Présentation sur l'algorithme de la chauve-souris ( Bat Algorithm ) dans le cadre des études en Master Ingénierie et Management Industriel.

1. Université Hassan 1er
Faculté des Sciences et Techniques – Settat
Présenté par :
• FAIZ Fatima Azahra
• BOUFAKRI Zouhair
• KHOUDMI Anas
Encadré par:
• Pr. TOUIL Achraf
BAT ALGORITHM

2. Plan
01 – INTRODUCTION
03 – BAT ALGORITHM
- Hypothèses de simplification
- Pseudo-code
- Equations mathématiques
- Variantes
- Avantages et inconvénients
04 – APPLICATIONS ET EXEMPLE

3. CHAUVE-SOURIS VS MICROCHIROPTERES
BAT ALGORITHM 3Master IMI
• Les chiroptères :
appelés couramment chauves-souris, seuls mammifères à pouvoir voler, Ils
se déplacent dans les airs grâce à une aile formée d'une membrane de peau
entre le corps, les membres et les doigts. Ils se reposent en se suspendant
aux aspérités par les griffes des orteils.
• Les microchiroptères :
Sous-ordre des chiroptères ou chauves-souris. On les appelait également
"chauves-souris insectivores", "chauves-souris utilisant l'écholocation",
"petites chauves-souris". Parmi leurs caractères distinctifs, leur utilisation
l'écholocation.

4. ECHOLOCALISATION
BAT ALGORITHM 4Master IMI
La chauve-souris émet un ultrason par la bouche ou le nez. Dès que cet ultrason
rencontre un obstacle (proie, végétation…), il rebondit vers la chauve-souris. Celle-ci
capte l’écho grâce à ses oreilles, son cerveau va alors calculer la distance, la vitesse,
la position et la forme de l’objet détecté. Tout cela a lieu en une fraction de
seconde.

6. BAT ALGORITHM
BAT ALGORITHM 6Master IMI
• Bat algorithme (Algorithme de chauve-souris) :
Algorithme d’optimisation méta-heuristique développé par le Pr. Xin-She Yang
en 2010. Il est basé sur le comportement des microchiroptères spécialement
leur écholocation.
• Xin- she Yang:
Chercheur de grand renommé basé à National Physical Laboratory à
Angleterre il connut pour avoir développé plusieurs algorithme heuristique.

7. CLASSIFICATION
BAT ALGORITHM 7Master IMI
Méthode
Exacte
Programmation
dynamique
Branch &
braund
Approchée
Heuristique
Méta
heuristique
A population
A solution
unique

8. BAT ALGORITHMMaster IMI
PARAMETRES
λ : Longeur d’onde
A0 : Amplitude
Xi : Position
f : Fréquence
Vi : Vélocité
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9. BAT ALGORITHMMaster IMI
HYPOTHESES DE SIMPLIFICATION
1. Toutes les chauves-souris utilisent l'écholocation pour détecter la distance, et
connaissent aussi la différence entre la nourriture/les proies et les obstacles.
2. Les chauves-souris volent au hasard avec une vitesse vi à la position xi avec
une fréquence fmin, longueur d'onde λ et l'intensité A0 pour la recherche
d'une proie. Elles peuvent ajuster automatiquement la longueur d'onde (ou
fréquence) dès l’émission de leurs impulsions et ajuster le taux d'émission
d'impulsions en fonction de la proximité de leur cible.
3. Bien que l’intensité puisse varier de plusieurs façons, nous supposons qu’elle
varie d'une grande valeur positive A0 à une valeur constante minimale Amin.
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10. BAT ALGORITHMMaster IMI
PSEUDO CODE
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Objective function f (x), x = (x1, ...,xd)T
Initialize the bat population xi (i = 1,2, ...,n) and vi
Define pulse frequency fi at xi
Initialize pulse rates ri and the loudness Ai
While (t < Max number of iterations)
Generate new solutions by adjusting frequency, and updating velocities and locations/solutions
if ( rand > ri )
Select a solution among the best solutions
Generate a local solution around the selected best solution
end if
Generate a new solution by flying randomly
if (rand <Ai & f (xi) < f (x∗))
Accept the new solutions
Increase ri and reduce Ai
end if
Rank the bats and find the current best x∗
end while

11. BAT ALGORITHMMaster IMI
EQUATIONS MATHEMATIQUES
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fi= fmin+ (fmax− fmin)β
vi
t+1= vi
t+ (xi
t-1–x*)fi
xi
t+1= xi
t+ vi
t
• β ∈ [0, 1]
• fmin= 0 & fmax= 100
• x* : la meilleur solution
courante
• t : nombre des itérations

12. BAT ALGORITHMMaster IMI
VARIANTES
Multi-objective bat algorithm (MOBA) par Yang (2011)
Fuzzy logic bat algorithm (FLBA) par khan et al (2011)
K-means bat zalgorithm (KMBA) par Komarasamy et Wahi
Chaotic Bat Algorithm (CBA) par Lin et al. (2012)
Binary bat algorithm (BBA) par Nakamura et al. (2012)
Differential Operator and Levy flights Bat Algorithm (DLBA) par Xie et al. (2013)
Improved bat algorithm (IBA) par Jamil et al. (2013)
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13. AVANTAGES ET INCOVENIENTS :
• Simple, flexible et facile à implanter
• Résous de façon efficiente un large éventail
de problèmes non linéaire
• Converge très rapidement et aux premières
étapes
• Donne des solutions optimales prometteuses
• S’applique à des problèmes compliqués
Avantages
BAT ALGORITHM 13Master IMI

14. AVANTAGES ET INCOVENIENTS :
• Converge rapidement dans les premières itérations, puis
le taux de convergence diminue.
• Absence d’une analyse mathématique permettant de
lier le choix des paramètres avec le taux de
convergence.
• Précision limité au cas où le nombre des fonctions à
évaluer est petit.
• Le choix des valeurs des paramètres n’est pas claires
pour la plupart des applications.
• Il est recommandé de le tester dans des applications de
large échelle.
Inconvénients
BAT ALGORITHM 14Master IMI

15. BAT ALGORITHM 15Master IMI
DOMAINES D’APPLICATION
BA
Optimisation
continue
dans la
conception
d'ingénierie,
la logique
floue et
d'autres
applications
le traitement
d'images,
le
regroupement
et
l'exploration
de données,
les problèmes
inverses et les
classifications
d'estimation
de paramètres,
l'optimisation
combinatoire
et
l'ordonnance
ment,

16. Merci pour votre attention