22 resultados para Commande optimale
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Rapport de maitrise présenté en vue de l’obtention du grade M. Sc. A. en génie biomédical option Génie clinique
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Ce mémoire interroge la posture d'adaptateur de Boris Vian, encore fort méconnue. En 1953, il a repris à son compte la littérature arthurienne afin d'écrire – en réponse à une commande de la part du Festival dramatique de Caen – une pièce de théâtre, Le Chevalier de Neige. Par la suite, cette pièce est devenue un opéra, produit à Nancy en 1957. Malgré le succès de ces deux spectacles, le souvenir de cette œuvre n'a pas dépassé la mort de son auteur. Il n'en reste aujourd'hui que les textes et les partitions musicales, puisqu'aucun des spectacles n'a été enregistré. L'objectif de ce mémoire est de mettre en lumière ce travail d'adaptation et de réécriture d'un auteur phare du XXème siècle, connu principalement pour ses romans et ses chansons, et qui a consacré ses dernières années à la création d'une œuvre globale alliant texte, musique et art de la scène. Qu'est-il possible de savoir sur l'entreprise du Chevalier de Neige? Quel est le poids de l'intertexte médiéval et contemporain dans ces deux réécritures? Quels furent les procédés d'adaptation mis en œuvre dans l'élaboration de cette pièce, puis de cet opéra? C'est à toutes ces questions que nous nous proposons de répondre, afin de découvrir l'importance et l'intérêt du Chevalier de Neige dans le parcours littéraire de Boris Vian.
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S’approvisionner en nourriture est essentiel à la survie et au succès reproducteur. Lorsque les animaux font face à des changements environnementaux brutaux, ils doivent s’ajuster rapidement à leur nouvel environnement et parfois même innover dans leur façon de s’approvisionner. Des processus comportementaux et cognitifs, tels que l’innovation et l’apprentissage, permettent aux animaux d'intégrer de nouveaux comportements à leur répertoire comportemental afin de s'adapter de façon optimale. Les performances cognitives varient entre les individus d’une même population et bien que des études récentes se soient intéressées aux causes de ce phénomène, de convaincantes évidences sont manquantes afin d’expliquer pourquoi ces variations sont maintenues. Au cours de ce mémoire, les questions des pressions de sélection s'exerçant sur les performances d’alimentation par une tâche motrice nouvelle sont abordées afin de mieux comprendre l'évolution des capacités cognitives au sein d'une population captive de diamants mandarins (Taeniopygia guttata). Nous avons tout d'abord testé si les femelles diamants mandarins modifient leurs préférences d'accouplement après avoir observé la performance d'alimentation par une tâche motrice nouvelle des mâles. Afin de déterminer si les femelles sont capables de discriminer entre les mâles sur la base de leur capacité cognitive, nous avons également évalué les performances d’apprentissage de chacune d’elles. En effet, des études ont suggéré qu’il peut être coûteux, spécialement en terme de temps, de discriminer entre des partenaires potentiels sur cette base. La généralisation d’une préférence pour un mâle performant à d’autres mâles possédant le même phénotype permettrait la réduction de ces coûts. Nous avons donc finalement testé si les femelles diamants mandarins peuvent généraliser leur préférence après avoir observé les performances d’alimentation pour une tâche motrice nouvelle d’un mâle. Nos résultats suggèrent que les femelles diamants mandarins ne peuvent évaluer les capacités cognitives d’un mâle par l’intermédiaire de traits indicateurs. Toutefois, nous avons démontré qu’une observation directe des performances d’alimentation d’un mâle guide le choix d’appariement des femelles. Également, nous avons montré que les femelles peuvent généraliser l’apparence du mâle le plus performant et utiliser cette information lors de l’évaluation de nouveaux mâles. La relation entre les performances cognitives et le choix de partenaire pourraient s’expliquer par exemple par une meilleure exploitation de l’habitat, mais nécessite des études plus approfondies.
Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming
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Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de certaines données du problème est modélisée par vecteurs aléatoires avec des supports finis spécifiques aux étapes. Chacune de ces réalisations représente un scénario. En utilisant des scénarios, il est possible d’étudier des versions plus simples (sous-problèmes) du problème original. Comme technique de décomposition par scénario, l’algorithme de recouvrement progressif est une des méthodes les plus populaires pour résoudre les problèmes de programmation stochastique multi-étapes. Malgré la décomposition complète par scénario, l’efficacité de la méthode du recouvrement progressif est très sensible à certains aspects pratiques, tels que le choix du paramètre de pénalisation et la manipulation du terme quadratique dans la fonction objectif du lagrangien augmenté. Pour le choix du paramètre de pénalisation, nous examinons quelques-unes des méthodes populaires, et nous proposons une nouvelle stratégie adaptive qui vise à mieux suivre le processus de l’algorithme. Des expériences numériques sur des exemples de problèmes stochastiques linéaires multi-étapes suggèrent que la plupart des techniques existantes peuvent présenter une convergence prématurée à une solution sous-optimale ou converger vers la solution optimale, mais avec un taux très lent. En revanche, la nouvelle stratégie paraît robuste et efficace. Elle a convergé vers l’optimalité dans toutes nos expériences et a été la plus rapide dans la plupart des cas. Pour la question de la manipulation du terme quadratique, nous faisons une revue des techniques existantes et nous proposons l’idée de remplacer le terme quadratique par un terme linéaire. Bien que qu’il nous reste encore à tester notre méthode, nous avons l’intuition qu’elle réduira certaines difficultés numériques et théoriques de la méthode de recouvrement progressif.
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Le nerprun bourdaine (Rhamnus frangula L.) est une espèce exotique qui envahit plusieurs régions du sud du Québec, et plus particulièrement la région administrative de l'Estrie. Actuellement, on connaît encore peu l'écologie de l'espèce dans le contexte québécois et il n’existe pas de portrait d’ensemble de sa distribution dans les forêts tempérées de cette région. Dans ce contexte, le premier objectif du projet était de cartographier par télédétection la distribution du nerprun bourdaine dans deux secteurs de l'Estrie. Un second objectif était d'évaluer les variables environnementales déterminantes pour expliquer le recouvrement de nerprun bourdaine. La phénologie du nerprun bourdaine diffère de celle de la plupart des espèces indigènes arborescentes puisque ses feuilles tombent plus tard en automne. Cette caractéristique a permis de cartographier, par démixage spectral, la probabilité d'occurrence du nerprun bourdaine grâce à une série temporelle d'images du capteur OLI de Landsat 8. Le recouvrement du nerprun bourdaine a été calculé dans 119 placettes sur le terrain. La cartographie résultante a montré un accord de 69% avec les données terrain. Une image SPOT-7, dont la résolution spatiale est plus fine, a ensuite été utilisée, mais n’a pas permis d'améliorer la cartographie, puisque la date d’acquisition de l’image n’était pas optimale dû à un manque de disponibilité. Concernant le second objectif de la recherche, la variable la plus significative pour expliquer la présence de nerprun bourdaine était la densité du peuplement, ce qui suggère que l’ouverture de la couverture forestière pourrait favoriser l’envahissement. Néanmoins, les résultats tendent à démontrer que le nerprun bourdaine est une espèce «généraliste» qui s’adapte bien à plusieurs conditions environnementales.
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This paper proposes and investigates a metaheuristic tabu search algorithm (TSA) that generates optimal or near optimal solutions sequences for the feedback length minimization problem (FLMP) associated to a design structure matrix (DSM). The FLMP is a non-linear combinatorial optimization problem, belonging to the NP-hard class, and therefore finding an exact optimal solution is very hard and time consuming, especially on medium and large problem instances. First, we introduce the subject and provide a review of the related literature and problem definitions. Using the tabu search method (TSM) paradigm, this paper presents a new tabu search algorithm that generates optimal or sub-optimal solutions for the feedback length minimization problem, using two different neighborhoods based on swaps of two activities and shifting an activity to a different position. Furthermore, this paper includes numerical results for analyzing the performance of the proposed TSA and for fixing the proper values of its parameters. Then we compare our results on benchmarked problems with those already published in the literature. We conclude that the proposed tabu search algorithm is very promising because it outperforms the existing methods, and because no other tabu search method for the FLMP is reported in the literature. The proposed tabu search algorithm applied to the process layer of the multidimensional design structure matrices proves to be a key optimization method for an optimal product development.
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Étude de cas / Case study