Note ABES Evolution de modèles différentiels de systèmes complexes concrets par programmation génétique Evolution of differential models for concrete complex systems through genetic programming Evolução de modelos diferenciais para sistemas complexos concretos por programação genética Modélisation des systèmes automatisée par l'ordinateur Modèles différentiels Équations différentielles ordinaires linéaires Équations différentielles partielles linéaires Score d'adaptation Programmation génétique Computer-Automated system modelling Differential models Linear ordinary differential equations Linear partial differential equations Fitness evaluation Genetic programming 006.3 515.3 629.89 Programmation génétique (informatique) Robotique Équations différentielles linéaires Ingénierie des systèmes Géométrie algorithmique Un système est défini par les entités et leurs interrelations dans un environnement qui est déterminé par une limite arbitraire. Les systèmes complexes présentent un comportement émergent sans un contrôleur central. Les systèmes concrets désignent ceux qui sont observables dans la réalité. Un modèle nous permet de comprendre, de contrôler et de prédire le comportement du système. Un modèle différentiel à partir d'un système pourrait être compris comme une sorte de loi physique sous-jacent représenté par l'un ou d'un ensemble d'équations différentielles. Ce travail vise à étudier et mettre en œuvre des méthodes pour effectuer la modélisation des systèmes automatisée par l'ordinateur. Cette thèse pourrait être divisée en trois étapes principales, ainsi: (1) le développement d'un solveur numérique automatisé par l'ordinateur pour les équations différentielles linéaires, partielles ou ordinaires, sur la base de la formulation de matrice pour une personnalisation propre de la méthode Ritz-Galerkin; (2) la proposition d'un schème de score d'adaptation qui bénéficie du solveur numérique développé pour guider l'évolution des modèles différentiels pour les systèmes complexes concrets; (3) une implémentation préliminaire d'une application de programmation génétique pour effectuer la modélisation des systèmes automatisée par l'ordinateur. Dans la première étape, il est montré comment le solveur proposé utilise les polynômes de Jacobi orthogonaux comme base complète pour la méthode de Galerkin et comment le solveur traite des conditions auxiliaires de plusieurs types. Solutions à approximations polynomiales sont ensuite réalisés pour plusieurs types des équations différentielles partielles linéaires, y compris les problèmes hyperboliques, paraboliques et elliptiques. Dans la deuxième étape, le schème de score d'adaptation proposé est conçu pour exploiter certaines caractéristiques du solveur proposé et d'effectuer l'approximation polynômiale par morceaux afin d'évaluer les individus différentiels à partir d'une population fournie par l'algorithme évolutionnaire. Enfin, une mise en œuvre préliminaire d'une application GP est présentée et certaines questions sont discutées afin de permettre une meilleure compréhension de la modélisation des systèmes automatisée par l'ordinateur. Indications pour certains sujets prometteurs pour la continuation de futures recherches sont également abordées dans ce travail, y compris la façon d'étendre ce travail à certaines classes d'équations différentielles partielles non-linéaires. A system is defined by its entities and their interrelations in an environment which is determined by an arbitrary boundary. Complex systems exhibit emergent behaviour without a central controller. Concrete systems designate the ones observable in reality. A model allows us to understand, to control and to predict behaviour of the system. A differential model from a system could be understood as some sort of underlying physical law depicted by either one or a set of differential equations. This work aims to investigate and implement methods to perform computer-automated system modelling. This thesis could be divided into three main stages: (1) developments of a computer-automated numerical solver for linear differential equations, partial or ordinary, based on the matrix formulation for an own customization of the Ritz-Galerkin method; (2) proposition of a fitness evaluation scheme which benefits from the developed numerical solver to guide evolution of differential models for concrete complex systems; (3) preliminary implementations of a genetic programming application to perform computer-automated system modelling. In the first stage, it is shown how the proposed solver uses Jacobi orthogonal polynomials as a complete basis for the Galerkin method and how the solver deals with auxiliary conditions of several types. Polynomial approximate solutions are achieved for several types of linear partial differential equations, including hyperbolic, parabolic and elliptic problems. In the second stage, the proposed fitness evaluation scheme is developed to exploit some characteristics from the proposed solver and to perform piecewise polynomial approximations in order to evaluate differential individuals from a given evolutionary algorithm population. Finally, a preliminary implementation of a genetic programming application is presented and some issues are discussed to enable a better understanding of computer-automated system modelling. Indications for some promising subjects for future continuation researches are also addressed here, as how to expand this work to some classes of non-linear partial differential equations. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 3005002 Université de Strasbourg Strasbourg 2016-12-31 https://theses.hal.science/tel-01332289 application/pdf 2858099 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2015/Santos-Peretta_Igor_2015_ED269.pdf http://www.theses.fr/2015STRAD031/abes https://theses.hal.science/tel-01332289 https://theses.hal.science/tel-01332289 https://theses.hal.science/tel-01332289 https://theses.hal.science/tel-01332289 https://theses.hal.science/tel-01332289 Santos Peretta Igor 1974-09-02 BR 193768887 21317538 https://theses.fr/2015STRAD031 2015STRAD031 https://doi.org/10.70675/3ecff5f2z28e1z4d9ez8a3fz67a1d788806f 2015-09-21 Informatique Strasbourg 131056549 Universidade Federal de Uberlândia MADS_ETABLISSEMENT_DE_COTUTELLE_1 028906845 Doctorat Docteur es non oui Collet Pierre MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 112048854 Yamanaka Keiji MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 19376931X Camacho Jose Roberto MADS_PRESIDENT_DU_JURY 193769808 Guimaraes Frederico Gadelha MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 193770059 Calixto Wesley Pacheco MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 19377030X Alves Rade Domingos MADS_RAPPORTEUR_1 123402964 Arantes Carrijo Gilberto MADS_RAPPORTEUR_2 193769603 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 MA 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR7357 176969721 260728 ddc:004 ddc:510 ddc:620 Universidade federal de Uberlândia Collet Pierre Yamanaka Keiji Camacho Jose Roberto Guimaraes Frederico Gadelha Calixto Wesley Pacheco Rade Domingos Alves Arantes Carrijo Gilberto École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 3005002