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dc.contributor.authorAmari, Chabane-
dc.contributor.authorBerrah, Smail ; promoteur-
dc.date.accessioned2018-03-07T13:00:37Z-
dc.date.available2018-03-07T13:00:37Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/8478-
dc.descriptionOption : Télecommunicationen_US
dc.description.abstractAvec la transmission optique, les fibres optiques sont sorties des cahiers des mathématiciens pour entrer dans le laboratoire des physiciens. Ce sont des objets très intéressants, car, de leur robustesse vis à vis des perturbations extérieures, ils sont modélisés mathématiquement d’une manière très simple et la précision de ces modèles est très bonne. Ce très bon accord entre la théorie et l’expérience, a permis d’optimiser les systèmes de transmission de manière très efficace. Aujourd’hui, cette modélisation dessert les fibres optiques, car de nombreux industriels se méfient des systèmes régis par des équations mystérieuses et préfèrent les bons vieux systèmes dont l’optimisation nécessite des semaines de simulations numériques. Pour transformer un objet de laboratoire en un produit industriel, il faut cependant plus qu’un bon accord entre la théorie et l’expérience. Les Algorithmes génétiques viennent dans ce mémoire pour faire l’accord entre la théorie et l’expérimentale. Les algorithmes génétiques peuvent être utilisés en tant qu’une méthode de recherche combinatoire, incluant des propriétés basant sur le parallélisme et l’exploration, des heuristiques de recherche intéressante basées sur des principes d’auto-organisation. Les algorithmes génétiques peuvent constituer une alternative intéressante lorsque les méthodes d’optimisation traditionnelles, ne parviennent pas à fournir efficacement des résultats fiables. Cette étude a permis de développer et de tester un programme d’optimisation basé sur les algorithmes génétiques. La recherche d’un optimum s’effectue à partir d’une population et non d’un point unique. Ce parallélisme implicite permet de proposer plusieurs solutions différentes en fin d’exécution. Les algorithmes génétiques emploient un mécanisme de recherche souvent "trop aveugle ", ils utilisent des règles de transition probabilistes, et non déterministes, ce qui permet de s‘extraire des optima locaux. Optimisation des paramètres d’une liaison optiqueen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité abderrahmane mira béjaiaen_US
dc.subjectLiaison optique : Aalhorithme génétiqueen_US
dc.titleOptimisation des paramètres d’une liaison optiqueen_US
dc.typeThesisen_US
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