Please use this identifier to cite or link to this item: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24945
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorAllouache, Hayat-
dc.contributor.authorRadjef, Mohammed Said ; promoteur-
dc.date.accessioned2024-12-10T09:21:08Z-
dc.date.available2024-12-10T09:21:08Z-
dc.date.issued2024-07-01-
dc.identifier.other003MAS/373-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24945-
dc.descriptionOption :Modélisation Optimisation et aide a la décisionen_US
dc.description.abstractCe mémoire explore en profondeur les défis et les innovations du contrôle de la circulation urbaine, en se concentrant sur l'analyse comparative des stratégies et l'intégration de techniques avancées comme l'apprentissage par renforcement. Il souligne l'importance cruciale d'une gestion efficace du trafic pour la sécurité routière. ? travers des approches mathématiques et l'utilisation d'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique et par renforcement, l'étude vise à rendre les systèmes de signalisation urbains plus adaptatifs et efficaces. Les résultats montrent que l'approche MetMod-RL, combinant théorie des jeux et apprentissage par renforcement, offre des performances significatives dans l'optimisation du trafic urbain. En conclusion, ce mémoire contribue à promouvoir des solutions urbaines intelligentes et durables, améliorant la mobilité urbaine.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectFeux de signalisation : Apprentissage par renforcement:Simulation de trafic : Modélisation du trafic urbainen_US
dc.titleRégulation Adaptative Du Trafic Urbain - Approche par la Théorie des Jeux et L'Apprentissage par Renforcement.en_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
memoire__2_ (16).pdf2.54 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.