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Optimisation multi-objectifs à base de métamodèle pour les procédés de mise en forme

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Academic year: 2021

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Figure 8 . SE-META commence par un choix aléatoire d’une population initiale de taille deux  fois  le  nombre  de  paramètres  d'optimisation  (2n)  pour  construire  le  métamodèle  initial
Figure 10 : Approximation de la fonction linéaire avec le M-MDFSM-1 construit avec deux points maîtres  répartis d’une manière : particulière (à gauche) et uniforme (à droite)
Figure 12 : Approximation de la fonction quadratique 2D avec M-MDFSM-1 construit avec neuf points  maîtres générés d’une manière uniforme
Figure 15 : Approximation de la fonction quadratique 1D avec le métamodèle, M-MDFSM-2, construit   avec trois points maîtres s répartis d’une manière : particulière (à gauche) et uniforme (à droite)
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