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Cours techniques de lintelligence artificielle

Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scienti ?que Université Echahid Hamma Lakhdar ?? El Oued Faculté de Technologie Département de Génie Electrique Cours de Techniques de l'Intelligence Arti ?cielle Niveau ième Année Master Commande Electrique Préparé et enseigné par Dr BEKAKRA Youcef Ma? tre de Conférences -A- CSommaire Sommaire Chapitre I La Logique Floue I Introduction I Principe de la Logique Floue I Opérateurs Flous I La Commande Floue I Réglage par Logique Floue I Con ?guration Interne d ? un Régulateur à Logique Floue I Fuzzi ?cation I Inférence Floue I Défuzzi ?cation I Avantages et Inconvénients du Réglage par Logique Floue I Avantages I Inconvénients I Exemple d ? Application de la Logique Floue Régulation de Température sous Matlab Simulink er cas Régulation avec un Correcteur PID ème cas Régulation avec un Correcteur Flou Chapitre II Réseaux de Neurones Arti ?ciels II Introduction II Historique II Le Système Nerveux II Modèle Biologique du Neurone II Le Neurone Formel II RNA II Fonction de Combinaison II Structure d'Interconnexion II Réseau Multicouche II Réseau à Connexions Locales II Réseau à Connexions Récurrentes Cours Techniques de l ? Intelligence Arti ?cielle Dr Youcef BEKAKRA CSommaire II Réseau à Connexion Complète II Apprentissage II Comment Apprendre un Réseau a - Apprentissage Supervisé b - Apprentissage Non Supervisé II Domaines d'Applications des Réseaux de Neurones II Exemple d ? un Réseau de Neurone sur Matlab Chapitre III Les Algorithmes Génétiques III Introduction III Dé ?nition de l ? Optimisation III Fonction Objectif III Historique III Terminologie III Dé ?nition III Principe III Présentation des Algorithmes Génétiques III Fonction d'Evaluation et Fonction Fitness III Codage et Décodage des Variables III Sélection des Individus pour la Reproduction III Les Di ?érentes Méthodes de Sélection Sélection par Roulette de Lotterie Sélection par rang Sélection statique Sélection par tournoi Elitisme III La Recombinaison Génétique III Croisement A Croisement en un Point B Croisement en deux Points III Mutation III Le Choix des Paramètres d ? un Algorithme Génétique III Taille de la Population Cours Techniques de l ? Intelligence Arti ?cielle Dr Youcef BEKAKRA CSommaire III Nombre de Générations III Probabilité des opérateurs génétiques III Critère d ? Arrêt III Réglage des Paramètres d'un AG III Applications Chapitre IV Technique d ? Optimisation par Essaims de Particules PSO IV Dé ?nitions de Base IV Optimisation par Essaim de Particules PSO IV Origines IV Principe de la Technique PSO IV Principe de l ? Algorithme PSO IV Formulation Mathématique de l ? Algorithme PSO IV Exemple d ? Application Références Cours Techniques de l ? Intelligence Arti ?cielle Dr Youcef BEKAKRA CIntroduction La Technique d'Intelligence Arti ?cielle TIA est une approche visant à émuler dans des systèmes arti ?ciels les capacités des espèces vivantes pouvant identi ?er l ? environnement et prendre les décisions adéquates en présence d ? incertitudes et d ? imprécisions La Logique Floue LF et les Réseaux de Neurones Arti ?ciels RNA sont deux techniques qui disposent aujourd ? hui d ?