Standardisation Scilab des modules d'optimisation bi-objective Approximation du Front de Pareto par les méthodes NBI et NNCM pour des cas tests académiques - Achouak El Yamani - Universitaires Europee

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Standardisation Scilab des modules d'optimisation bi-objective Achouak El Yamani (Auteur), Aalae Benki (Auteur), Mounir Zerdani (Auteur)

Note globale : 4,0 / 5 (moyenne issue de plusieurs sources d’avis, au 10 août 2026)
Basé sur un total de 29 084 avis clients provenant de plateformes indépendantes.

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Standardisation Scilab Des Modules D'optimisation Bi-Objective

Note globale : 4,5 / 5 (moyenne issue de plusieurs sources d’avis, au 6 août 2026)
Basé sur un total de 121 041 avis clients provenant de plateformes indépendantes.

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Le but de ce travail qui a eu lieu à l'Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique à Spohia Antipolis est de programmer des modules Scilab d'optimisation. Afin de les intégrer dans une boite à outils (Toolbox) Scilab destinée à la détermination d'une approximation du front de Pareto pour différents problèmes d'optimisation selon l'intérêt de l'utilisateur. La démarche consiste à programmer l'optimiseur SPSA pour la résolution des problèmes mono-objectif sans contraintes ensuite développer des modules utilisant la méthode Normal Boundary Intersection et celle de Normalized Normal Constraint Method comme moyen de détermination du Front de Pareto. Les deux méthodes sont implémentées en deux versions en utilisant deux différents optimiseurs à savoir l'optimiseur SPSA et le Toolbox Fmincon de Scilab afin de tester l'efficacité de l'ensemble des modules programmés. Le dernier module, sous le nom de : EQnash consiste à déterminer et à étudier l'équilibre de Nash comme moy
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