@article {3010,
	title = {Vers une Optimisation de l\&rsquo;Algorithme AntTreeStoch, ISSN/ISBN 1112-9697},
	journal = {RST, Revue des Sciences et Technologie},
	volume = {Vol 3},
	number = {N{\textdegree}1},
	year = {2012},
	pages = {p: 125-134},
	abstract = {Dans cet article, nous pr{\'e}sentons AntTreeStoch un nouvel algorithme de classification hi{\'e}rarchique et non supervis{\'e}e. Cet algorithme est bas{\'e} sur l{\textquoteright}auto-organisation observ{\'e}e chez les fourmis r{\'e}elles. L{\textquoteright}{\'e}mergence des d{\'e}placements et les assemblages des fourmis, bas{\'e}s sur la similarit{\'e} entre les individus permet d{\textquoteright}identifier les {\'e}tats de fonctionnements d{\textquoteright}un syst{\`e}me industriel dynamique et complexe. L{\textquoteright}algorithme offre aussi la possibilit{\'e} de cr{\'e}er de nouvelles classes pour les donn{\'e}es non identifi{\'e}es. En effet le choix d{\textquoteright}utiliser AntTreeStoch dans notre syst{\`e}me de diagnostic a {\'e}t{\'e} motiv{\'e} par la possibilit{\'e} d{\textquoteright}utiliser {\`a} la fois des donn{\'e}es num{\'e}riques et symboliques. Les exp{\'e}riences effectu{\'e}es sur la base de donn{\'e}es Iris, montrent que AntTreeStoch fournit de tr{\`e}s bons r{\'e}sultats.},
	url = {https://www.researchgate.net/publication/329886361_Vers_une_Optimisation_de_l{\textquoteright}Algorithme_AntTreeStoch},
	author = {Kadri Ouahab and Mouss Leila Hayet and Mouss Med Djamel}
}
