de recherche par algorithme génétique (moins d'évaluation de la fonction coût). De plus, tous les processus convergent vers la même zone de recherche, grâce aux échanges entre les différents processus. L'algorithme AGSP sera utilisé pour identifier les paramètres élastiques d'un composite à matrice organique (CMO).


ABSTRACT
With the increase of the complexity of the parametric identification problems, many research were oriented to explore others horizons in order to build a new optimizations methods which are robust, efficient and quick. In this work, we introduce a genetic algorithm with a parallel selection (GAPS). This parallel selection approach, allows each generation to introduce new individuals for a better diversity in each population. The introduced individuals come from others populations that evolve in a parallel process. This approach allows us to accelerate the research process by the genetic algorithm (less evaluation of the cost function). Another advantage of the GAPS is that all the processes convergent to the same area of research, because of the trades between the different processes. Finally, GAPS will be used to identify the elastic parameters of a composite with polymer matrix (CMO).


AUTEUR(S)
David HICHAM BASSIR, Stani CARBILLET, Mohammed LAMINE BOUBAKAR

MOTS-CLÉS
identification, composite, algorithme génétique, sélection parallèle.

KEYWORDS
identification, composite, genetic algorithm, parallel selection.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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