Optimisation du contrôleur flou par algorithmes génétiques - application à un robot mobile

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Ce travail décrit en détail l'utilité des algorithmes évolutionnaires dans l'optimisation et l'ajustement des structures profondes des contrôleurs flous. Les performances d'un contrôleur flou sont améliorées par l'ajustement des paramètres de base des fonctions d'appartenance, et les facteurs d'échelle non linéaires des entrées-sorties selon une fonction objective qui décrit le comportement du système à commander. Le processus d'optimisation génétique est appliqué sur une base de règles floues crées automatiquement à partir d'une base de données numériques qui relie les entrées-sorties des comportements du robot mobile. Ce mémoire est structuré en cinq chapitres, le premier chapitre présente une génémlité sur la robotique mobile et plus précisément les différentes architectures de contrôle et la localisation automatique dans le monde. Le deuxième chapitre s'intéresse à la modélisation des comportements du robot mobile, ainsi que la méthode de Wang et Mandel. Le troisième chapitre est réservé a la représentation de l'architecture globale du navigateur proposé, ainsi que les différents contrôleurs établis par la méthode d'apprentissage proposée. Le quatrième chapitre constitue l'essence même de notre travail ,il décrit les notions de base des algorithmes génétiques, et l'application des processus d'optimisation génétique proposés pour l'ajustement des contrôleurs flous, Finalement dans le cinquième chapitre les résultats de l' application des algoritbmes génétiques pour l' optimisation des contrôleurs flous obtenus, sont exposés et discutés