Modélisation de systèmes flous : contribution théoriques et applications
HARTANI
Type de document
THESE
Langue
francais
Auteur
HARTANI
Résumé / Abstract
L'objectif de nos travaux est d'étudier une nouvelle approche de la régulation de trafic de lignes de métro basée sur la théorie des sous-ensembles flous et celle des réseaux de neurones. L'introduction dans la régulation de trafic de ces nouveaux outils permet de faire évoluer les algorithmes actuels afin de contribuer à l'amélioration de la qualité de service des systèmes de transport guidés. Nous avons développé un modèle hybride dénommé système d'inférence floue à architecture neuronale, avec différentes variantes développées pour l'algorithme d'apprentissage. Il intègre les aspects de modélisation hiérarchique du processus de décision, l'intégration d'une procédure de décomposition modulaire, ainsi qu'une phase d'expertise pour la réalisation des bases d'apprentissage et celle d'identification de paramètres. La simulation de ce nouveau modèle de régulation a donne de bons résultats.
