Predictive preemptive certificate transfer in Cluster-Based Certificate Chain

Mobile ad hoc networks are a set of nodes that cooperate and communicate wirelessly. This kind of networks in easy to deploy because there is no need of any pre-existing infrastructure. Security in Manets is a very important issue and it is hard to use conventional security techniques. Many approaches have been proposed to secure communication in Manets; most of them are based of public-key certifications which create a multitude of trust communication model.In this paper, we propose an amelioration of a distributed certificate chain that relies on the cluster based routing protocol. In our scheme, after forming clusters, the cluster-head node issue certificates for other nodes within its cluster. When a member node want migrates to an adjacent cluster, the cluster-head sends the node’s certificate to surrounding cluster-heads via gateway nodes. The protocol was doted by a preemptive predictive module to predict migration intention of member nodes. This approach has been evaluated by detailed simulation study. Simulation results show that this approach is scalable and generate lower certification overhead

A Feature Selection Method based on Tree Decomposition of Correlation Graph

International audienceThis paper presents a new method for feature selection where only relevant features are kept in the dataset and all other features are discarded. The proposed method uses tree decomposition heuristics to reveal subsets of highly connected features. These subsets are replaced by selecting representatives to reduce feature redundancy. Experiments performed on various datasets show promising results for our proposals

Cost Function Networks to Solve Large Computational Protein Design Problems

International audienc

Situation Épidémiologique des Leishmanioses au Niveau de la Ville d’El Hajeb (Centre du Maroc) Durant la Période de 2013 à 2017

Les leishmanioses sont des maladies infectieuses transmises à l’homme par la piqure d’un phlébotome femelle. Elles constituent la deuxième cause de mortalité mondiale d’origine parasitaire après le paludisme et elles sont endémiques dans les pays d’Asie et d’Afrique. Au Maroc, elles posent un vrai problème de santé. L’objectif de cette étude est de déterminer leur situation épidémiologique dans la ville d’EL Hajeb située au centre du Maroc, analyser leur évolution en fonction du sexe et de l’âge et apprécier leur distribution géographique selon le milieu. Pour ce faire, nous avons effectué une étude rétrospective durant la période de 2013 à 2017, colligeant tous les cas des leishmanioses déclarés au niveau de cette ville. Les données ont été collectées au niveau des registres des cas auprès de la délégation du Ministère de la santé d’El Hajeb. Au total vingt-un nouveaux cas ont été déclarés infectés. La coexistence des deux formes des leishmanioses: cutanée (80,95%) et viscérale (19,05%) avec une prédominance du milieu rurale (76,47%). Seuls les enfants sont concernés par la leishmaniose viscérale et le plus jeune âge était de 13 mois. Le sex-ratio femme/homme était de 1,1. L’âge moyen de contamination est de 3,75 années pour la forme viscérale et de 25,82 années pour la forme cutanée. L’élimination des leishmanioses au Maroc d’ici 2030 nécessite l’adoption d’une approche globale en agissant sur les foyers de contamination par une surveillance et une prise en charge appropriées, une lutte efficace contre les vecteurs et les réservoirs et une innovation dans les stratégies de sensibilisation.Leishmaniasis is an infectious disease transmitted to humans by the bite of female sand fly. These parasitic infections are the second most common cause of parasite mortality worldwide after malaria and are endemic Asian and African countries. In Morocco, they pose a real health problem. The objective of this study is to determine the epidemiological situation of these diseases in the city of El Hajeb in central Morocco, analyze their evolution according to sex and age and assess their geographical distribution according to the environment. To do this, we carried out a retrospective study during the period from 2013 to 2017, collecting all the new cases of cutaneous and visceral leishmaniasis declared in this city. Data were collected at the register level from the delegation of the Ministry of health of El Hajeb. A total of twentyone new cases were declared infected. The coexistence of the two forms of leishmaniasis: 80.95% of cutaneous forms and 19.05% of the visceral form declared only in children. The rural population is the most concerned (76.47%) the sex ratio between men women was around 1.1. the average age of contamination by the visceral form is 3.75 years by the cutaneous form. The elimination of leishmaniasis in Morocco by 2030 requires the adoption of a global approach by acting on the foci of contestation through regular surveillance, integrated management of actions against vector and reservoirs and an innovation in sensibilisation strategy

