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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/8849
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Ait Mesbah, Sonia Sekoura | - |
dc.contributor.other | Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2021-03-16T08:28:48Z | - |
dc.date.available | 2021-03-16T08:28:48Z | - |
dc.date.issued | 2011 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/8849 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Études: Hydraulique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2011 | fr_FR |
dc.description.abstract | e travail de recherche est axé sur l’optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par les algorithmes génétiques. Deux objectifs ont été choisis: Le premier consiste à satisfaire la demande des secteurs des différents usagers en donnant les priorités respectivement à l’AEP, l’AEI, et l’irrigation et le second à garantir un stock minimum de 30 dans le barrage. La gestion étant réalisée dans un avenir incertain, nous avons développé un modèle Markovien multi classe qui nous a permis de simuler un scenario de débits futurs. Un modèle basé sur les algorithmes génétiques a été élaboré pour déterminer la dotation mensuelle optimale totale des trois secteurs confondus. Celui-ci, couplé aux réseaux de neurones permet la meilleure allocation de la ressource aux différents secteurs. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | École Nationale Polytechnique | fr_FR |
dc.subject | Algorithmes génétiques | fr_FR |
dc.subject | Gestion Barrages | fr_FR |
dc.title | Optimisation de la gestion du barrage de la Cheffia par la méthode des algorithmes génétiques | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Hydraulique |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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AIT MESBAH.Sonia Sekoura.pdf | PH00311 | 6.15 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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