Abstract:
Dans cet article, nous présentons un nouvel algorithme pour réduire la dimension de vecteur d’état de fonctionnement d’un système industriel. Notre algorithme permet de sélectionner un sous-ensemble de paramètres qui offre une détection plus rapide de dysfonctionnement et une bonne qualité de classification. Cet algorithme est basé sur le comportement observé chez les fourmis réelles. Nous montrons ici que l’émergence des déplacements et les interactions des fourmis permet de trouver un ensemble réduit de paramètres qui caractérisent le fonctionnement d’un système industriel dynamique et complexe. L’algorithme offre aussi la possibilité d’utiliser des bases de données de grandes tailles. Les expériences effectuées sur les bases de données Iris et Vehicle montrent que notre algorithme fournit de très bons résultats. MOTS-CLES: Colonie de fourmis, Classification, Diagnostic industriel, Sélection de paramètres, Système complexe et dynamique.
Publisher's Version