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Dissertations / Theses on the topic 'METAHEURISTIC OPTIMIZATION TECHNIQUES'

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1

Franz, Wayne. "Multi-population PSO-GA hybrid techniques: integration, topologies, and parallel composition." Springer, 2013. http://hdl.handle.net/1993/23842.

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Abstract:
Recent work in metaheuristic algorithms has shown that solution quality may be improved by composing algorithms with orthogonal characteristics. In this thesis, I study multi-population particle swarm optimization (MPSO) and genetic algorithm (GA) hybrid strategies. I begin by investigating the behaviour of MPSO with crossover, mutation, swapping, and all three, and show that the latter is able to solve the most difficult benchmark functions. Because GAs converge slowly and MPSO provides a large degree of parallelism, I also develop several parallel hybrid algorithms. A composite approach exec
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Mantilla, Gaviria Iván Antonio. "New Strategies to Improve Multilateration Systems in the Air Traffic Control." Doctoral thesis, Editorial Universitat Politècnica de València, 2013. http://hdl.handle.net/10251/29688.

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Abstract:
Develop new strategies to design and operate the multilateration systems, used for air traffic control operations, in a more efficient way. The design strategies are based on the utilization of metaheuristic optimization techniques and they are intended to found the optimal spatial distribution of the system ground stations, taking into account the most relevant system operation parameters. The strategies to operate the systems are based on the development of new positioning methods which allow solving the problems of uncertainty position and poor accuracy that the current systems can present.
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3

Diaz, Leiva Juan Esteban. "Simulation-based optimization for production planning : integrating meta-heuristics, simulation and exact techniques to address the uncertainty and complexity of manufacturing systems." Thesis, University of Manchester, 2016. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/simulationbased-optimization-for-production-planning-integrating-metaheuristics-simulation-and-exact-techniques-to-address-the-uncertainty-and-complexity-of-manufacturing-systems(9ef8cb33-99ba-4eb7-aa06-67c9271a50d0).html.

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Abstract:
This doctoral thesis investigates the application of simulation-based optimization (SBO) as an alternative to conventional optimization techniques when the inherent uncertainty and complex features of real manufacturing systems need to be considered. Inspired by a real-world production planning setting, we provide a general formulation of the situation as an extended knapsack problem. We proceed by proposing a solution approach based on single and multi-objective SBO models, which use simulation to capture the uncertainty and complexity of the manufacturing system and employ meta-heuristic opt
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4

Jaber, Ahmed. "Hybrid Algorithm for Multi-objective Mixed-integer Non-convex Mechanical Design Optimization Problems." Thesis, Troyes, 2021. http://www.theses.fr/2021TROY0034.

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Abstract:
Les problèmes d'optimisation sous contraintes non linéaires non convexes multi-objectifs en variables mixtes (discrètes et continues) apparaissent dans de nombreux domaines de l’ingénierie et notamment dans les applications de conception en mécaniques. Cette thèse vise à développer une nouvelle méthode pour résoudre ces problèmes d’optimisation. Notre proposition est une hybridation de l'algorithme multicritère « Branch-and-Bound » (MCBB) avec l’algorithme évolutionnaire de type NSGAII. L'approche proposée est en outre renforcée par de nouvelles stratégies de branchement conçues pour l’algorit
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5

Benaichouche, Ahmed Nasreddine. "Conception de métaheuristiques d'optimisation pour la segmentation d'images : application aux images IRM du cerveau et aux images de tomographie par émission de positons." Thesis, Paris Est, 2014. http://www.theses.fr/2014PEST1106/document.

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Abstract:
La segmentation d'image est le processus de partitionnement d'une image numérique en régions, non chevauchées, homogènes vis-à-vis de certaines caractéristiques, telles que le niveau de gris, la texture, le mouvement, etc. Elle a des applications dans plusieurs domaines comme l'imagerie médicale, la détection d'objets, la biométrie, l'imagerie par satellite, la navigation de robot, la vidéosurveillance, etc. Le processus de segmentation représente une étape cruciale dans les systèmes de vision par ordinateur, car les caractéristiques et décisions sont extraites et prises à partir de son résult
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6

Rahmani, Younes. "The Multi-product Location-Routing Problem with Pickup and Delivery." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0331/document.

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Abstract:
Dans les problèmes de localisation-routage classiques (LRP), il s'agit de combiner des décisions stratégiques liées aux choix des sites à ouvrir (centres de traitement) avec des décisions tactiques et opérationnelles liées à l'affectation des clients aux sites sélectionnés et a la confection des tournées associées. Cette thèse propose de nouveaux modèles de localisation-routage permettant de résoudre des problématiques issues de réseaux logistiques, devenus aujourd'hui de plus en plus complexes vu la nécessité de mutualisation de ressources pour intégrer des contraintes de développement durabl
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Ayachi, Hajjem Imen. "Techniques avancées d'optimisation pour la résolution du problème de stockage de conteneurs dans un port." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2012. http://www.theses.fr/2012ECLI0003/document.

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Abstract:
Le chargement/déchargement des conteneurs et leurs stockages provisoires dans le port est la plus importante et complexe tâche dans les terminaux portuaires. Elle est fortement liée au routage des grues de quai et son coût augmente considérablement surtout en absence d’une gestion efficace du terminal. Dans ce travail, nous étudions le problème de stockage des conteneurs (PSC). Il appartient à la catégorie des problèmes NP-difficiles et NP-complets. PSC consiste à déterminer un plan d’arrangement des conteneurs destinés à l’import et à l’export dans le port qui minimise les remaniements ultéri
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El, Dor Abbas. "Perfectionnement des algorithmes d'optimisation par essaim particulaire : applications en segmentation d'images et en électronique." Phd thesis, Université Paris-Est, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00788961.