Cost Function Networks to Solve Large Computational Protein Design Problems

International audienc

Méthodes hybrides parallèles pour la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire : application au clustering sous contraintes

Combinatorial optimization problems have become the target of many scientific researches for their importance in solving academic problems and real problems encountered in the field of engineering and industry. Solving these problems by exact methods is often intractable because of the exorbitant time processing that these methods would require to reach the optimal solution(s). In this thesis, we were interested in the algorithmic context of solving combinatorial problems, and the modeling context of these problems. At the algorithmic level, we have explored the hybrid methods which excel in their ability to cooperate exact methods and approximate methods in order to produce rapidly solutions of best quality. At the modeling level, we worked on the specification and the exact resolution of complex problems in pattern set mining, in particular, by studying scaling issues in large databases. On the one hand, we proposed a first parallelization of the DGVNS algorithm, called CPDGVNS, which explores in parallel the different clusters of the tree decomposition by sharing the best overall solution on a master-worker model. Two other strategies, called RADGVNS and RSDGVNS, have been proposed which improve the frequency of exchanging intermediate solutions between the different processes. Experiments carried out on difficult combinatorial problems show the effectiveness of our parallel methods. On the other hand, we proposed a hybrid approach combining techniques of both Integer Linear Programming (ILP) and pattern mining. Our approach is comprehensive and takes advantage of the general ILP framework (by providing a high level of flexibility and expressiveness) and specialized heuristics for data mining (to improve computing time). In addition to the general framework for the pattern set mining, two problems were studied: conceptual clustering and the tiling problem. The experiments carried out showed the contribution of our proposition in relation to constraint-based approaches and specialized heuristics.Les problèmes d’optimisation combinatoire sont devenus la cible de nombreuses recherches scientifiques pour leur importance dans la résolution de problèmes académiques et de problèmes réels rencontrés dans le domaine de l’ingénierie et dans l’industrie. La résolution de ces problèmes par des méthodes exactes ne peut être envisagée à cause des délais de traitement souvent exorbitants que nécessiteraient ces méthodes pour atteindre la (les) solution(s) optimale(s). Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au contexte algorithmique de résolution des problèmes combinatoires, et au contexte de modélisation de ces problèmes. Au niveau algorithmique, nous avons appréhendé les méthodes hybrides qui excellent par leur capacité à faire coopérer les méthodes exactes et les méthodes approchées afin de produire rapidement des solutions. Au niveau modélisation, nous avons travaillé sur la spécification et la résolution exacte des problématiques complexes de fouille des ensembles de motifs en étudiant tout particulièrement le passage à l’échelle sur des bases de données de grande taille. D'une part, nous avons proposé une première parallélisation de l'algorithme DGVNS, appelée CPDGVNS, qui explore en parallèle les différents clusters fournis par la décomposition arborescente en partageant la meilleure solution trouvée sur un modèle maître-travailleur. Deux autres stratégies, appelées RADGVNS et RSDGVNS, ont été proposées qui améliorent la fréquence d'échange des solutions intermédiaires entre les différents processus. Les expérimentations effectuées sur des problèmes combinatoires difficiles montrent l'adéquation et l'efficacité de nos méthodes parallèles. D'autre part, nous avons proposé une approche hybride combinant à la fois les techniques de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et la fouille de motifs. Notre approche est complète et tire profit du cadre général de la PLNE (en procurant un haut niveau de flexibilité et d’expressivité) et des heuristiques spécialisées pour l’exploration et l’extraction de données (pour améliorer les temps de calcul). Outre le cadre général de l’extraction des ensembles de motifs, nous avons étudié plus particulièrement deux problèmes : le clustering conceptuel et le problème de tuilage (tiling). Les expérimentations menées ont montré l’apport de notre proposition par rapport aux approches à base de contraintes et aux heuristiques spécialisées

