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Les métaheuristiques : applicationréseaux intelligents d’antennesF. Debbat* & F.T. Bendimerad***Institut d’informatiqueCentre Universitaire de MascaraALGERIEdebbat-fati@yahoo.fr**Laboratoire de TélécommunicationUniversité de TlemcenALGERIEft_bendimerad@yahoo.frRÉSUMÉ. Les problèmes d’optimisation requièrent des méthodes robustes, efficaces et flexibles.Afin de s’affranchir de la complexité du problème d’adaptation d’un réseau d’antennes, de réduire lecoût de réalisation et de simplifier le modèle étudié. nous avons proposé l’utilisation de deuxmétaheuristiques qui sont : l’algorithme génétique et le recuit simulé pour l’optimisation d’un réseaud’antennes intelligent (adaptatif). Ce type de réseaux annule les signaux brouilleurs en pondérantet combinant les signaux du réseau d’antennes. Ainsi le diagramme de réception du réseaud’antennes prévoit une extinction dans les directions des signaux brouilleurs tout en évitant unedégradation du gain dans la direction du signal de communication désiré.MOTS-CLÉS : Optimisation, métaheuristique, Algorithme génétique, Recuit simulé, Réseauxd'antennes intelligents.KEYWORDS: optimization, metaheuristic, genetic algorithm, simulated annealing, smart arrayantennas.389 TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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8 Amara et al.4. Numerical resultsW
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10 Auger et al.1. Introduction :Dan
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12 Auger et al.La condition de stab
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14 Auger et al.3.1. Taux de migrati
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16 Auger et al.L’équilibre rapid
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18 Auger et al.[7] BRAVO DE LA PARR
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Quelques aspects mathématiques etn
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22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
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24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
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26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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30 Habbaltheorem 1 There exists a N
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32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
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34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
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36 Hauray et al.minimal time interv
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38 Hauray et al.From this last theo
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Approximation de l’opérateur d
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42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
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44 Lemrabetavec[∆ ∗ (δ)c = [I
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46 Lemrabet6. Bibliographie[1] N. B
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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IIContrôleControl55
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58 Arfaoui1. IntroductionCe travail
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60 ArfaouiLe système adjoint assoc
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62 Arfaoui[3] H. ARFAOUI , « Comma
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64 Benzekri et al.1. Global control
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66 Benzekri et al.ẏ = ∂H∂x =
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0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
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70 Akian et al.1. IntroductionWe co
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72 Akian et al.We prove that v t+δ
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.74 Akian et al.0.0−1.0Exact solu
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76 Bokanowski et al.1. General fram
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78 Bokanowski et al.One interesting
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80 Bokanowski et al.4. Numerical ex
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Sur les problèmes de contrôle opt
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84 Metouileur lorsque u est dans L
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86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
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88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
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Système d’information intégré
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Gestion et modélisation des ressou
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Random perturbations of reduced gra
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Global Optimization of Water Resour
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Global Optimization of Water Resour
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IVEquations DifférentiellesDiffere
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114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
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116 B. AbdelkaderNotons que les con
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118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
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120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
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122 Bouzahirwhere the linear operat
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Goursat boundary value problem forh
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126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
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128 A. Guezane-Lakoud et al.5. Exis
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ACP neuronale : application à l’
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132 Chitroubl’approximation de la
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134 Chitroubcompression égal à 3.
