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...	...	@@ -20,72 +20,72 @@
20	20	\newlabel{figNCBR1}{{6.1}{53}{Les deux cycles proposés pour le RàPC\relax }{figure.caption.22}{}}
21	21	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }}{54}{figure.caption.23}\protected@file@percent }
22	22	\newlabel{figFlowCBR}{{6.2}{54}{Flux du \textit {Stacking} RàPC\relax }{figure.caption.23}{}}
	23	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{54}{subsubsection.6.2.1.1}\protected@file@percent }
23	24	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{55}{table.caption.24}\protected@file@percent }
24	25	\newlabel{tabVarPar}{{6.1}{55}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.24}{}}
25		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{55}{subsubsection.6.2.1.1}\protected@file@percent }
	26	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.2}Réutiliser}{55}{subsubsection.6.2.1.2}\protected@file@percent }
26	27	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.3}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }}{56}{figure.caption.25}\protected@file@percent }
27	28	\newlabel{figSta1}{{6.3}{56}{\textit {Stacking} pour chercher les plus proches voisins\relax }{figure.caption.25}{}}
28		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.2}Réutiliser}{56}{subsubsection.6.2.1.2}\protected@file@percent }
29	29	\newlabel{gen00}{{6.1}{56}{Réutiliser}{equation.6.2.1}{}}
	30	+\newlabel{gen01}{{6.2}{56}{Réutiliser}{equation.6.2.2}{}}
30	31	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.4}{\ignorespaces Génération et vérification automatique des solutions\relax }}{57}{figure.caption.26}\protected@file@percent }
31	32	\newlabel{figAuto}{{6.4}{57}{Génération et vérification automatique des solutions\relax }{figure.caption.26}{}}
32		-\newlabel{gen01}{{6.2}{57}{Réutiliser}{equation.6.2.2}{}}
33	33	\newlabel{gen2}{{6.3}{57}{Réutiliser}{equation.6.2.3}{}}
34	34	\citation{doi:10.1137/23M1592420}
35		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.3}Révision}{59}{subsubsection.6.2.1.3}\protected@file@percent }
36		-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }}{60}{figure.caption.27}\protected@file@percent }
37		-\newlabel{figSta2}{{6.5}{60}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }{figure.caption.27}{}}
	35	+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.5}{\ignorespaces \textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }}{59}{figure.caption.27}\protected@file@percent }
	36	+\newlabel{figSta2}{{6.5}{59}{\textit {Stacking} pour la génération de solutions\relax }{figure.caption.27}{}}
	37	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.3}Révision}{60}{subsubsection.6.2.1.3}\protected@file@percent }
38	38	\newlabel{eqOpt0}{{6.18}{60}{Révision}{equation.6.2.18}{}}
39	39	\newlabel{eqOpt}{{6.19}{60}{Révision}{equation.6.2.19}{}}
40	40	\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.4}Mémorisation}{60}{subsubsection.6.2.1.4}\protected@file@percent }
	41	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Résultats}{60}{subsection.6.2.2}\protected@file@percent }
41	42	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }}{61}{figure.caption.28}\protected@file@percent }
42	43	\newlabel{fig:FW}{{6.6}{61}{Représentation graphique en deux dimensions du problème de moyenne géométrique. (Points associés au problème ($\lambda _1,..,\lambda _7$) et point rouge solution au problème)\relax }{figure.caption.28}{}}
43		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Résultats}{61}{subsection.6.2.2}\protected@file@percent }
44	44	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{61}{table.caption.29}\protected@file@percent }
45	45	\newlabel{tabBases}{{6.2}{61}{Description des bases de données évaluées. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.29}{}}
46		-\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués\relax }}{62}{table.caption.30}\protected@file@percent }
47		-\newlabel{tabAlgs}{{6.3}{62}{Liste des algorithmes évalués\relax }{table.caption.30}{}}
	46	+\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués\relax }}{61}{table.caption.30}\protected@file@percent }
	47	+\newlabel{tabAlgs}{{6.3}{61}{Liste des algorithmes évalués\relax }{table.caption.30}{}}
48	48	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces RMSE calculées sur les dix jeux de données sélectionnés obtenues après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }}{62}{table.caption.31}\protected@file@percent }
49	49	\newlabel{tabRes1}{{6.4}{62}{RMSE calculées sur les dix jeux de données sélectionnés obtenues après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }{table.caption.31}{}}
50	50	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces MAE calculées sur les dix jeux de données sélectionnés obtenues après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }}{62}{table.caption.32}\protected@file@percent }
51	51	\newlabel{tabRes2}{{6.5}{62}{MAE calculées sur les dix jeux de données sélectionnés obtenues après exécution des dix algorithmes de régression considérés\relax }{table.caption.32}{}}
	52	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Discussion}{62}{subsection.6.2.3}\protected@file@percent }
52	53	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }}{63}{figure.caption.33}\protected@file@percent }
53	54	\newlabel{figBox}{{6.7}{63}{Résultats de la métrique MAE (\textit {Median Absolute Error}) pour les dix algorithmes et quatre bases de données représentatives\relax }{figure.caption.33}{}}
54		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Discussion}{63}{subsection.6.2.3}\protected@file@percent }
55		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Conclusion}{64}{subsection.6.2.4}\protected@file@percent }
	55	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Conclusion}{63}{subsection.6.2.4}\protected@file@percent }
56	56	\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}ESCBR-SMA : Introduction des systèmes multi-agents dans ESCBR}{64}{section.6.3}\protected@file@percent }
57	57	\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Modèle Proposé}{64}{subsection.6.3.1}\protected@file@percent }
58	58	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }}{65}{figure.caption.34}\protected@file@percent }
59	59	\newlabel{figNCBR}{{6.8}{65}{Deux cycles du système ESCBR-SMA proposé\relax }{figure.caption.34}{}}
60		-\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{66}{table.caption.36}\protected@file@percent }
61		-\newlabel{tabVarPar}{{6.6}{66}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.36}{}}
	60	+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{66}{figure.caption.35}\protected@file@percent }
