S8 INF Méthodes computationnelles

Dernière mise à jour le 27 février 2024

Présentation

L’objectif de cette UE est de connaître les principales méthodes du soft computing (méthodes computationnelles) de façon à en cerner les intérêts et à en apprécier les limites pratiques. Une définition du soft-computing: "Based on fuzzy logic, Evolutionary Computing, Neural networks, Genetic Algorithms, or their combinations to yield synergetic effects, Soft Computing is aimed to realize intelligent systems for different applications"

Contenu susceptible d’évoluer :

Logique floue : application au contrôle
Systèmes Immunitaires Artificiels pour l'optimisation et la détection d'anomalies,
Méta-heuristiques pour l'optimisation (recuit simulé, Algorithmes Génétiques, etc.),
Programmation Multi-Objectifs (branch and bound)

Pré-requis nécessaires

programmation en C

Objectifs

L’objectif est de connaître les principales méthodes du soft computing (méthodes computationnelles) de façon à en cerner les intérêts et à en apprécier les limites pratiques.

Compétences visées

Connaissances des principales méthodes théoriques de soft computing. Maîtrise de ces méthodes à travers de nombreux exercices pratiques.

Bibliographie

Logique floue. Exercices corrigés et exemples d'applications. Bernadette Bouchon-Meunier, Laurent Foulloy, Mohammed Ramdani. Cépaduès, 1998.
Métaheuristiques pour l'optimisation difficile. Patrick Siarry. Eyrolles, 2005.
Artificial Immune Systems: A new computational Intelligence Approach. Springer-Verlag, 2002.
Algorithmes génétiques et réseaux de neurones. Jean-Michel Renders. Hermès, 1995.

Et la vision du soft computing de l’Univ. de Berkeley: http://www.cs.berkeley.edu/~zadeh

Langue d'enseignement

Français