Thèse de Doctorat

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    L’application des algorithmes de colonies de fourmis pour le diagnostic des systèmes dynamiques et complexes. Doctorat thesis (2013) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 4/23/2017) KADRI Ouahab
    Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé plusieurs modules de diagnostic pour des systèmes complexes et dynamiques. Ces modules sont basés sur trois algorithmes de colonie de fourmis qui sont AntTreeStoch, Lumer & Faieta et Binay ant colony. Ces algorithmes ont été choisis pour leur simplicité et leur vaste domaine d’application. Toutefois ces algorithmes ne peuvent pas être utilisés sous leur forme basale pour le développement de modules de diagnostic puisqu’ils présentent plusieurs limites. Nous avons aussi proposé plusieurs adaptations afin que ces algorithmes soient aptes à être utilisés dans des modules de diagnostic. Nous avons proposé une version parallèle de l’algorithme AntTreeStoch basée sur un système multi-agents réactifs. Cette version permet de minimiser l’influence de tri initial sur le résultat final de classification. Nous avons introduit aussi un nouveau paramètre appelé Sid qui permet à plusieurs fourmis de se connecter à la même position et nous avons modifié les déplacements des fourmis en favorisant le chemin de la fourmi la plus similaire. Pour l’algorithme Lumer & Faieta, nous avons accéléré la vitesse de construction de classes en ajoutant un paramètre de vitesse différent pour chaque fourmi. Pour réduire le nombre de déplacements, nous avons proposé une nouvelle variable qui permet de sauvegarder les identifiants des objets déplacés par la même fourmi. Pour améliorer la qualité de classification, nous avons ajouté aussi à l’algorithme des indices pour signaler les classes malles construites. Pour l’algorithme Binay ant colony, nous avons proposé une variante appelée « Hybrid wrapper/filter-based ACO-SVM ». Cet algorithme permet la sélection de paramètres. Il combine les techniques de méthodes filtres et enveloppantes en profitant de la rapidité du rapport de Fisher et l’adaptation de paramètres sélectionnés au classifieur SVM. Il améliore la qualité de classification en fonction de la nature de données de la base d’apprentissage et le type de la fonction noyau utilisée. Il permet aussi de régler les hyper-paramètres de la fonction noyau. Nous avons testé ces algorithmes sur des bases de données issues de deux systèmes industriels qui sont le système de clinkérisation et le système de pasteurisation, ainsi sur quelques bases de données d’UCI (University of California, Irvine).
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    STRATÉGIE DE DÉPLOIEMENT DE LA QUALITÉ POUR LA PRÉVENTION DES RISQUES DANS LES ÉTABLISSEMENTS DE SANTÉ. Doctorat thesis (2014) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 4/23/2017) BENZOUAI Messaoud
    Ce chapitre présente le contexte et la genèse de ce travail de recherche. Il introduit ainsi la problématique et les enjeux liés à la gestion du risque dans un système sociotechnique complexe telle qu’une organisation de santé et particulièrement les activités de soins. Il présente le cadre méthodologique retraçant la synoptique de l’approche proposée. Cette dernière repose sur les pratiques de gestion des risques issues du contexte industriel. Cette approche s’articule autour du concept surveillance / supervision des systèmes industriels complexes, selon trois phases : La phase de prévention primaire continue, la phase de surveillance et enfin la phase de (contrôle / supervision) des CCP liés aux activités de soins.
