Etude de problemes inverses par algorithmes d'evolution et reseaux de neurones

par ALESSANDRO FADDA

Thèse de doctorat en Sciences appliquées

Sous la direction de Marc Schoenauer.

Soutenue en 1998

à Palaiseau, Ecole polytechnique .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La these est consacree a l'application d'algorithmes evolutionnaires pour la resolution de problemes inverses c'est-a-dire d'identification de fonctions de r#n vers r#m pour lesquelles on ne dispose pas de valeurs. On rencontre ce type de situation lors de l'identification de lois de commande, de lois de comportement, de lois d'etat,. Cette these traite de deux exemples de telles situations : l'identification de la fonction isotherme en chromatographie, et la determination de la commande pour un vehicule mobile. La question essentielle pour resoudre un tel probleme est celle du choix de l'espace de recherche pour la fonction a identifier. Le choix d'une forme connue pour la fonction permet de se ramener a un probleme d'optimisation parametrique, eventuellement soluble par des methodes d'optimisation classiques. Cependant, dans les autres cas, le probleme d'optimisation obtenu doit etre traite par des techniques d'optimisation non classiques comme les algorithmes evolutionnaires, methodes d'optimisation stochastiques d'ordre 0 inspirees grossierement de la theorie darwinienne les plus adaptes survivent et se reproduisent. La principale representation utilisee est celle des reseaux de neurones formels, vus comme outils d'approximation de fonctions de r#n dans r#m : un sous-ensemble de tels reseaux possede la propriete d'approcher toute fonction de l#2 avec une precision arbitraire. Les parametres decrivant un reseau de neurones sont sa topologie et ses poids. Deux types de reseaux ont ete consideres : les reseaux feed-forward et les reseaux recurrents (qui en sont un sur-ensemble). Un autre aspect de cette these reside dans la demonstration de l'adaptation d'une methode de newton et d'une methode de continuation pour calculer le point fixe d'un reseau recurrent.

  • Titre traduit

    Study of inverse problems by evolutionary algorithms and neural networks


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Informations

  • Détails : 175 P.
  • Annexes : 30 REF.

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