Madame Nesrine MASMOUDI soutiendra une thèse en vue de l’obtention du grade de Docteur de Normandie Université, le 6 janvier 2017 à 14 Heures à l’Université Le Havre Normandie, dans l’amphithéâtre Normand de l’UFR Sciences et Techniques.
Spécialité : Informatique
Sujet de thèse : Modèles bio-inspirés pour le clustering de graphes, applications à la fouille de données et à la distribution de simulations.
Composition du jury :
- Azzag Hanane – Maître de conférences HDR, Université Paris Nord
- Ben Jemaa Maher – Professeur, Université de Sfax (Tunisie)
- Bertelle Cyrille – Professeur, Université du Havre
- De Runz Cyril – Maître de conférences HDR, Université de Reims Champagne-Ardenne
- Gedira Khaled – Professeur, Université de Tunis (Tunisie)
- Gargouri Faiez – Professeur, Université de Sfax (Tunisie)
- Lebbah Mustapha – Maître de conférences HDR, Université Paris Nord
Résumé :
Dans ce travail de thèse, nous présentons une méthode originale s’inspirant des comportements des fourmis réelles pour la résolution de problème de classification non supervisée non hiérarchique.
Cette approche créée dynamiquement des groupes de données. Elle est basée sur le concept des fourmis artificielles qui se déplacent en même temps de manière complexe avec les règles de localisation simples.
Nous proposons également une méthode de construction incrémentale de graphes de voisinage par des fourmis artificielles. Nous proposons deux méthodes qui se dérivent parmi les algorithmes biomimétiques.
Ces méthodes sont hybrides dans le sens où la recherche du nombre de classes, de départ, est effectuée par l’algorithme de classification K-Means, qui est utilisé pour initialiser la première partition et la structure de graphe.