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    Système intégré pour la supervision et le diagnostic des défauts dans les systèmes de production d’énergies : les installations photovoltaïque. Doctorat thesis(2015) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 4/20/2017) REZGUI Wail
    Dans cette thèse, un nouvel algorithme pour la smart surveillance de défauts dans un champ PV a été développé. Ce nouvel algorithme est basé sur le développement d’un modèle pour le comportement d’un champ PV en fonctionnement normal et défectueux. La nouvelle méthodologie utilisée pour le développement de cet algorithme a pour objectif d’augmenter le taux de disponibilité totale du champ PV, avec un meilleur rendement. L’approche développée, basée sur la modélisation mathématique de la caractéristique I-V des composants défectueux et les regroupements d’un champ PV a permis d’améliorer les approches de modélisation des champs PV. Elle a permis de quantifier le degré de l’influence des différents défauts sur le fonctionnement de tout le champ PV. Aussi, ce modèle a facilité les mesures de tolérance et d’expérimentation, et a réalisé également des économies substantielles en temps et en coût. De plus, une approche basée sur l’amélioration des méthodes de la smart surveillance prédictive de défauts affectant un champ PV a été développée. Elle s’appuie sur le développement d’outils de régression ce qui a permis de prédire les caractérisations futures des composants d’un champ PV. Elle est basée sur l’optimisation du SVR par les RdNs de type récurrent et la méthode classique k-PPV de régression. Aussi, ce travail a conduit au développement de deux modèles SVR-PQ optimisée par RdNR et SVR-PL optimisée par k-PPVR. Les résultats de cette étape utilisés dans l’algorithme proposé pour la prédiction, la classification, la localisation prédictive, et l’identification prédictive des causes des défauts d’un champ PV, avec une précision de surveillance prédictive optimisée a donné des résultats plus homogènes et plus fiables. Enfin, une approche basée sur l’analyse des paramètres de fonctionnement en temps réel a permis d’améliorer les méthodes de la smart surveillance en temps réel des défauts affectant un champ PV, la diminution du taux de surveillance avec l’augmentation de son erreur a poussé d’utiliser les outils de l’IA pour améliorer ses performances. Le choix est tombé sur l’optimisation du SVM par les RdNs de type perceptron multicouches, et la méthode classique k- PPV. L’hybridation de ces trois outils résulte les deux modèles SVM-PQ optimisé par RdN-PM et SVM-PL optimisé par k-PPV, avec un taux de surveillance élevé, un taux d’erreur faible, mais avec un temps de calcul lent. Toutes ces approches ont permis d’obtenir une meilleure fonction de surveillance des défauts pouvant entrainer une dégradation remarquable dans la productivité d’un champ PV.
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    Modélisation et Evaluation des Performances des Systèmes Instrumentés de Sécurité avec Prise en Compte des Incertitudes. Doctorat thesis(2015) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 4/5/2017) CHEBILA Mourad
    Dans les installations industrielles d'aujourd'hui qui sont souvent fondées sur l'emploi des équipements et activités sophistiqués ainsi que les substances extrêmement dangereuses, les systèmes instrumentés de sécurité (SIS) constituent une couche essentielle dans le processus de prévention de l’occurrence des événements dangereux et protection des cibles exposés (p.ex., êtres humains, environnement et propriétés). L'évaluation des performances de ces dispositifs de sécurité est fondamentale pour la prévision du niveau de leur capacité à accomplir leurs fonctions prévues en cas de besoin et l'un de leurs fausses activations. L'objectif principal de cette thèse est de développer un ensemble de formules analytiques généralisées et simplifiées pour certains des indicateurs de performance des SIS, qui sont: la probabilité moyenne de défaillance sur demande (PFDavg), probabilité de défaillance par heure (PFH), probabilité moyenne de défaillance en sécurité (PFSavg) et taux de déclenchement intempestif (STR). La mise en oeuvre d'un tel objectif nécessite une étude préliminaire sur les modèles et les hypothèses impliquées. De surcroît, le traitement de l’incertitude paramétrique associée est indispensable et devrait être effectué dans un cadre approprié
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    Vers une approche des systèmes multi-agents et méthodes d’émergence pour la maintenance systématique. Doctorat thesis(2015), Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 4/23/2017) ABDELHADI Adel
    L’objectif principal de notre thèse est de proposer des approches hybride basées sur les SMA d’un côté, et l’exploitation de méthodes d’émergences tels que les Algorithmes Génétiques (AG) et les algorithmes du Système Immunitaire Artificiel (SIA), pour mieux intégrer des politiques de maintenance préventive systématique dans les ateliers d’ordonnancement. L’objectif est de minimiser les temps d’exécutions pendant le déroulement de l’ordonnancement. Nous avons utilisé des opérateurs avancés tels que ; la clé aléatoire pour le codage, la sélection de classement, le croisement uniforme et la mutation ponctuelle unique. Par ailleurs, nous avons défini une nouvelle procédure de calcul d'affinité dans le cadre de l’approche FSHMAIA. Cette procédure est basée sur le calcul d’un rapport de similarité des anticorps. Pour cela, nous avons proposé un algorithme basé sur quatre critère pour calculer le rapport se similarité. Nous avons également évalué les adaptations de certaines heuristiques bien connues, y compris Johnson (m / 2, m / 2), NEHH, PCDT et PLDT, Un benchmark a été établi pour évaluer les algorithmes. Le benchmark contenu jusqu'à 100 jobs et 8 étages. Tous les résultats ont montré que le FSHMAIA donne les meilleurs résultats par rapport aux autres algorithmes, dans les trois politiques de la MP. L’originalité de cette thèse réside dans l’utilisation des SMA avec les AG et les SIA dans l’intégration des politiques de maintenance préventive systématique dans un ordonnancement de type flow shop hybride
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    Optimisation intégrée des fonctions production, stockage et distribution dans une chaîne logistique. Doctorat thesis (2016), Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 11/23/2016) SENOUSSI Ahmed
    L’intégration des différentes fonctions de la chaîne logistique constitue un défi actuel majeur. La problématique de recherche que nous avons exposée consiste à intégrer les décisions de production de stockage et de distribution dans un seul modèle en minimisant le coût total lié à ces fonctions. Pour répondre à cette problématique, il apparaît judicieux de positionner cette problématique par rapport à un axe de recherche très célèbre qui est la gestion de la chaîne logistique. Nous aborderons ainsi plus précisément ce que est la chaîne logistique et la gestion de la chaîne logistique. Nous nous intéressons ensuite à la notion d'intégration, sa relation étroite avec la gestion de la chaîne logistique et ses différents mécanismes et dimensions.
