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  <title>DSpace Communauté:</title>
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  <updated>2026-06-28T14:35:27Z</updated>
  <dc:date>2026-06-28T14:35:27Z</dc:date>
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    <title>Optimisation de la planification du personnel infirmier : approches exactes et métaheuristiques</title>
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      <name>MADANI, MAROUA</name>
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    <updated>2026-06-17T09:45:34Z</updated>
    <published>2026-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Optimisation de la planification du personnel infirmier : approches exactes et métaheuristiques
Auteur(s): MADANI, MAROUA
Résumé: Le problème de planification des horaires des infirmiers, connu sous le nom de Nurse&#xD;
Rostering Problem (NRP), constitue un cas particulier de problème d’optimisation combinatoire visant à construire des plannings efficaces tout en respectant un ensemble de&#xD;
contraintes organisationnelles, légales et individuelles. La diversité des exigences, telles&#xD;
que les besoins en personnel, les règles hospitalières et les préférences des infirmiers,&#xD;
rend ce problème particulièrement complexe et difficile à résoudre de manière exacte,&#xD;
notamment pour les grandes instances.&#xD;
Dans ce travail, une modélisation mathématique du NRP basée sur la programmation linéaire en nombres entiers (MILP) est proposée afin de représenter fidèlement&#xD;
les contraintes du problème. En complément, deux approches métaheuristiques de trajectoire sont développées : la recherche locale (Local Search), permettant d’améliorer&#xD;
progressivement une solution initiale, et le recuit simulé (Simulated Annealing), offrant&#xD;
une meilleure exploration de l’espace des solutions.&#xD;
Les approches proposées ont été évaluées sur plusieurs instances de tailles variées&#xD;
(petite, moyenne, grande et très grande). Les résultats expérimentaux montrent que&#xD;
le recuit simulé produit des solutions de meilleure qualité que la recherche locale, notamment sur les instances de grande taille, au prix d’un temps de calcul légèrement&#xD;
supérieur. L’analyse comparative met en évidence un compromis entre la qualité des&#xD;
solutions et le temps d’exécution.&#xD;
Ces résultats confirment l’efficacité des approches proposées pour la résolution du&#xD;
NRP et soulignent l’intérêt des méthodes d’optimisation dans l’amélioration de la planification hospitalière.</summary>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Modélisation statistique et analyse comparative de la fiabilité des réseaux ADSL et fibre optique : application aux données d’Algérie Télécom (Bouira)</title>
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      <name>TALEB, hanane</name>
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    <updated>2026-06-17T09:38:59Z</updated>
    <published>2026-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Modélisation statistique et analyse comparative de la fiabilité des réseaux ADSL et fibre optique : application aux données d’Algérie Télécom (Bouira)
Auteur(s): TALEB, hanane
Résumé: Ce mémoire consiste, à partir de données réelles de pannes et d’utilisation de la bande&#xD;
passante des utilisateurs de Bouira, à construire des modèles de prévision à l’aide des modèles&#xD;
ARIMA sous le logiciel R, ainsi qu’à appliquer des méthodes d’analyse de survie afin d’étudier&#xD;
la fiabilité des réseaux ADSL et fibre optique et de comparer leurs performances.</summary>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Optimisation de l’affectation des enseignants aux modules par couplage dans les graphes bipartis</title>
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      <name>Khabou, Fatma</name>
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      <name>Khelif, Zineb</name>
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    <id>http://dspace.univ-bouira.dz:8080/jspui/handle/123456789/19895</id>
    <updated>2026-06-11T10:09:35Z</updated>
    <published>2026-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Optimisation de l’affectation des enseignants aux modules par couplage dans les graphes bipartis
Auteur(s): Khabou, Fatma; Khelif, Zineb
Résumé: Ce mémoire s’inscrit dans le cadre de la recherche opérationnelle et porte sur la&#xD;
modélisation et la résolution du problème d’affectation des enseignants aux modules&#xD;
au sein du département de mathématiques de l’Université Akli Mohand Oulhadj de&#xD;
Bouira. Le problème est formulé à l’aide de la théorie des graphes, et plus précisément&#xD;
des graphes bipartis pondérés, dans lesquels une fonction de score d’adéquation est&#xD;
définie à partir de la spécialité, du grade et des préférences pédagogiques de chaque&#xD;
enseignant.&#xD;
Trois approches de résolution sont étudiées et comparées : l’algorithme de Hopcroft&#xD;
Karp pour le couplage maximum dans le cas non pondéré, l’algorithme Hongrois&#xD;
(Kuhn–Munkres) pour le cas pondéré, ainsi qu’une formulation générale en program&#xD;
mation linéaire en nombres entiers (PLNE) résolue à l’aide du solveur GLPK. L’en&#xD;
semble des contraintes pédagogiques et administratives—habilitations, charges ho&#xD;
raires, grades, préférences—est intégré au modèle.&#xD;
L’implémentation des trois méthodes a été réalisée en Python, et une interface gra&#xD;
phique conviviale a été développée afin de faciliter leur utilisation. Les expérimentations&#xD;
menées sur des données réelles montrent que la formulation PLNE fournit la solution&#xD;
la plus complète, en respectant l’ensemble des contraintes du problème, tandis que les&#xD;
algorithmes de Hopcroft–Karp et Hongrois constituent des outils efficaces pour des cas&#xD;
simplifiés.</summary>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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    <title>Partial Differential Equations</title>
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      <name>Berkani, Amirouche</name>
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    <updated>2026-06-09T09:44:11Z</updated>
    <published>2026-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Titre: Partial Differential Equations
Auteur(s): Berkani, Amirouche</summary>
    <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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