	61	+\newlabel{figFlowCBR}{{6.9}{66}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.35}{}}
62	62	\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.1}Algorithmes}{66}{subsubsection.6.3.1.1}\protected@file@percent }
63		-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }}{67}{figure.caption.35}\protected@file@percent }
64		-\newlabel{figFlowCBR}{{6.9}{67}{Flux du \textit {Stacking} du RàPC (* est une tâche effectuée par chaque agent)\relax }{figure.caption.35}{}}
	63	+\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }}{67}{table.caption.36}\protected@file@percent }
	64	+\newlabel{tabVarPar}{{6.6}{67}{Variables et paramètres du modèle proposé (Type: p - paramètre, v - variable, f - fonction)\relax }{table.caption.36}{}}
65	65	\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.2}Structure des agents}{68}{subsubsection.6.3.1.2}\protected@file@percent }
66		-\newlabel{eqOpt1}{{6.20}{69}{Structure des agents}{equation.6.3.20}{}}
67		-\newlabel{eqOpt2}{{6.21}{69}{Structure des agents}{equation.6.3.21}{}}
	66	+\newlabel{eqOpt1}{{6.20}{68}{Structure des agents}{equation.6.3.20}{}}
	67	+\newlabel{eqOpt2}{{6.21}{68}{Structure des agents}{equation.6.3.21}{}}
	68	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.3}Apprentissage des agents}{68}{subsubsection.6.3.1.3}\protected@file@percent }
68	69	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Structure interne des agents\relax }}{69}{figure.caption.37}\protected@file@percent }
69	70	\newlabel{figAgent}{{6.10}{69}{Structure interne des agents\relax }{figure.caption.37}{}}
70		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.3}Apprentissage des agents}{69}{subsubsection.6.3.1.3}\protected@file@percent }
	71	+\newlabel{eqBay}{{6.22}{69}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.22}{}}
	72	+\newlabel{eqRta}{{6.23}{69}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.23}{}}
	73	+\newlabel{eqRsa}{{6.24}{69}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.24}{}}
71	74	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.11}{\ignorespaces Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B\|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A\|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }}{70}{figure.caption.38}\protected@file@percent }
72	75	\newlabel{fig:bayev}{{6.11}{70}{Exemple d'évolution Bayésienne des vecteurs pour un agent. a) Initialisation des probabilités $P(B\|A)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse, b) Probabilités après quelques itérations $P(A\|B)$ vecteurs pour Retrieve et Reuse\relax }{figure.caption.38}{}}
73		-\newlabel{eqBay}{{6.22}{70}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.22}{}}
74		-\newlabel{eqRta}{{6.23}{70}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.23}{}}
75		-\newlabel{eqRsa}{{6.24}{70}{Apprentissage des agents}{equation.6.3.24}{}}
76	76	\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.4}Échanges entre les agents}{70}{subsubsection.6.3.1.4}\protected@file@percent }
77		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Résultats}{71}{subsection.6.3.2}\protected@file@percent }
	77	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Résultats}{70}{subsection.6.3.2}\protected@file@percent }
78	78	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.7}{\ignorespaces Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés.\relax }}{71}{table.caption.39}\protected@file@percent }
79	79	\newlabel{tabRes1}{{6.7}{71}{Résultat selon la métrique RMSE (Root Mean Squared Error) pour les jeux de données évalués avec les différents algorithmes de régression considérés.\relax }{table.caption.39}{}}
80	80	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Description des jeux de données évalués. (* après codification comme \textit {String})\relax }}{71}{table.caption.40}\protected@file@percent }
81	81	\newlabel{tabBases}{{6.8}{71}{Description des jeux de données évalués. (* après codification comme \textit {String})\relax }{table.caption.40}{}}
	82	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{71}{subsection.6.3.3}\protected@file@percent }
82	83	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces Paramètres de tous les algorithmes comparés\relax }}{72}{table.caption.41}\protected@file@percent }
83	84	\newlabel{AlgsPar}{{6.9}{72}{Paramètres de tous les algorithmes comparés\relax }{table.caption.41}{}}
84	85	\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }}{72}{table.caption.42}\protected@file@percent }
85	86	\newlabel{tabRes2}{{6.10}{72}{Comparaison des résultats MAE (Median Absolute Error) pour les bases de données évaluées avec des algorithmes de régression\relax }{table.caption.42}{}}
86	87	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {6.12}{\ignorespaces Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés\relax }}{73}{figure.caption.43}\protected@file@percent }
87	88	\newlabel{figBox}{{6.12}{73}{Résultats selon la métrique MAE (Median Absolute Error) pour les dix algorithmes testés\relax }{figure.caption.43}{}}
88		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{73}{subsection.6.3.3}\protected@file@percent }
89	89	\@setckpt{./chapters/ESCBR}{
90	90	\setcounter{page}{74}
91	91	\setcounter{equation}{24}

...	...	@@ -34,8 +34,8 @@
34	34	\caption{Les deux cycles proposés pour le RàPC}
35	35	\label{figNCBR1}
36	36	\end{figure}
37		-\colorbox{yellow}{Attention, cette figure apparaît deux fois dans ce chapitre.}\\
38		-\colorbox{yellow}{J'ai l'impression que ce n'est pas la seule.}
	37	+%\colorbox{yellow}{Attention, cette figure apparaît deux fois dans ce chapitre.}\\
	38	+%\colorbox{yellow}{J'ai l'impression que ce n'est pas la seule.}
39	39
40	40	L'étape de récupération utilise les algorithmes de recherche et la base de données de cas (conteneurs $C1$ et $C3$ de la figure \ref{figNCBR1}) pour trouver les voisins les plus proches d'un problème cible. Puis l'étape de réutilisation utilise les algorithmes de génération de solutions (conteneur $C2$). L'étape de révision évalue ensuite les solutions générées et permet d'en générer de nouvelles itérativement en fonction des paramètres stockés dans le conteneur $C4$. Vient ensuite l'étape de révision prenant en considération la solution sélectionnée. Faisant suite à cette révision, l'étape de renouvellement met à jour les paramètres et les données du conteneur. Enfin, dans l'étape de capitalisation, la base de cas est mise à jour avec l'intégration du nouveau cas. Les flux d'information de l'algorithme proposé sont présentés sur la figure~\ref{figFlowCBR}, tandis que le tableau~\ref{tabVarPar} présente l'ensemble des variables et paramètres de l'algorithme proposé.
