Population model (evolutionary algorithm)The population model of an evolutionary algorithm (EA) describes the structural properties of its population to which its members are subject. A population is the set of all proposed solutions of an EA considered in one iteration, which are also called individuals according to the biological role model. The individuals of a population can generate further individuals as offspring with the help of the genetic operators of the procedure. The simplest and widely used population model in EAs is the global or panmictic model, which corresponds to an unstructured population.
Pile à combustible alcalineLes piles à combustible alcalines (ou AFC selon l'acronyme de l'appellation anglaise alkaline fuel cell) sont une des techniques de piles à combustible les plus développées. C'est aussi une technique qui fut employée lors des expéditions lunaires. Les agences spatiales ont utilisé les AFC dès le milieu des années 1960, lors des programmes Gemini, Apollo, Soyouz 7K-L3 et pour les navettes spatiales Shuttle et Bourane. Les AFC consomment de l'hydrogène et de l'oxygène pur en produisant de l'eau potable, de la chaleur et de l'électricité.
Pile à bactériesUne pile microbienne (ou biopile ou pile à bactéries) est une pile basée sur le principe des piles à combustible: la cathode est alimentée en oxygène (en général par l'air) et l'anode est constituée d'une électrode placée au sein d'une chambre contenant un biofilm de bactéries et de quoi les nourrir. Elles sont également désignées par l'acronyme MFC provenant de la dénomination anglo-saxonne : microbial fuel cell (littéralement : Pile à combustible microbienne).
Technologie de l'hydrogèneLes technologies de l'hydrogène sont les technologies de production, de transport et distribution, de stockage et d'utilisation du dihydrogène. Ce vecteur énergétique a une place centrale dans la perspective d'une économie hydrogène. La liste des technologies fondées sur l'utilisation du dihydrogène est donnée ci-dessous.
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Algorithme mémétiqueLes algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.
Stationary fuel-cell applicationsStationary fuel-cell applications (or stationary fuel-cell power systems) are applications for fuel cells that are either connected to the electric grid (distributed generation) to provide supplemental power and as emergency power system for critical areas, or installed as a grid-independent generator for on-site service. In 2012 more than 45,700 fuel-cell systems were shipped all over the world — in residential homes, hospitals, nursing homes, hotels, office buildings, schools, utility power plants.
Glossary of fuel cell termsThe Glossary of fuel cell terms lists the definitions of many terms used within the fuel cell industry. The terms in this fuel cell glossary may be used by fuel cell industry associations, in education material and fuel cell codes and standards to name but a few. Activation loss See overpotential Adsorption Adsorption is a process that occurs when a gas or liquid solute accumulates on the surface of a solid or a liquid (adsorbent), forming a film of molecules or atoms (the adsorbate).
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