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136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
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138 Ferchichi et al.1. Introduction
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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142 Ferchichi et al.[4] G.I. BISCHI
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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152 LefebvreOn peut aussi écrire q
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154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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206 Kharrat et al.following estimat
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
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216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
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Simulation de l’onde de crue via
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226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
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228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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232 Amoura et al.1. IntroductionFor
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234 Amoura et al.where u = rot r ψ
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236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
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238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
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240 Frih et al.et dans la fracture,
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242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
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244 Hasnaoui et al.1. IntroductionL
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246 Hasnaoui et al.On obtient alors
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248 Hasnaoui et al.5. Conclusion et
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250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
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254 Kloucha et al.1. Motivation et
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256 Kloucha et al.Si le domaine Λ
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INRIA-MODULEF0INRIA-MODULEF.250INRI
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Dimensions fractales : attracteurs
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262 Lamrini Uahabi et al.4. Attract
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264 Lamrini Uahabi et al.l 0 = λ
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266 Lamrini Uahabi et al.En conséq
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Numerical analysis for the problem
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270 El-Kyal et al.d(u) = 1 2(∇u +
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272 El-Kyal et al.Theorem 3.1 There
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274 Marchand et al.1. IntroductionD
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276 Marchand et al.On remarque en p
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278 Marchand et al.dans la formulat
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280 Mezali et al.1. Motivation et m
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282 Mezali et al.s’annulant sur c
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284 Mezali et al.Temps CPUTemps Ela
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R. Touihri & S. Ghnimi *Méthode de
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288 Touihri et al.Les équations go
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290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
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292 Touihri et al.5. Bibliographie[
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Décomposition de domaine pour un m
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DDM pour les fractures 297et−→
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DDM pour les fractures 299dont l’
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Arlequin method: Practical impacts
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Arlequin method 303of the Arlequin
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Arlequin method 3052.2. Penalized A
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Arlequin method 307refinements of t
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Reduction methods and uncertaintypr
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Reduction methods and uncertainty p
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Reduction methods and uncertainty p
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0.00e+00 1.00e−11 2.00e−11 3.00
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Homogénéisation d’un problème
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Problème de conduction-rayonnement
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Problème de conduction-rayonnement
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Equation d’Hamilton-Jacobi 3231.
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Equation d’Hamilton-Jacobi 325qui
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0Equation d’Hamilton-Jacobi 3272
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Détermination du nombre de région
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Simulation des courants de Foucault
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Page 416 and 417: 398 El Kamili et al.1. Introduction
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Application de la méthode alternat
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440 Farah et al.2) Enfin, on aura
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442 Farah et al.1où G(x, y) =4π
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Problème inverse géométrique : I
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446 Chaabane et al.2. StabilitéOn
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448 Chaabane et al.3.2. Problèmes
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Application de la méthode de Gauss
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452 Horchani- le problème “Neuma
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454 Horchani6. Bibliographie[1] S.A
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456 Baranger et al.1. IntroductionL
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458 Baranger et al.sur Γ ∗ de l
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460 Baranger et al.4. ConclusionDan
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462 Jaoua et al.1. IntroductionAmon
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464 Jaoua et al.for the unique λ >
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−1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5466 J
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On solving the Cauchy problem for L
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470 Ben Abda et al.Denoted by H 1 =
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472 Ben Abda et al.4. Applications4
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XIPropagation d’OndesWave Propaga
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478 Slimani et al.1. IntroductionL
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480 Slimani et al.3. Ondes linéari
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482 Slimani et al.( )ˆeiZw ( Ae B
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Régularisation pour l’aéroacous
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486 Berriri et al.On complète les
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488 Berriri et al.5.1. Discrétisat
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Modélisation mathématique d’un
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492 Ben Amar et al.MDOδOFigure 1.
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494 Ben Amar et al.sur {(x, y) ∈
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Eléments finis mixtes spectraux d
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498 Grob et al.2. Equations de la v
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500 Grob et al.On présente un rés
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502 Bécache et al.1. IntroductionD
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504 Bécache et al.on obtient la fo
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506 Bécache et al.analytique est c
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508 Labidi et al.1. IntroductionThe
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510 Labidi et al.pk+k+ppkpFigure 2.
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512 Labidi et al.5. Bibliographie[1
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Perturbation singulière d’un mod
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où ⎧⎪ ⎨⎪ ⎩α ∗ = α 1
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Modèle de croissance avec retard 5
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Modèles cinétiques pour l’immun
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SPDE for phytoplankton aggregatios
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Modélisation d’une population de
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Bioeconomical fishing model 5411. I
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Bioeconomical fishing model 543wher
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Bioeconomical fishing model 5453. D
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An algorithm for computing the crit
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critical state of unilateral buckli
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Tiges élastiques avec autocontact
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L’effet d’un raidisseur sur une
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Résolution d’un systéme d’ela
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Problème d’obstacle bilatéral 5
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Modélisation d’un pieu 5811. Int
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Modélisation d’un pieu 583avec L
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Modélisation d’un pieu 585Figure
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A new adjacency list-matrix for gra
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A new adjacency list-matrix 591Figu
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A new adjacency list-matrix 593Thes
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La théorie des graphes appliquée
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Théorie des graphes en modélisati
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Indice des auteurs / Author indexAb
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Moakher, M, 556Monneau, R., 322Mrao
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