41	41
...	...	@@ -85,7 +85,8 @@
85	85	\label{figSta1}
86	86	\end{figure}
87	87
88		-Formellement, le premier modèle d'empilement proposé fonctionne avec deux paramètres : \textcolor{red}{quels sont les 2 paramètres?}une base de données de $z$ cas, un cas est composé de la description du problème et de la description de la solution ${(p^n,s^m)}^{z}$ et un nouveau cas sans solution $p_w^n$. Le but de tous les algorithmes de niveau-0 est de générer une liste locale de cas similaires au cas cible. Ainsi, pour chaque algorithme $j$ exécuté, l'ensemble $X_j=\{x_1,x_2,. ..,x_z \; \| \; x_i=MP_i((p^n)^z, p_w^n,nl_i) \}$ est généré. Au niveau-1, un ensemble global est créé à l'aide de tous les ensembles locaux $j$ $X_g=\cup_{n=1}^{ng} min \ ; ((\cup_{j=1}^{np} X_j)-X_g)$. Le résultat du premier modèle d'empilement est l'ensemble $X_g$ avec les $ng$ voisins les plus proches.
	88	+Formellement, le premier modèle d'empilement proposé fonctionne avec deux paramètres : %\textcolor{red}{quels sont les 2 paramètres?}
	89	+une base de données de $z$ cas où un cas est composé de la description du problème et de la description de la solution ${(p^n,s^m)}^{z}$ et un nouveau cas sans solution $p_w^n$. Le but de tous les algorithmes de niveau-0 est de générer une liste locale de cas similaires au cas cible. Ainsi, pour chaque algorithme $j$ exécuté, l'ensemble $X_j=\{x_1,x_2,. ..,x_z \; \| \; x_i=MP_i((p^n)^z, p_w^n,nl_i) \}$ est généré. Au niveau-1, un ensemble global est créé à l'aide de tous les ensembles locaux $j$ $X_g=\cup_{n=1}^{ng} min \ ; ((\cup_{j=1}^{np} X_j)-X_g)$. Le résultat du premier modèle d'empilement est l'ensemble $X_g$ avec les $ng$ voisins les plus proches.
89	90
90	91	\subsubsection{Réutiliser}
91	92
...	...	@@ -250,7 +251,7 @@
250	251	\label{fig:FW}
251	252	\end{figure}
252	253
253		-Le cycle d'optimisation peut \textcolor{red}{permet? ou éxecute} exécuter les phases de récupération et de réutilisation en fonction de l'action sélectionnée aléatoirement parmi $[0,at]$ à chaque itération $it$. À chaque itération, la valeur minimale évaluée par la fonction objectif est sauvegardée.
	254	+Le cycle d'optimisation permet d'exécuter les phases de récupération et de réutilisation en fonction de l'action sélectionnée aléatoirement parmi $[0,at]$ à chaque itération $it$. À chaque itération, la valeur minimale évaluée par la fonction objectif est sauvegardée.
254	255
255	256	\subsubsection{Mémorisation}
256	257
...	...	@@ -361,7 +362,8 @@
361	362
362	363	On constate également que l'intégration des algorithmes de recherche produit de meilleurs résultats que les algorithmes simples (tels que le KNN ou la régression linéaire).
363	364
364		-Globalement, si l'on observe les RMSE obtenues, les algorithmes de boosting \colorbox{yellow}{rappeler ici entre parenthèses les noms de ces algorithmes de boosting} sont globalement plus performants que les algorithmes classiques, même si les performances sont variables. Les performances calculées selon la RMSE classent notre algorithme ESCBR à la sixième place. En revanche, en considérant les performances mesurées selon la MAE, ESCBR est classé en première place pour trois des dix jeux de données et il se classe globalement à la troisième place.
	365	+Globalement, si l'on observe les RMSE obtenues, les algorithmes d'ensemble (Random forest et Gradient Boosting) %\colorbox{yellow}{rappeler ici entre parenthèses les noms de ces algorithmes de boosting}
	366	+sont globalement plus performants que les algorithmes classiques, même si les performances sont variables. Les performances calculées selon la RMSE classent notre algorithme ESCBR à la sixième place. En revanche, en considérant les performances mesurées selon la MAE, ESCBR est classé en première place pour trois des dix jeux de données et il se classe globalement à la troisième place.
365	367
366	368	Un aspect important de l'algorithme proposé est la fonction objectif, qui peut être modifiée dynamiquement en fonction des caractéristiques du problème évalué. Les tests ont été effectués avec la fonction intuitive qui fournit une plus grande probabilité de sélection et d'évolution à la solution associée aux voisins les plus proches, mais il est possible de compléter l'évaluation avec d'autres termes pertinents et d'améliorer ainsi les résultats.\textcolor{red}{je ne comprends pas} \colorbox{yellow}{Idem}
367	369
368	370
369	371
...	...	@@ -457,18 +459,17 @@
457	459
458	460	Lors de la première étape de l'empilement, chaque agent peut sélectionner l'un des algorithmes à mettre en œuvre pour rechercher des problèmes similaires au nouveau problème posé. Les algorithmes possibles sont les suivants : KNN (K-Nearest Neighbor), KMeans, GMM (Gaussian Mixture Model), FuzzyC et KNN pondéré.