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Abstract:
La résolution satisfaisante d'un problème d'optimisation difficile, qui comporte un grand nombre de solutions sous-optimales, justifie souvent le recours à une métaheuristique puissante. La majorité des algorithmes utilisés pour résoudre ces problèmes d'optimisation sont les métaheuristiques à population. Parmi celles-ci, nous intéressons à l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP, ou PSO en anglais) qui est apparue en 1995. PSO s'inspire de la dynamique d'animaux se déplaçant en groupes compacts (essaims d'abeilles, vols groupés d'oiseaux, bancs de poissons). Les particules d'un même essai
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Rahmani, Younes. "The Multi-product Location-Routing Problem with Pickup and Delivery." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0331.

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Abstract:
Dans les problèmes de localisation-routage classiques (LRP), il s'agit de combiner des décisions stratégiques liées aux choix des sites à ouvrir (centres de traitement) avec des décisions tactiques et opérationnelles liées à l'affectation des clients aux sites sélectionnés et a la confection des tournées associées. Cette thèse propose de nouveaux modèles de localisation-routage permettant de résoudre des problématiques issues de réseaux logistiques, devenus aujourd'hui de plus en plus complexes vu la nécessité de mutualisation de ressources pour intégrer des contraintes de développement durabl
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Lepagnot, Julien. "Conception de métaheuristiques pour l'optimisation dynamique : application à l'analyse de séquences d'images IRM." Phd thesis, Université Paris-Est, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00674754.

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Abstract:
Dans la pratique, beaucoup de problèmes d'optimisation sont dynamiques : leur fonction objectif (ou fonction de coût) évolue au cours du temps. L'approche principalement adoptée dans la littérature consiste à adapter des algorithmes d'optimisation statique à l'optimisation dynamique, en compensant leurs défauts intrinsèques. Plutôt que d'emprunter cette voie, déjà largement explorée, l'objectif principal de cette thèse est d'élaborer un algorithme entièrement pensé pour l'optimisation dynamique. La première partie de cette thèse est ainsi consacrée à la mise au point d'un algorithme, qui doit
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Cooren, Yann. "Perfectionnement d'un algorithme adaptatif d'Optimisation par Essaim Particulaire : application en génie médical et en électronique." Phd thesis, Université Paris-Est, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00462106.

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Abstract:
Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oisea
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Boussaid, Ilhem. "Perfectionnement de métaheuristiques pour l'optimisation continue." Phd thesis, Université Paris-Est, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00952774.

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Abstract:
Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pall
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Boussaid, Ilhem. "Perfectionnement de métaheuristiques pour l'optimisation continue." Electronic Thesis or Diss., Paris Est, 2013. http://www.theses.fr/2013PEST1075.

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Abstract:
Les métaheuristiques sont des algorithmes génériques, souvent inspirés de la nature, conçues pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Parmi les métaheuristiques les plus récentes, nous retenons celle basée sur la théorie de la biogéographie insulaire: Biogeography-based optimization (BBO).Dans cette thèse, nous considérons à la fois les problèmes d'optimisation globale à variables continues avec et sans contraintes. De nouvelles versions hybrides de BBO sont proposées comme des solutions très prometteuses pour résoudre les problèmes considérés. Les méthodes proposées visent à pall
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Essafi, Mohamed. "Conception et optimisation d'allocation de ressources dans les lignes d'usinage reconfigurables." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00669980.

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Abstract:
Les travaux de cette thèse concernent la conception et l'optimisation de lignes de transfert reconfigurables. L'objectif principal est de concevoir une ligne d'usinage à moindre coût tout en respectant les contraintes techniques, technologiques et économiques du problème. Le problème d'optimisation correspondant est un problème d'équilibrage de lignes d'usinage sujet à des contraintes spécifiques. Il consiste à affecter les opérations aux stations de travail en minimisant les coûts d'installation. En plus des contraintes habituelles de ce type de problème, à savoir, les contraintes de précéden
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Ciancio, Claudio, Leonardo Pagnotta, and Giuseppina Ambrogio. "Process design optimization based on metamodeling and metaheuristic techniques." Thesis, 2015. http://hdl.handle.net/10955/1328.

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Abstract:
Dottorato di Ricerca in Ingegneria Meccanica, XXVIII Ciclo, a.a. 2015-2016<br>This dissertation explores the use of mathematical and statistical tools to analyze, control and optimize manufacturing processes. Table 8.1 summarizes the topics analyzed and the contributions of this dissertation. The main topic discussed in this thesis is related to the features that have to be taken into account to select, according to the analyzed process: 1. the metamodel technique; 2. the sampling strategy; 3. the optimization algorithm All these problems were analyzed from two di erent point of views.
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SHARMA, HIMANSHU. "BRAIN TUMOR DETECTION AND CLASSIFICATION USING METAHEURISTIC OPTIMIZATION TECHNIQUES." Thesis, 2021. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19013.

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Abstract:
The brain tumor is a very common disease among humans, it can be deadly if not diagnosed in its early stage. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is commonly used technique to diagnose cancer but despite providing highly valuable information regarding tumor, it also prone to give human error. Recently, various Computer-Aided Diagnosis (CAD) techniques are being developed to improve performance of MRI. Computer vision systems make this process automatic and more accurate detection so that diagnosis can be done properly. Here presents a general Metaheuristic algorithm followed by review
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