Identifiant pérenne de la notice : 217417949
Notice de type
Notice de regroupement
Note publique d'information : Le travail présenté dans cette thèse traite de l'extraction de connaissances à l'aide
de métaheuristiques et de ses applications à des problématiques en génomique. Dans
un premier temps, nous donnons un état de l'art des métaheuristiques utilisées pour
l'extraction de connaissances et plus particulièrement de l'utilisation des algorithmes
génétiques en orientant notre présentation sur trois aspects fondamentaux des métaheuristiques:
la représentation d'une solution, la fonction d'évaluation et le choix des opérateurs.
Nous présentons ensuite deux problématiques issues d'une collaboration avec l'Institut
de Biologie de Lille autour de la recherche de facteurs génétiques de prédisposition
à certaines maladies multifactorielles (diabète de type II, obésité). Nous proposons
une modélisation de ces problèmes en problèmes d'extraction de connaissances. Nous
traitons ensuite les différentes tâches d'extraction de connaissances identifiées
comme des problèmes d'optimisation et proposons un schéma d'algorithme génétique possédant
des mécanismes avancés d'intensification et de diversification pour les résoudre.
Les apports de ces mécanismes sont testés modulairement afin de montrer leurs performances.
Nous intégrons également des connaissances du domaine biologique afin de répondre
aux problématiques posées. Cette intégration s'effectue aussi bien au niveau des fonctions
d'évaluation proposées qu'au niveau de certains mécanismes utilisés. Enfin, différents
modèles de parallélisme sont utilisés.