459	461
460		-Lors de la deuxième étape de l'empilement, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et pas aléatoire\textcolor{red}{et non aléatoire?}.
	462	+Lors de la deuxième étape de l'empilement, les agents peuvent choisir un algorithme parmi les suivants : pondération avec probabilité, pondération sans probabilité, valeurs médianes, Copier/Changer, vote, interpolation, PCA (analyse en composantes principales) et non aléatoire.
461	463
462	464	L'algorithme de construction de solution par pondération avec probabilité utilise la probabilité que le problème considéré soit le plus proche du problème cible. Cet algorithme construit une solution en copiant certaines informations de la ou des solutions ayant la probabilité la plus élevée. Le choix des informations à copier est aléatoire. Pour sa part, la sélection aléatoire pondérée sans probabilité copie certaines informations (choisies aléatoirement) des solutions sans tenir compte de la probabilité que le problème associé soit le plus proche du problème cible.
463	465
464	466	Les valeurs médianes construisent une solution à partir des valeurs médianes des informations de toutes les solutions.
465	467
466		-L'algorithme Copie/Changer copie les informations d'une solution aléatoire
467		-\\ \colorbox{yellow}{c'est le contenu de la solution qui est généré avec des valeurs aléatoires ou}
468		-\\ \colorbox{yellow}{cette solution est choisie aléatoirement ?}
469		-\\et en modifie une partie avec les informations d'une autre solution sélectionnée de manière aléatoire.
	468	+L'algorithme Copie/Changer copie les informations d'une solution choisie de façon aléatoire
	469	+%\colorbox{yellow}{c'est le contenu de la solution qui est généré avec des valeurs aléatoires ou}\colorbox{yellow}{cette solution est choisie aléatoirement ?}
	470	+et en modifie une partie avec les informations d'une autre solution sélectionnée aussi de manière aléatoire.
470	471
471		-L'algorithme fondé sur le vote construit une solution en considérant les informations indépendemment. Chaque information aura la valeur apparaissant leplus fréquemment dans l'ensemble des solutions possibles.
	472	+L'algorithme fondé sur le vote construit une solution en considérant les informations indépendamment. Chaque information aura la valeur apparaissant le plus fréquemment dans l'ensemble des solutions possibles.
472	473
473	474	L'algorithme fondé sur l'interpolation utilise des informations aléatoires à partir d'une fonction d'interpolation calculée.
474	475	\\ \colorbox{yellow}{Qu'est-ce qui est aléatoire ?}

...	...	@@ -135,12 +135,12 @@
135	135	\newlabel{eqBetaH}{{7.45}{99}{Modèle Proposé}{equation.7.4.45}{}}
136	136	\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.2}Résultats et Discussion}{99}{subsection.7.4.2}\protected@file@percent }
137	137	\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{99}{subsubsection.7.4.2.1}\protected@file@percent }
138		-\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{100}{subsubsection.7.4.2.2}\protected@file@percent }
139		-\newlabel{metric1}{{7.46}{100}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.4.46}{}}
140		-\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }}{100}{table.caption.68}\protected@file@percent }
141		-\newlabel{tab:my_label}{{7.12}{100}{Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }{table.caption.68}{}}
142		-\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{101}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
143		-\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{101}{Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.67}{}}
	138	+\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{100}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
	139	+\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{100}{Nombre de recommandations par niveau de complexité (à gauche processus d'apprentissage statique, à droite processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.67}{}}
	140	+\@writefile{toc}{\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{101}{subsubsection.7.4.2.2}\protected@file@percent }
	141	+\newlabel{metric1}{{7.46}{101}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.4.46}{}}
	142	+\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }}{101}{table.caption.68}\protected@file@percent }
	143	+\newlabel{tab:my_label}{{7.12}{101}{Comparison entre ESCBR-TS et ESCBR-TS-Hawkes\relax }{table.caption.68}{}}
144	144	\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }}{102}{figure.caption.69}\protected@file@percent }
145	145	\newlabel{fig:vars}{{7.14}{102}{Évolution de la variance pour la distribution de probabilité bêta et tous les niveaux de complexité (en haut : processus d'apprentissage statique. En bas : processus d'apprentissage dynamique avec processus de Hawkes)\relax }{figure.caption.69}{}}
146	146	\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{102}{subsection.7.4.3}\protected@file@percent }

...	...	@@ -746,7 +746,7 @@
746	746	\subsection{Modèle Proposé}
747	747	L'algorithme proposé est une intégration de la recommandation stochastique (fondée sur l'échantillonnage de Thompson), du raisonnement à partir de cas (ESCBR-SMA) et du processus de Hawkes. Dans ce cas, l'algorithme de recommandation produit une adaptation en fonction des notes de l'apprenant et l'ESCBR-SMA effectue une prédiction pour valider l'adaptation générée, le processus de Hawkes simule la courbe d'oubli dans le processus d'apprentissage.
748	748
749		-L'idée de l'unification est d'obtenir des informations d'un point de vue local où une recommandation est obtenue en se basant uniquement sur les informations des apprenants individuels (modèle fondé sur l'échantillonnage de Thompson), la prédiction globale où les informations sont obtenues à partir de tous les apprenants qui ont des résultats similaires (filtre collaboratif avec RàPC) et le processus d'apprentissage dynamique avec le processus de Hawkes. L'architecture de l'algorithme est présentée dans la figure \ref{fig:Amodel}, où TS et RàPC sont exécutés en parallèle et indépendamment avec les informations extraites de la même base de données, une fois que les résultats de chaque algorithme sont obtenus, les résultats sont unifiés par une fonction de pondération et une distribution de probabilité mises à jour dynamiquement en fonction des événements passés et du niveau de complexité sélectionné, la recommandation finale est celle qui maximise l'expression \ref{eqMixModels}. La consolidation des deux résultats globaux permet d'atténuer l'effet du paradoxe de Simpson \cite{10.1145/3578337.3605122}.
