Application des méthodes méta-heuristiques pour l’apprentissage de structure des réseaux bayésiens.

Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/12519

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	Alioua, Mohammed Amine	-
dc.date.accessioned	2018-02-13T11:25:55Z	-
dc.date.available	2018-02-13T11:25:55Z	-
dc.date.issued	2017-09-14	-
dc.identifier.citation	Salle des thèses	en_US
dc.identifier.other	MS-006.3-67-01	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12519	-
dc.description.abstract	L’objectif de ce mémoire est de proposer des méthodes pour la résolution de problèmes d’optimisation académiques difficiles. Dans le but de réaliser notre objectif, nous avons proposé deux algorithmes inspiré de la nature. Notre premier méthodes a proposer est l’Algorithme COUCOU. Notre deuxième méthode est l’Algorithme LUCIOLE. L’objectif de ces deux méthodes et permettant la résolution de problème d’apprentissage des structures Bayésiens (score maximum).	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	13-02-2018	en_US
dc.subject	problèmes d’optimisation, Algorithme COUCOU, Algorithme LUCIOLE, Réseaux Bayésiens.	en_US
dc.title	Application des méthodes méta-heuristiques pour l’apprentissage de structure des réseaux bayésiens.	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Collection(s) :	Master MID

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Fichier	Description	Taille	Format
Application-des-methodes-meta-heuristiques-pour-lapprentissage-de-structure-des-reseaux-bayesiens.pdf	CD	1,81 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir