Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
Détail de l'auteur
Auteur Mohamed El Amine Ameur |
Documents disponibles écrits par cet auteur (7)
Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche
Titre : A digital twin framework for traffic management : urban intersections and highway scenarios Type de document : document multimédia Auteurs : Amina Aicha Benmechri, Auteur ; Fadoua Amana Hadj Aissa, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 115 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Artificial intelligence and data science Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Digital twin Multi-agent reinforcement learning Traffic management SUMO TraCI Python Q-Learning Adaptive Signal Control Highway rerouting Smart cities Intelligent transportation systems Résumé : Modern cities have witnessed a rapid escalation in traffic congestion, road accidents, and environmental emissions, driven by continuous urban growth and the increasing number of vehicles on road networks. Despite the pivotal role that intelligent transportation systems play in monitoring and managing traffic, these systems remain fundamentally reactive — responding to events after they occur, and unable to anticipate or predict risks before they worsen. To overcome this limitation, this thesis proposes an integrated framework combining Digital Twin technology and multi-agent reinforcement learning within a three-level closed loop feedback architecture, encompassing: real-time synchronization, predictive simulation, and adaptive recalibration upon detection of statistical data drift.
The proposed framework was implemented using the SUMO (Simulation of Urban MObility) microscopic traffic simulator coupled with the TraCI (Traffic Control Interface) real-time control API for bidirectional communication between the physical simulation and the Digital Twin layer. Two experimental scenarios were designed and evaluated within this environment. The first scenario represents an urban network with two signalized intersections, where Q-learning agents dynamically control signal phases. The second scenario represents a highway equipped with a smart vehicle rerouting system via two alternative routes.
The results yielded substantial improvements compared to the traditional fixedtiming system. In the first scenario, the proposed framework reduced queue length by 60.0%, total delay by 52.9%, and waiting time by 38.0%, while achieving a synchronization accuracy of 76.1%. In the second scenario, the main route queue decreased by 82.8%, average speed increased by 226.2%, CO2 emissions and fuel consumption decreased by 56.3%, and synchronization accuracy reached 95.7%.
These results confirm that the active bidirectional Digital Twin constitutes an effective platform for proactive decision-making, contributing to traffic management that is more efficient, safer, and more sustainable.note de thèses : Mémoire de master en informatique A digital twin framework for traffic management : urban intersections and highway scenarios [document multimédia] / Amina Aicha Benmechri, Auteur ; Fadoua Amana Hadj Aissa, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 115 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Artificial intelligence and data science
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Digital twin Multi-agent reinforcement learning Traffic management SUMO TraCI Python Q-Learning Adaptive Signal Control Highway rerouting Smart cities Intelligent transportation systems Résumé : Modern cities have witnessed a rapid escalation in traffic congestion, road accidents, and environmental emissions, driven by continuous urban growth and the increasing number of vehicles on road networks. Despite the pivotal role that intelligent transportation systems play in monitoring and managing traffic, these systems remain fundamentally reactive — responding to events after they occur, and unable to anticipate or predict risks before they worsen. To overcome this limitation, this thesis proposes an integrated framework combining Digital Twin technology and multi-agent reinforcement learning within a three-level closed loop feedback architecture, encompassing: real-time synchronization, predictive simulation, and adaptive recalibration upon detection of statistical data drift.
The proposed framework was implemented using the SUMO (Simulation of Urban MObility) microscopic traffic simulator coupled with the TraCI (Traffic Control Interface) real-time control API for bidirectional communication between the physical simulation and the Digital Twin layer. Two experimental scenarios were designed and evaluated within this environment. The first scenario represents an urban network with two signalized intersections, where Q-learning agents dynamically control signal phases. The second scenario represents a highway equipped with a smart vehicle rerouting system via two alternative routes.
The results yielded substantial improvements compared to the traditional fixedtiming system. In the first scenario, the proposed framework reduced queue length by 60.0%, total delay by 52.9%, and waiting time by 38.0%, while achieving a synchronization accuracy of 76.1%. In the second scenario, the main route queue decreased by 82.8%, average speed increased by 226.2%, CO2 emissions and fuel consumption decreased by 56.3%, and synchronization accuracy reached 95.7%.
These results confirm that the active bidirectional Digital Twin constitutes an effective platform for proactive decision-making, contributing to traffic management that is more efficient, safer, and more sustainable.note de thèses : Mémoire de master en informatique
Titre : Conception et réalisation d'une application mobile de contrôle parental à distance Type de document : texte manuscrit Auteurs : Abla Chehilita, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Auteur Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2019 Importance : 56 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d'information et de décision Langues : Français (fre) Mots-clés : UML Smartphones Android Contrôle parental Internet Localisation GPS Résumé : Le monde a connue plusieurs développements grâce a la technologie, et l'Internet "c'est le facteur principal dans ce développement.Mais on trouve que l'utilisation de l'internet comme elle a des avantages elle a aussi des inconvénients ou elle devient un risques surtout pour la tranche des enfants et les adolescents. Dans ce cadre intervient notre projet de fin d'étude dont l'objectif est de concevoir et développer une application mobile pour suivre nos enfants et leur utilisation des smartphones sous-titre "contrôle parental". Cette application permet a un des parent de : créer une liste noire des applications indésirables pour les bloqués. Il peut aussi bloquer et débloquer le téléphone de son fils. Comme il peut voir son location à la carte. Et tout ça fait à distance. Nous avons choisi de modéliser avec UML, notre choix s'est porté par rapport à sa stabilité et son indépendance vis à vis des langages d'implémentation. Afin de réaliser notre application, nous avons utilisé le langage de programmation XML ainsi que JAVA et La plateforme Androïde en utilisant son outil SDK Androïde. Pour gérer les communications et la rapidité du transfert de données on a utilisé Firebase. note de thèses : Mémoire de master en informatique Conception et réalisation d'une application mobile de contrôle parental à distance [texte manuscrit] / Abla Chehilita, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Auteur . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2019 . - 56 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d'information et de décision
Langues : Français (fre)
Mots-clés : UML Smartphones Android Contrôle parental Internet Localisation GPS Résumé : Le monde a connue plusieurs développements grâce a la technologie, et l'Internet "c'est le facteur principal dans ce développement.Mais on trouve que l'utilisation de l'internet comme elle a des avantages elle a aussi des inconvénients ou elle devient un risques surtout pour la tranche des enfants et les adolescents. Dans ce cadre intervient notre projet de fin d'étude dont l'objectif est de concevoir et développer une application mobile pour suivre nos enfants et leur utilisation des smartphones sous-titre "contrôle parental". Cette application permet a un des parent de : créer une liste noire des applications indésirables pour les bloqués. Il peut aussi bloquer et débloquer le téléphone de son fils. Comme il peut voir son location à la carte. Et tout ça fait à distance. Nous avons choisi de modéliser avec UML, notre choix s'est porté par rapport à sa stabilité et son indépendance vis à vis des langages d'implémentation. Afin de réaliser notre application, nous avons utilisé le langage de programmation XML ainsi que JAVA et La plateforme Androïde en utilisant son outil SDK Androïde. Pour gérer les communications et la rapidité du transfert de données on a utilisé Firebase. note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
Réserver ce document
Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MF 02-26 MF 02-26 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible Gestion intelligente du trafic de données agricoles par UAV via l’apprentissage par renforcement / Soundous Kouidri
Titre : Gestion intelligente du trafic de données agricoles par UAV via l’apprentissage par renforcement Type de document : document multimédia Auteurs : Soundous Kouidri, Auteur ; Amina Zoubir, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2025 Importance : 68 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d’information et de décision Langues : Français (fre) Mots-clés : Apprentissage par renforcement (RL) UAV IoT Agriculture intelligente Optimisation énergétique Offloading Résumé : Ce mémoire traite de l’utilisation des techniques d’apprentissage par renforcement (Rein- forcement Learning) pour la collecte efficace de données dans un environnement agricole a` l’aide de drones (UAVs). L’étude s’intéresse particulièrement a` l’optimisation de deux aspects critiques : la consommation énergétique des UAVs et la minimisation du délai de collecte , tout en assurant une couverture maximale des capteurs IoT déployés dans les champs. Le document présente une simulation compléte mettant en œuvre différents algorithmes tels que PPO (Proximal Policy Optimization) et DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) . Ces