Parallel hybrid methods for solving combinatorial optimization problems : application to clustering under constraints

Les problèmes d’optimisation combinatoire sont devenus la cible de nombreuses recherches scientifiques pour leur importance dans la résolution de problèmes académiques et de problèmes réels rencontrés dans le domaine de l’ingénierie et dans l’industrie. La résolution de ces problèmes par des méthodes exactes ne peut être envisagée à cause des délais de traitement souvent exorbitants que nécessiteraient ces méthodes pour atteindre la (les) solution(s) optimale(s). Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés au contexte algorithmique de résolution des problèmes combinatoires, et au contexte de modélisation de ces problèmes. Au niveau algorithmique, nous avons appréhendé les méthodes hybrides qui excellent par leur capacité à faire coopérer les méthodes exactes et les méthodes approchées afin de produire rapidement des solutions. Au niveau modélisation, nous avons travaillé sur la spécification et la résolution exacte des problématiques complexes de fouille des ensembles de motifs en étudiant tout particulièrement le passage à l’échelle sur des bases de données de grande taille. D'une part, nous avons proposé une première parallélisation de l'algorithme DGVNS, appelée CPDGVNS, qui explore en parallèle les différents clusters fournis par la décomposition arborescente en partageant la meilleure solution trouvée sur un modèle maître-travailleur. Deux autres stratégies, appelées RADGVNS et RSDGVNS, ont été proposées qui améliorent la fréquence d'échange des solutions intermédiaires entre les différents processus. Les expérimentations effectuées sur des problèmes combinatoires difficiles montrent l'adéquation et l'efficacité de nos méthodes parallèles. D'autre part, nous avons proposé une approche hybride combinant à la fois les techniques de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) et la fouille de motifs. Notre approche est complète et tire profit du cadre général de la PLNE (en procurant un haut niveau de flexibilité et d’expressivité) et des heuristiques spécialisées pour l’exploration et l’extraction de données (pour améliorer les temps de calcul). Outre le cadre général de l’extraction des ensembles de motifs, nous avons étudié plus particulièrement deux problèmes : le clustering conceptuel et le problème de tuilage (tiling). Les expérimentations menées ont montré l’apport de notre proposition par rapport aux approches à base de contraintes et aux heuristiques spécialisées.Combinatorial optimization problems have become the target of many scientific researches for their importance in solving academic problems and real problems encountered in the field of engineering and industry. Solving these problems by exact methods is often intractable because of the exorbitant time processing that these methods would require to reach the optimal solution(s). In this thesis, we were interested in the algorithmic context of solving combinatorial problems, and the modeling context of these problems. At the algorithmic level, we have explored the hybrid methods which excel in their ability to cooperate exact methods and approximate methods in order to produce rapidly solutions of best quality. At the modeling level, we worked on the specification and the exact resolution of complex problems in pattern set mining, in particular, by studying scaling issues in large databases. On the one hand, we proposed a first parallelization of the DGVNS algorithm, called CPDGVNS, which explores in parallel the different clusters of the tree decomposition by sharing the best overall solution on a master-worker model. Two other strategies, called RADGVNS and RSDGVNS, have been proposed which improve the frequency of exchanging intermediate solutions between the different processes. Experiments carried out on difficult combinatorial problems show the effectiveness of our parallel methods. On the other hand, we proposed a hybrid approach combining techniques of both Integer Linear Programming (ILP) and pattern mining. Our approach is comprehensive and takes advantage of the general ILP framework (by providing a high level of flexibility and expressiveness) and specialized heuristics for data mining (to improve computing time). In addition to the general framework for the pattern set mining, two problems were studied: conceptual clustering and the tiling problem. The experiments carried out showed the contribution of our proposition in relation to constraint-based approaches and specialized heuristics