	749	+L'idée de l'unification est d'obtenir des informations d'un point de vue local où une recommandation est obtenue en se basant uniquement sur les informations des apprenants individuels (modèle fondé sur l'échantillonnage de Thompson), la prédiction globale où les informations sont obtenues à partir de tous les apprenants qui ont des résultats similaires (filtre collaboratif avec RàPC) et le processus d'apprentissage dynamique avec le processus de Hawkes. L'architecture de l'algorithme est présentée dans la figure \ref{fig:Amodel}, où TS et RàPC sont exécutés en parallèle et indépendamment avec les informations extraites de la même base de données, une fois que les résultats de chaque algorithme sont obtenus, les résultats sont unifiés par une fonction de pondération et une distribution de probabilité mises à jour dynamiquement en fonction des événements passés et du niveau de complexité sélectionné. La consolidation des deux résultats globaux permet d'atténuer l'effet du paradoxe de Simpson \cite{10.1145/3578337.3605122}.
750	750
751	751	\begin{figure}[!ht]
752	752	\centering
...	...	@@ -781,7 +781,7 @@
781	781	\label{tabvp}
782	782	\end{table}
783	783
784		-L'intégration se fait en trois étapes comme est décrit dans la section 7.3.2. Après la sélection du niveau de complexité, toutes les distributions de probabilité sont mises à jour selon le processus de Hawkes (équation \ref{hp1}) pour chaque paramètre $\alpha$ et $\beta$ en utilisant la fonction d'intensité définie constante (équations \ref{hp21} et \ref{hp22}) et la fonction d'excitation (équation \ref{hp31}). En simulant la courbe d'oubli dans lévolution de la distribution de probabilité Beta.
	784	+L'intégration se fait en trois étapes comme est décrit dans la section 7.3.2. Après la sélection du niveau de complexité, toutes les distributions de probabilité sont mises à jour selon le processus de Hawkes (équation \ref{hp1}) pour chaque paramètre $\alpha$ et $\beta$ en utilisant la fonction d'intensité définie constante (équations \ref{hp21} et \ref{hp22}) et la fonction d'excitation (équation \ref{hp31}). En simulant la courbe d'oubli dans l'évolution de la distribution de probabilité Beta.
785	785
786	786	\begin{equation}
787	787	\lambda(t)=\mu(t)+\sum_{t_i<t} \phi(t-t_i)

1		-This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 15 JUN 2025 00:51
	1	+This is pdfTeX, Version 3.141592653-2.6-1.40.25 (TeX Live 2023) (preloaded format=pdflatex 2023.5.31) 15 JUN 2025 16:03
2	2	entering extended mode
3	3	restricted \write18 enabled.
4	4	%&-line parsing enabled.
5	5
...	...	@@ -984,10 +984,10 @@
984	984	(./chapters/contexte2.aux) (./chapters/EIAH.aux) (./chapters/CBR.aux)
985	985	(./chapters/Architecture.aux) (./chapters/ESCBR.aux
986	986
987		-LaTeX Warning: Label `tabVarPar' multiply defined.
	987	+LaTeX Warning: Label `figFlowCBR' multiply defined.
988	988
989	989
990		-LaTeX Warning: Label `figFlowCBR' multiply defined.
	990	+LaTeX Warning: Label `tabVarPar' multiply defined.
991	991
992	992
993	993	LaTeX Warning: Label `tabRes1' multiply defined.
...	...	@@ -1219,7 +1219,7 @@
1219	1219
1220	1220	] [6]
1221	1221	Overfull \hbox (1.29184pt too wide) detected at line 88
1222		- [][]\T1/phv/m/n/10.95 100[]
	1222	+ [][]\T1/phv/m/n/10.95 101[]
1223	1223	[]
1224	1224
1225	1225
1226	1226
1227	1227
1228	1228
1229	1229
1230	1230
1231	1231
1232	1232
1233	1233
1234	1234
1235	1235
1236	1236
1237	1237
1238	1238
1239	1239
1240	1240
1241	1241
1242	1242
1243	1243
1244	1244
1245	1245
1246	1246
1247	1247
1248	1248
1249	1249
1250	1250
1251	1251
1252	1252
1253	1253
1254	1254
1255	1255
1256	1256
1257	1257
...	...	@@ -1650,161 +1650,133 @@
1650	1650	<use ./Figures/FlowCBR0.png>
1651	1651	Package pdftex.def Info: ./Figures/FlowCBR0.png used on input line 44.
1652	1652	(pdftex.def) Requested size: 222.23195pt x 396.8858pt.
1653		-
1654		-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1655		-
1656	1653	[54 <./Figures/FlowCBR0.png>]
1657	1654	<./Figures/Stacking1.png, id=1078, 743.77875pt x 414.54875pt>
1658	1655	File: ./Figures/Stacking1.png Graphic file (type png)
1659	1656	<use ./Figures/Stacking1.png>
1660	1657	Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking1.png used on input line 83.
1661	1658	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
1662		-
1663		-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1664		-
1665	1659	[55]
1666		-<./Figures/AutomaticS.png, id=1087, 688.5725pt x 548.0475pt>
	1660	+<./Figures/AutomaticS.png, id=1088, 688.5725pt x 548.0475pt>
1667	1661	File: ./Figures/AutomaticS.png Graphic file (type png)
1668	1662	<use ./Figures/AutomaticS.png>
1669		-Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 98.
	1663	+Package pdftex.def Info: ./Figures/AutomaticS.png used on input line 99.
1670	1664	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 340.20406pt.
1671		-
1672		-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1673		-
1674	1665	[56 <./Figures/Stacking1.png>]
1675		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--136
	1666	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 134--137
1676	1667	[]\T1/phv/m/n/10.95 La sé-lec-tion aléa-toire avec pro-ba-bi-lité gé-nère une s
1677	1668	o-lu-tion en co-piant
1678	1669	[]
1679	1670
1680	1671
1681		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 133--136
	1672	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 134--137
1682	1673	\T1/phv/m/n/10.95 aléa-toi-re-ment l'in-for-ma-tion des so-lu-tions dans chaque
1683	1674	po-si-tion ayant une
1684	1675	[]
1685	1676
1686	1677
1687		-Underfull \hbox (badness 7362) in paragraph at lines 133--136
	1678	+Underfull \hbox (badness 7362) in paragraph at lines 134--137
1688	1679	\T1/phv/m/n/10.95 plus grande pro-ba-bi-lité vers le cas de pro-blème as-so-cié
1689	1680	le plus proche.
1690	1681	[]
1691	1682
1692	1683	[57 <./Figures/AutomaticS.png>] [58]
1693		-Overfull \hbox (26.8546pt too wide) in paragraph at lines 203--207
	1684	+Overfull \hbox (26.8546pt too wide) in paragraph at lines 204--208
1694	1685	[][][][][][]
1695	1686	[]
1696	1687
1697		-<./Figures/Stacking2.png, id=1118, 743.77875pt x 414.54875pt>
	1688	+<./Figures/Stacking2.png, id=1120, 743.77875pt x 414.54875pt>
1698	1689	File: ./Figures/Stacking2.png Graphic file (type png)
1699	1690	<use ./Figures/Stacking2.png>
1700		-Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 221.
	1691	+Package pdftex.def Info: ./Figures/Stacking2.png used on input line 222.
1701	1692	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 238.23717pt.
1702	1693
1703		-Underfull \hbox (badness 1168) in paragraph at lines 226--228
	1694	+Underfull \hbox (badness 1168) in paragraph at lines 227--229
1704	1695	\T1/phv/m/n/10.95 mo-dèle d'em-pi-le-ment. Chaque mo-dèle dé-crit ci-dessus gé-
1705	1696	nère une so-lu-tion can-
1706	1697	[]
1707	1698
1708	1699
1709		-Underfull \hbox (badness 1776) in paragraph at lines 226--228
	1700	+Underfull \hbox (badness 1776) in paragraph at lines 227--229
1710	1701	\T1/phv/m/n/10.95 di-date $\OML/txmi/m/it/10.95 s[] \OT1/txr/m/n/10.95 = \OML/t
1711	1702	xmi/m/it/10.95 MS[]\OT1/txr/m/n/10.95 ((\OML/txmi/m/it/10.95 s[]\OT1/txr/m/n/10
1712	1703	.95 )[])$\T1/phv/m/n/10.95 . Vient en-suite la construc-tion de l'en-semble d'u
1713	1704	ni-fi-ca-
1714	1705	[]
1715	1706
1716		-[59]
1717		-<Figures/FW.png, id=1137, 456.70625pt x 342.27875pt>
	1707	+[59 <./Figures/Stacking2.png>]
	1708	+<Figures/FW.png, id=1135, 456.70625pt x 342.27875pt>
1718	1709	File: Figures/FW.png Graphic file (type png)
1719	1710	<use Figures/FW.png>
1720		-Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 248.
	1711	+Package pdftex.def Info: Figures/FW.png used on input line 249.
1721	1712	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 320.34758pt.
1722		-
1723		-Underfull \vbox (badness 2042) has occurred while \output is active []
1724		-
1725		- [60 <./Figures/Stacking2.png>] [61 <./Figures/FW.png>]
1726		-<./Figures/boxplot.png, id=1157, 1994.45125pt x 959.585pt>
	1713	+ [60] [61 <./Figures/FW.png>]
	1714	+<./Figures/boxplot.png, id=1160, 1994.45125pt x 959.585pt>
1727	1715	File: ./Figures/boxplot.png Graphic file (type png)
1728	1716	<use ./Figures/boxplot.png>
1729		-Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 353.
	1717	+Package pdftex.def Info: ./Figures/boxplot.png used on input line 354.
1730	1718	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 205.64786pt.
1731		-
1732		-Underfull \vbox (badness 3407) has occurred while \output is active []
1733		-
1734	1719	[62]
1735		-Underfull \hbox (badness 2096) in paragraph at lines 364--365
1736		-[]\T1/phv/m/n/10.95 Globalement, si l'on ob-serve les RMSE ob-te-nues, les al-g
1737		-o-rithmes de boos-ting
1738		- []
	1720	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 374--375
1739	1721
1740		-
1741		-Underfull \hbox (badness 1701) in paragraph at lines 364--365
1742		-[][][][][][] \T1/phv/m/n/10.95 sont glo-ba-le-
1743	1722	[]
1744	1723
1745	1724
1746		-Underfull \vbox (badness 6910) has occurred while \output is active []
	1725	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 374--375
1747	1726
1748		- [63 <./Figures/boxplot.png>]
1749		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 372--373
1750		-
1751	1727	[]
1752	1728
1753		-
1754		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 372--373
1755		-
1756		- []
1757		-
1758		-
1759		-Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 374--374
	1729	+[63 <./Figures/boxplot.png>]
	1730	+Underfull \hbox (badness 2564) in paragraph at lines 376--376
1760	1731	[][]\T1/phv/m/sc/14.4 ESCBR-SMA : In-tro-duc-tion des sys-tèmes multi-
1761	1732	[]
1762	1733
1763	1734	<Figures/NCBR.png, id=1176, 653.44125pt x 445.665pt>
1764	1735	File: Figures/NCBR.png Graphic file (type png)
1765	1736	<use Figures/NCBR.png>
1766		-Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 384.
	1737	+Package pdftex.def Info: Figures/NCBR.png used on input line 386.
1767	1738	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 291.5149pt.
