CHAPITRE 3
Ces machines utilisent des systèmes d'exploitation
différents:
-- Ubuntu 20.04 -- CentOS 7.7 -- Windows 10
À noter que la possibilité de porter notre
simulateur sur des environnements de type Linux et Windows sans
nécessiter l'apport de changements dans le code source, ou de son
encapsulation dans des containers virtuels, est un point positif
augmentant la facilité d'uti-lisation de l'outil.
3.8 Conclusion
Nous avons présenté dans ce chapitre la
méthodologie utilisée pour la résolution du
problème d'exploration d'une zone inconnue avec des contraintes
d'énergie. Nous avons expliqué notre modèle en formalisant
la fonction objectif sur la base des informations récoltées
à partir d'une grille d'occupation.
Nous avons également présenté une
nouvelle plateforme de simulation dédiée à
l'éva-luation et le benchmarking de métaheuristiques ainsi que
d'autres algorithmes d'optimi-sation. Cet outil a été
implémenté de façon à abstraire les détails
de bas niveau des tâches de navigation, de cartographie et de
planification de chemins, et ceci afin de permettre aux chercheurs de se
concentrer sur des tâches plus importantes telles que la
modélisation de nouveaux algorithmes pour résoudre les
problèmes d'exploration ou d'optimisation de trajectoires. Une attention
particulière a été donnée à
l'intégration de fonctionnalités dédiées à
l'automatisation du processus d'expérimentation (paramétrage,
répétition des expériences, génération de
graphes) ainsi que la facilité du passage à l'échelle en
la déployant sans difficulté sur des serveurs Cloud pour simuler
des environnements à très large échelle.
Dans le chapitre suivant, nous allons effectuer une
série d'expériences afin de valider notre modélisation, et
évaluer les performances de l'algorithme xBOA. Nous présenterons
également une analyse des résultats et une comparaison entre
plusieurs variantes de l'al-gorithme BOA récemment introduit dans la
littérature.
105
CHAPITRE 4
EXPÉRIENCES ET ANALYSE
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4.1
|
Introduction
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106
|
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4.2
|
Configuration matérielle
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106
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4.3
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Expérience 1 : Évaluation de l'algorithme
xBOA dans un contexte
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multirobots
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107
|
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4.4
|
Expérience 2 : Comparaison entre les
stratégies d'exploration à
|
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court terme et à long terme
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109
|
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4.5
|
Expérience 3 : Recherche des meilleurs
hyperparamètres
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110
|
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4.6
|
Expérience 4 : Comparaison de l'algorithme xBOA
avec les méta-
|
|
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heuristiques populaires
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112
|
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4.7
|
Expérience 5 : Evaluation de la robustesse de
l'algorithme xBOA
|
|
|
face à la réduction de taille de la
population
|
120
|
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4.8
|
Expérience 6 : Comparaison de xBOA avec les autres
variantes de
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|
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l'algorithme BOA
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125
|
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4.9
|
Expérience 7 : Test en utilisant un robot
réel
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129
|
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4.10
|
Conclusion
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131
|
106
| 