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    Analyse D’un Système Job Shop Aspect Ordonnancement. Doctorat thesis(2016) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 7/22/2016) DRIS Imen
    Les problèmes d’ordonnancement sont souvent classés NP-Difficiles. Leur résolution nécessite des méthodes dédiées à leur degré de complexité ; pour cette raison plusieurs heuristiques et méta-heuristiques ont été conçues. Dans ce travail : nous avons développé deux approches basées sur les algorithmes génétiques et la recherche Coucou pour la résolution du problème job shop classique et /ou job shop flexible afin de minimisons la date de fin de toutes les opérations .Dans la première approche nous proposons une nouvelle représentation du chromosome pour le problème job shop flexible et nous utilisons différentes stratégies pour les opérateurs de croissement et mutation . Pour la deuxième approche nous proposons une nouvelle représentation du nid et différentes stratégie de tri. On a vérifié les performances des deux approches par application à plusieurs benchmarks et comparaison des résultats de nos approches avec ceux obtenus par différents algorithmes évolutionnaire trouvés dans la littérature. Les résultats obtenus sont satisfaisant
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    Etude mise en œuvre et adaptabilité des outils de l’amélioration continue dans une industrie algérienne : approche théorique et pratique. Doctorat thesis (2016), Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 7/30/2016) AOUAG Hichem
    Au cours des dernières années, les entreprises sont émergées dans un environnement concurrentiel avancé. Afin de répondre aux exigences de réduction des coûts, la demande des clients, les délais imposés, la qualité et l'amélioration de la variété, les entreprises doivent améliorer leur performance pour rester compétitives, survivre et se développer. Pour atteindre cet objectif, plusieurs modèles sont utilisés comme TQM (Total Quality Management), Kaizen, JAT (Just A Time), ERP (Enterprise Resource Planning), BPR (Business Process Reengineering) et Six Sigma, etc. Dans ce travail, nous nous sommes focalisés sur des modèles efficaces (aspirés de l’approche Six Sigma,) utilisés principalement pour justifier la compétitivité d'une entreprise. On s’intéresse particulièrement aux modèles DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Innover et Contrôler, le modèle DPMO pondéré (défauts par million d'Opportunité) et au modèle ROF (Rendement optimal des flux. Ces modèles sont appliqués pour mesurer les niveaux de processus et d'évaluer la compétitivité de l'entreprise. Les résultats de ces modèles sont appliqués dans deux systèmes industriels de fabrication du ciment et des bouteilles à gaz.
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    Télécontrôle et Techniques d'IA pour un Système de Conduite à Distance. Doctorat thesis (2017) , Université de Batna 2.
    (University of Batna 2, 5/25/2017) ZERMANE Hanane
    Ce travail consiste à associer les enjeux économiques et sociaux de l’entreprise par l’hybridation de la logique floue et l’Internet. Pour cela, un système de télécontrôle flou via Internet d’un processus industriel dédié à la fabrication du ciment, a été réalisé. Ce système permet l’acquisition de données à distance et peut diagnostiquer les alarmes engendrées durant l’exécution du processus utilisant des tables d’alarmes et des courbes garantissent la maintenance et la synchronisation des différentes boucles de régulation pour éviter les arrêts inutiles et d’avoir une qualité homogène du produit fini. En outre, ce système permet de protéger les opérateurs et éviter qu’ils soient sur site pour des tâches de diagnostic et/ou de maintenance. Il permet également l’envoi des rapports de processus aux responsables en temps réel