1768	1739	[64]
1769		-Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1770		-
1771		-
1772		-Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1773		-\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
1774		-S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 65
1775		- []
1776		-
1777		-[65 <./Figures/NCBR.png>]
1778		-<Figures/FlowCBR.png, id=1190, 450.68375pt x 822.07124pt>
	1740	+<Figures/FlowCBR.png, id=1184, 450.68375pt x 822.07124pt>
1779	1741	File: Figures/FlowCBR.png Graphic file (type png)
1780	1742	<use Figures/FlowCBR.png>
1781		-Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 413.
	1743	+Package pdftex.def Info: Figures/FlowCBR.png used on input line 415.
1782	1744	(pdftex.def) Requested size: 270.41232pt x 493.24655pt.
1783	1745
1784		-Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 456--457
	1746	+Underfull \hbox (badness 1107) in paragraph at lines 458--459
1785	1747	[]\T1/phv/m/n/10.95 Cette sec-tion pré-sente de ma-nière plus dé-taillée les co
1786	1748	m-por-te-ments des agents
1787	1749	[]
1788	1750
1789		-[66]
	1751	+
1790	1752	Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
1791	1753
1792	1754
1793	1755	Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1794	1756	\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
	1757	+S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 65
	1758	+ []
	1759	+
	1760	+[65 <./Figures/NCBR.png>] [66 <./Figures/FlowCBR.png>]
	1761	+Underfull \vbox (badness 10000) has occurred while \output is active []
	1762	+
	1763	+
	1764	+Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
	1765	+\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
1795	1766	S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 67
1796	1767	[]
1797	1768
1798		-[67 <./Figures/FlowCBR.png>] [68]
1799		-<Figures/agent.png, id=1210, 352.31625pt x 402.50375pt>
	1769	+[67]
	1770	+<Figures/agent.png, id=1203, 352.31625pt x 402.50375pt>
1800	1771	File: Figures/agent.png Graphic file (type png)
1801	1772	<use Figures/agent.png>
1802		-Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 517.
	1773	+Package pdftex.def Info: Figures/agent.png used on input line 518.
1803	1774	(pdftex.def) Requested size: 246.61969pt x 281.7507pt.
	1775	+ [68]
1804	1776	<Figures/BayesianEvolution.png, id=1213, 626.34pt x 402.50375pt>
1805	1777	File: Figures/BayesianEvolution.png Graphic file (type png)
1806	1778	<use Figures/BayesianEvolution.png>
1807		-Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 530.
	1779	+Package pdftex.def Info: Figures/BayesianEvolution.png used on input line 531.
1808	1780
1809	1781	(pdftex.def) Requested size: 313.16922pt x 201.25137pt.
1810	1782
1811	1783
1812	1784
1813	1785
...	...	@@ -1813,29 +1785,29 @@
1813	1785	S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 69
1814	1786	[]
1815	1787
1816		-[69 <./Figures/agent.png>] [70 <./Figures/BayesianEvolution.png>]
1817		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 610--610
	1788	+[69 <./Figures/agent.png>]
	1789	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 611--611
1818	1790	[]\|\T1/phv/m/n/8 Input.
1819	1791	[]
1820	1792
1821	1793
1822		-Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 610--611
	1794	+Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 611--612
1823	1795	[]\|\T1/phv/m/n/8 Output
1824	1796	[]
1825	1797
	1798	+[70 <./Figures/BayesianEvolution.png>]
	1799	+<Figures/boxplot2.png, id=1236, 1615.03375pt x 835.12pt>
	1800	+File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png)
	1801	+<use Figures/boxplot2.png>
	1802	+Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 709.
	1803	+(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 221.01265pt.
1826	1804
1827	1805	Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1828	1806	\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
1829	1807	S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 71
1830	1808	[]
1831	1809
1832		-[71]
1833		-<Figures/boxplot2.png, id=1241, 1615.03375pt x 835.12pt>
1834		-File: Figures/boxplot2.png Graphic file (type png)
1835		-<use Figures/boxplot2.png>
1836		-Package pdftex.def Info: Figures/boxplot2.png used on input line 708.
1837		-(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 221.01265pt.
1838		- [72])
	1810	+[71]) [72]
1839	1811	Overfull \hbox (5.60397pt too wide) has occurred while \output is active
1840	1812	\T1/phv/m/sl/10.95 6.3. ESCBR-SMA : INTRODUCTION DES SYSTÈMES MULTI-AGENTS DAN
1841	1813	S ESCBR \T1/phv/m/n/10.95 73
1842	1814
1843	1815
1844	1816
1845	1817
1846	1818
...	...	@@ -1988,36 +1960,40 @@
1988	1960	[]
1989	1961
1990	1962	[96 <./Figures/LevelsEv.jpg>]
1991		-
1992		-LaTeX Warning: Reference `eqMixModels' on page 97 undefined on input line 749.
1993		-
1994		-[97 <./Figures/TS-ESCBR.png (PNG copy)>]
1995		-<Figures/ModelHawkes.png, id=1534, 397.485pt x 382.42876pt>
	1963	+<Figures/ModelHawkes.png, id=1530, 397.485pt x 382.42876pt>
1996	1964	File: Figures/ModelHawkes.png Graphic file (type png)
1997	1965	<use Figures/ModelHawkes.png>
1998	1966	Package pdftex.def Info: Figures/ModelHawkes.png used on input line 753.
1999	1967	(pdftex.def) Requested size: 213.71576pt x 205.6273pt.
2000		- [98 <./Figures/ModelHawkes.png>]
2001		-<./Figures/stabilityBoxplot1.png, id=1551, 742.775pt x 520.94624pt>
	1968	+ [97 <./Figures/TS-ESCBR.png (PNG copy)>] [98 <./Figures/ModelHawkes.png>]
	1969	+<./Figures/stabilityBoxplot1.png, id=1553, 742.775pt x 520.94624pt>
2002	1970	File: ./Figures/stabilityBoxplot1.png Graphic file (type png)
2003	1971	<use ./Figures/stabilityBoxplot1.png>
2004	1972	Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot1.png used on input line 84
2005	1973	2.
