Fouille de données dynamique basée sur la stabilité des modèles dynamiques

Le présent travail présente une nouvelle approche basée sur l'utilisation de modèles dynamiques stables pour la fouille de données dynamique. La fouille de données est une technique essentielle dans le processus d'extraction de connaissances à partir de données. Cela nous permet de modéliser les connaissances extraites à l'aide d'un formalisme ou d'une technique de modélisation. Cependant, les données nécessaires à l'extraction des connaissances sont collectées à l'avance et leur collecte peut prendre beaucoup de temps. Notre objectif est donc de nous orienter vers une solution basée sur la modélisation de systèmes utilisant des modèles dynamiques et d’étudier leur stabilité. Les modèles dynamiques stables nous fournissent une base pour la fouille de données dynamique. Afin d'atteindre cet objectif, nous proposons une approche basée sur des modèles à base d'agents, le concept de points fixes et la méthode de Monte-Carlo. Les modèles basés sur des agents peuvent représenter des modèles dynamiques qui reflètent ou simulent un système dynamique, où un tel modèle peut être considéré comme une source de données (générateurs de données). Dans ce travail, le concept de points fixes a été utilisé afin de représenter les états stables du modèle à base d'agents. Enfin, la méthode de Monte-Carlo, qui est une méthode probabiliste, a été utilisée pour estimer certaines valeurs, en utilisant un très grand nombre d'expériences ou d'exécutions. Comme étude de cas, nous avons choisi le système d’évacuation d’un supermarché (ou d’un bâtiment) en cas de danger, par exemple un incendie. Ce système complexe comprend principalement les divers éléments constitutifs du bâtiment, tels que des rangées d'étagères, des portes d'entrée et de sortie, des extincteurs, etc. De plus, ces bâtiments sont souvent remplis de personnes de différentes catégories (âge, santé, etc.). L’utilisation de la méthode de Monte-Carlo nous a permis d’expérimenter plusieurs scénarios, ce qui nous a permis de disposer de davantage de données pour étudier ce système et en extraire certaines connaissances. Ces connaissances nous permettent de prévoir la situation future concernant le système d’évacuation du bâtiment et d’anticiper des améliorations de sa structure, afin de rendre ces bâtiments plus sûrs et d’éviter le plus grand nombre de victimes

UNCERTAINTY IN THE PERT’S CRITICAL PATH

In this paper, the problem of scheduling is addressed. Due to difficulties in scheduling projects, researchers and professionals have proposed a tremendous number of works aiming at finding the best method to accomplish this phase of any project, especially if the decision maker is facing the challenge of uncertain estimations. One of the most used families of techniques is discussed in this paper, namely the Fuzzy Program Evaluation and Review Technique techniques. This family of techniques is based mainly on using the classical Program Evaluation and Review Technique and the fuzzy set theory. This work presents a comparison between two interesting techniques used to tackle the problem of uncertainty, namely the Model for Project Scheduling with Fuzzy Precedence Links and the Centroid techniques. The first technique is based on the relationship strength between each two activities in order to resolve the problem of the critical path. The second technique is based on a very simple mathematical concept and arithmetic of fuzzy numbers to tackle the same problem. Based on the results of a numerical example, we noticed that the simplicity and inexpensiveness of the Centroid method beat the complicated and expensive characteristics of the Model for Project Scheduling with Fuzzy Precedence Links