Vers une Optimisation de l’Algorithme AntTreeStoch. Revue, ISSN 1112-9697 - Kadri Ouahab; Mouss Leila Hayet; Mouss Med Djamel (RST, Revue des Sciences et Technologie, 2012)
Dans cet article, nous présentons AntTreeStoch un nouvel algorithme de classification hiérarchique et non supervisée. Cet algorithme est basé sur l'auto-organisation observée chez les fourmis réelles. L'émergence des déplacements et les assemblages des fourmis, basés sur la similarité entre les individus permet d'identifier les états de fonctionnements d'un système industriel dynamique et complexe. L'algorithme offre aussi la possibilité de créer de nouvelles classes pour les données non identifiées. En effet le choix d'utiliser AntTreeStoch dans notre système de diagnostic a été motivé par la possibilité d'utiliser à la fois des données numériques et symboliques. Les expériences effectuées sur la base de données Iris, montrent que AntTreeStoch fournit de très bons résultats.