2006	1974	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
2007		-<./Figures/stabilityBoxplot2.png, id=1552, 742.775pt x 520.94624pt>
	1975	+<./Figures/stabilityBoxplot2.png, id=1554, 742.775pt x 520.94624pt>
2008	1976	File: ./Figures/stabilityBoxplot2.png Graphic file (type png)
2009	1977	<use ./Figures/stabilityBoxplot2.png>
2010	1978	Package pdftex.def Info: ./Figures/stabilityBoxplot2.png used on input line 84
2011	1979	3.
2012	1980	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 299.78818pt.
	1981	+ [99]
2013	1982
2014		-[99]
2015		-<Figures/Var.png, id=1568, 1408.26125pt x 749.80125pt>
	1983	+LaTeX Warning: Text page 100 contains only floats.
	1984	+
	1985	+
	1986	+Overfull \vbox (6.6566pt too high) has occurred while \output is active []
	1987	+
	1988	+
	1989	+[100 <./Figures/stabilityBoxplot1.png (PNG copy)> <./Figures/stabilityBoxplot2.
	1990	+png (PNG copy)>]
	1991	+<Figures/Var.png, id=1572, 1408.26125pt x 749.80125pt>
2016	1992	File: Figures/Var.png Graphic file (type png)
2017	1993	<use Figures/Var.png>
2018	1994	Package pdftex.def Info: Figures/Var.png used on input line 879.
2019	1995	(pdftex.def) Requested size: 427.43153pt x 227.57355pt.
2020		-<Figures/VarH.png, id=1569, 1408.26125pt x 749.80125pt>
	1996	+<Figures/VarH.png, id=1573, 1408.26125pt x 749.80125pt>
2021	1997	File: Figures/VarH.png Graphic file (type png)
2022	1998	<use Figures/VarH.png>
2023	1999	Package pdftex.def Info: Figures/VarH.png used on input line 885.
...	...	@@ -2025,16 +2001,8 @@
2025	2001	)
2026	2002	Underfull \vbox (badness 1377) has occurred while \output is active []
2027	2003
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2029		-
2030		-LaTeX Warning: Text page 101 contains only floats.
2031		-
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2033		-Overfull \vbox (6.6566pt too high) has occurred while \output is active []
2034		-
2035		-
2036		-[101 <./Figures/stabilityBoxplot1.png (PNG copy)> <./Figures/stabilityBoxplot2.
2037		-png (PNG copy)>] [102 <./Figures/Var.png> <./Figures/VarH.png>] [103]
	2004	+ [101]
	2005	+[102 <./Figures/Var.png> <./Figures/VarH.png>] [103]
2038	2006	\openout2 = `./chapters/Conclusions.aux'.
2039	2007
2040	2008
...	...	@@ -2196,7 +2164,7 @@
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2199		-Output written on main.pdf (124 pages, 7720724 bytes).
	2167	+Output written on main.pdf (124 pages, 7720128 bytes).
2200	2168	PDF statistics:
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...	...	@@ -50,21 +50,21 @@
50	50	\contentsline {section}{\numberline {6.1}Introduction}{51}{section.6.1}%
51	51	\contentsline {section}{\numberline {6.2}Apprentissage par empilement et raisonnement à partir de cas}{53}{section.6.2}%
52	52	\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.1}Modèle Proposé}{53}{subsection.6.2.1}%
53		-\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{55}{subsubsection.6.2.1.1}%
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	53	+\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.1}Rechercher}{54}{subsubsection.6.2.1.1}%
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56	56	\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1.4}Mémorisation}{60}{subsubsection.6.2.1.4}%
57		-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Résultats}{61}{subsection.6.2.2}%
58		-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Discussion}{63}{subsection.6.2.3}%
59		-\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Conclusion}{64}{subsection.6.2.4}%
	57	+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.2}Résultats}{60}{subsection.6.2.2}%
	58	+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.3}Discussion}{62}{subsection.6.2.3}%
	59	+\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Conclusion}{63}{subsection.6.2.4}%
60	60	\contentsline {section}{\numberline {6.3}ESCBR-SMA : Introduction des systèmes multi-agents dans ESCBR}{64}{section.6.3}%
61	61	\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Modèle Proposé}{64}{subsection.6.3.1}%
62	62	\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.1}Algorithmes}{66}{subsubsection.6.3.1.1}%
63	63	\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.2}Structure des agents}{68}{subsubsection.6.3.1.2}%
64		-\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.3}Apprentissage des agents}{69}{subsubsection.6.3.1.3}%
	64	+\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.3}Apprentissage des agents}{68}{subsubsection.6.3.1.3}%
65	65	\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.3.1.4}Échanges entre les agents}{70}{subsubsection.6.3.1.4}%
66		-\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Résultats}{71}{subsection.6.3.2}%
67		-\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{73}{subsection.6.3.3}%
	66	+\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.2}Résultats}{70}{subsection.6.3.2}%
	67	+\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.3}Conclusion}{71}{subsection.6.3.3}%
68	68	\contentsline {chapter}{\numberline {7}Système de Recommandation dans AI-VT}{75}{chapter.7}%
69	69	\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{75}{section.7.1}%
70	70	\contentsline {section}{\numberline {7.2}PREMIÈRE PARTIE}{76}{section.7.2}%
...	...	@@ -85,7 +85,7 @@
85	85	\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.1}Modèle Proposé}{97}{subsection.7.4.1}%
86	86	\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.2}Résultats et Discussion}{99}{subsection.7.4.2}%
87	87	\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.4.2.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{99}{subsubsection.7.4.2.1}%
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89	89	\contentsline {subsection}{\numberline {7.4.3}Conclusion}{102}{subsection.7.4.3}%
90	90	\contentsline {chapter}{\numberline {8}Conclusions et Perspectives}{105}{chapter.8}%
91	91	\contentsline {section}{\numberline {8.1}Conclusion générale}{105}{section.8.1}%