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Mathématiques Discussion :

Optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais)


Sujet :

Mathématiques

  1. #1
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    Par défaut Optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais)
    Bonjour

    Je suis un étudiant en Master Eau et Environnement je travaille sur un modèle hydrologique se caractérise par trois paramètres.

    Mon problème est le suivant
    A partir des données d’entrées et des données de sorties que j’ai, et la fonction qui décrire le modèle, je dois identifier les paramètres du modèle à l’aide de la méthode d’optimisation (PSO) on minimisant les écarts entre les résultats simulés et les données de sorties.

    Données d’entrée == modèle hydrologique === Données de sortie
    Données d’entrée == modèle hydrologique === Données Simulées
    Identifier les paramètres du modèle pour que (Données de sortie- Données Simulées)= Minimum

    Je vous prie de bien vouloir m'aider à écrire le code sous Matlab

  2. #2
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    Salut

    Déjà, est tu contraint d'utiliser L'OEP comme métaheuristique?

    Je m'en suis jamais servis sous matlab donc je peux pas trop t'aider mais y a une bonne doc sinon tu peux le faire en c relativement facilement si tu as quelque notions, par contre si t'es libre de choisir je te conseille d'utiliser le recuit simulé qui est bien plus facile à mettre en place.

  3. #3
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    Je vous remercie pour votre réponse c tellement gentil de ta part

    Oui mon ami je suis libre de choisir la méthode d’optimisation pour l’identification des paramètres du modèle mais le problème est que je n’ai jamais travaillé par les deux méthodes

    Comment je peux identifier les paramétres avec <<le recuit simulé>> sous matlab ??

    voilà ma fonction

    paramétres du modéle sont A B C

    les données d'entrée : Qamon
    les données de sortie : Qaval

    on cherche A B C pour Qsim == Qaval

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
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    4
    5
    6
    7
    function Qsim=evaluation(A,B,C,Qamon,Qaval)
    M=size(Qamon,1);
    Qsim=zeros(M,1);
    Qsim(1)=Qamon(1); 
        for i=2:M
        Qsim(i)=(C*Qsim(i-1))+(B*Qamon(i-1))+(A*Qamon(i));
        end
    exemple des données

    Qamon Qaval
    19 13
    21.767 13.95
    24.534 14.9
    27.3 26.9
    46.7 38.8
    74.5 46
    104 46
    141 38.8
    181 38.8
    244 57.1
    305 105
    365 142
    403 192
    385 245
    331 371
    256 400
    181 359
    179 346
    177 320
    174 320
    170 179
    166 177
    162 174
    162 170
    166 166
    179 162
    193 162
    221 166
    248 179
    299 193
    308 221
    248 248
    201 299
    199 308
    195 248
    195 201
    191 199
    181 195
    166 199
    148 197.5
    127 196
    122 195.5
    117 185
    112 174.5
    107 164
    103 153.5
    99.6 143
    96.5 132.5
    95 122
    93.5 116
    92 110
    89 104
    83.2 98
    79 92
    73.4 86
    69.3 80
    66.6 74
    64 71.6
    62.7 69.2
    60.1 66.8
    60.1 64.4
    57.5 61.23
    55 58.05
    53.7 54.88
    53.7 51.7
    50.4 51.7
    47.2 51.7
    47.2 51.7
    47.2 51.7
    47.2 51.7
    48.3 51.7
    48.3 51.7

    je vous remercie infiniment pour votre aide

  4. #4
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    Bonjour,
    Je pense que vous devriez choisir A, B et C comme des individus de la population, et f=norme(Qsim-Qaval) comme une fonction objectif.

  5. #5
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    Salam
    oui mon ami , mais comment faire .?? je cherche à optimiser A, B, et C pour minimiser la fonction coût f(A,B,C)=Qsim-Qobs

  6. #6
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    Par défaut bonjour
    je suis étudiant au Master telecommunication j ai un projet de fin d’étude sur l'optimisation de reseau 3G et je vais similuer la couverture de réseau avec minimum de BTS pour avoir une couverture maximal avec la methode PSO sur le logiciel Matlab mais je n arrive pas a demarer vous pouver m'aider svp merci

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