dc.contributor.author |
Ait Mesbah, Sonia Sekoura |
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dc.contributor.other |
Bermad, Abdelmalek, Directeur de thèse |
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dc.date.accessioned |
2021-03-16T08:28:48Z |
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dc.date.available |
2021-03-16T08:28:48Z |
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dc.date.issued |
2011 |
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dc.identifier.uri |
http://repository.enp.edu.dz/xmlui/handle/123456789/8849 |
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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 |