Une approche d'optimisation par essaim de particules pour la recherche en mémoire de cas

Nouaouria, Nabila (2013). « Une approche d'optimisation par essaim de particules pour la recherche en mémoire de cas » Thèse. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en informatique cognitive.

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Résumé

Dans le présent travail, nous nous intéressons à la modélisation du mécanisme cognitif de remémoration que nous plaçons au cœur d'un processus de résolution de problème par réutilisation de cas résolus et mémorisés. Le but est d'exploiter de nouvelles pistes de recherche et d'exploration de mémoire applicables aux problèmes de grande dimension et ceux pour lesquels un modèle formel précis n'existe pas ou est difficile à établir. Nous proposons la modélisation du processus de rappel mnémonique à l'aide d'une structure associative indépendante de l'organisation préalable de l'espace de stockage. En nous inspirant de modèles éthologiques, nous proposons l'utilisation d'un essaim de particules (Particle Swarm Optimization PSO) pour l'exploration d'une mémoire d'anciens cas en vue de les réutiliser pour résoudre un nouveau. Notre approche de résolution de problème s'inscrit parmi les méthodes dites de second principe où l'emphase est mise sur la réutilisation de solutions ayant déjà servi à des problèmes similaires plutôt que la génération de solution par un processus analytique (résolution de premier principe). Dans le problème qui nous intéresse, la clé du succès est la remémoration du bon cas - celui qui rendra la réutilisation efficace -, donc le plus similaire dans sa partie problème et le plus adaptable dans sa partie solution. Notre approche évite le biais structurel que peut introduire une pré-organisation particulière de la mémoire et, de ce fait, améliore la perception de l'espace de recherche et la généricité du processus de rappel. De plus, le parcours stochastique de l'espace de recherche permet la génération d'un voisinage (sous-ensemble de la base de cas sélectionné selon un critère spécifique) caractérisé par une réutilisabilité forte, puis l'accès direct à ce voisinage dans une mémoire associative de cas. Notre démarche est réalisée à travers un certain nombre de contributions originales dont la mise en œuvre d'un modèle inédit de mémoire basé PSO, l'intégration du critère de réutilisabilité dans le modèle de rappel de mémoire basé PSO, le développement d'un algorithme PSO pour la prise en charge de données mixtes et la mise en œuvre d'un modèle générique pour les connaissances de génération de plan. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Raisonnement à base de Cas (CBR), Optimisation par essaim de particules, Rappel en mémoire de cas, Traitement de données mixtes, Génération de plan basée remémoration.

Type: Thèse ou essai doctoral accepté ()
Informations complémentaires: La thèse a été numérisée telle que transmise par l'auteur
Directeur de thèse: Boukadoum, Mounir
Mots-clés ou Sujets: Optimisation par essaims particulaires, Raisonnement par cas
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département d'informatique
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 03 oct. 2014 17:59
Dernière modification: 01 nov. 2014 02:28
Adresse URL : http://www.archipel.uqam.ca/id/eprint/6189

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