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dans ce chapitre, on utilise les techniques de l'algorithme génétique (ag) et du recuit stimulé (sa) pour effectuer les tests [9-11]. la technique de l'algorithme génétique est considérée comme l'une des techniques d'intelligence artificielle [12-14], car elle joue un rôle crucial dans la résolution de problèmes complexes et offre de nombreuses alternatives. la solution obtenue par ag est souvent la solution la plus optimale, car elle repose sur le mécanisme de sélection naturelle et le système génétique naturel de 1989 [15, 16]. le recuit simulé représente une extension de la méthode de monte carlo. il vise à trouver une solution optimale à un problème spécifique [17-20]. le recuit simulé implique de parcourir l'espace des solutions de manière itérative [17-20]. avec ces caractéristiques de la méthode numérique (ga) et du recuit simulé (sa). [21-23]. [24]. plus précisément, lorsqu'on cherche à calculer l'équilibre en minimisant le grand potentiel Ω, on peut utiliser la méthode numérique (ga) dans l'algorithme d'efficacité pour calculer la fonction de corrélation du gros potentiel, et le recuit simulé pour favoriser la convergence du processus itératif, notamment dans les zones où celle-ci est très lente. dans l'étude des diagrammes de phase, la méthode cvm revêt une grande importance. nous avons choisi de l'appliquer aux équations en réduisant le grand potentiel afin d'atteindre l'équilibre. notre objectif dans ce travail était d'appliquer deux nouvelles méthodes, l'algorithme génétique (ga) et l'algorithme de recuit simulé (sa), plutôt que l'algorithme nim; pour réduire au minimum les équations avec un grand potentiel et obtenir des résultats très satisfaisants et précis, en les comparant aux résultats de kikuchi. la structure de ce document est la suivante : la méthode de variation des grappes est décrite dans la section 2, tandis que les algorithmes génétiques (ag) et les méthodes de recuit simulé (sa) sont abordés dans la section 3, et leur application à la minimisation du grand potentiel est abordée dans la section 4. enfin, nous terminonses de l'algorithme génétique (ag) et du recuit stimulé (sa) pour effectuer les tests [9 11]. la technique de l'algorithme génétique est considérée comme l'une des techniques d'intelligence artificielle [12 14], car elle joue un rôle crucial dans la résolution de problèmes complexes et offre de nombreuses alternatives. la solution obtenue par ag est souvent la solution la plus optimale, car elle repose sur le mécanisme de sélection naturelle et
في هذا الفصل، يتم استخدام تقنيات الخوارزمية الجينية (ga) والصلب المحفز (sa) لإجراء الاختبارات [9 11]. تعتبر تقنية الخوارزمية الوراثية واحدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي [12 14]، لأنها تلعب دورًا حاسمًا في حل المشكلات المعقدة وتقدم العديد من البدائل. غالبًا ما يكون الحل الذي تحصل عليه ag هو الحل الأمثل، لأنه يعتمد على آلية الانتقاء الطبيعي و