méthodes permettent aux UAVs d’apprendre des politiques opti- males pour visiter les capteurs, en fonction de leur état énergétique, de leur localisation et de la priorité des données. Les résultats montrent que l’utilisation de l’apprentissage par renforcement améliore significativement l’efficacité énergétique et r´eduit les délais de traitement, comparé aux approches classiques comme les stratéegies aléatoires ou gloutonnes. note de thèses : Mémoire de master en informatique Gestion intelligente du trafic de données agricoles par UAV via l’apprentissage par renforcement [document multimédia] / Soundous Kouidri, Auteur ; Amina Zoubir, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2025 . - 68 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d’information et de décision
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Apprentissage par renforcement (RL) UAV IoT Agriculture intelligente Optimisation énergétique Offloading Résumé : Ce mémoire traite de l’utilisation des techniques d’apprentissage par renforcement (Rein- forcement Learning) pour la collecte efficace de données dans un environnement agricole a` l’aide de drones (UAVs). L’étude s’intéresse particulièrement a` l’optimisation de deux aspects critiques : la consommation énergétique des UAVs et la minimisation du délai de collecte , tout en assurant une couverture maximale des capteurs IoT déployés dans les champs. Le document présente une simulation compléte mettant en œuvre différents algorithmes tels que PPO (Proximal Policy Optimization) et DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) . Ces méthodes permettent aux UAVs d’apprendre des politiques opti- males pour visiter les capteurs, en fonction de leur état énergétique, de leur localisation et de la priorité des données. Les résultats montrent que l’utilisation de l’apprentissage par renforcement améliore significativement l’efficacité énergétique et r´eduit les délais de traitement, comparé aux approches classiques comme les stratéegies aléatoires ou gloutonnes. note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
Réserver ce document
Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MF 02-79 MF 02-79 CD BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible L'impact de l'utilisation de la technologie LTE pour les communications véhiculaires / Abdellatif Raggab
Titre : L'impact de l'utilisation de la technologie LTE pour les communications véhiculaires Type de document : texte manuscrit Auteurs : Abdellatif Raggab, Auteur ; Ahmed Ismail Meska, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2018 Importance : 53 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Réseaux,systèmes et applications réparties Langues : Français (fre) Mots-clés : ITS VANET LTE IEEE 802.11p Résumé : Les réseaux véhiculaires sont des systèmes de communication basés sur un échange d'informations ente véhicules, pour fournir aux conducteurs des informations sur le trafic routier et permettant d'améliorer la sécurité et le confort des usagers. Néanmoins, les architectures actuelles ne peuvent pas répondre aux exigences de latence des applications de systèmes de transport intelligents (ITS) dans des environnements très encombrés et mobiles.
Ce mémoire a pour objectif de proposer une étude comparative ente les réseaux traditionnels VANET et les réseaux LTE.
Cette étude analyse la pertinence du LTE en tant que technologie de transmission sans fil pour les futurs services véhiculaires, afin de fournir de meilleures performances avec une gestion élevée de mobilité et couverture dans les réseaux VANET.
Les résultats indiquent que l’IEEE 802.11p offre des performances acceptables pour les topologies de réseau clairsemées avec un support de mobilité limité. D'un autre côté, le LTE répond à la plupart des exigences de l'application en termes de fiabilité, d'évolutivité et de support de mobilité.note de thèses : Mémoire de master en informatique L'impact de l'utilisation de la technologie LTE pour les communications véhiculaires [texte manuscrit] / Abdellatif Raggab, Auteur ; Ahmed Ismail Meska, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2018 . - 53 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Réseaux,systèmes et applications réparties
Langues : Français (fre)
Mots-clés : ITS VANET LTE IEEE 802.11p Résumé : Les réseaux véhiculaires sont des systèmes de communication basés sur un échange d'informations ente véhicules, pour fournir aux conducteurs des informations sur le trafic routier et permettant d'améliorer la sécurité et le confort des usagers. Néanmoins, les architectures actuelles ne peuvent pas répondre aux exigences de latence des applications de systèmes de transport intelligents (ITS) dans des environnements très encombrés et mobiles.
Ce mémoire a pour objectif de proposer une étude comparative ente les réseaux traditionnels VANET et les réseaux LTE.
Cette étude analyse la pertinence du LTE en tant que technologie de transmission sans fil pour les futurs services véhiculaires, afin de fournir de meilleures performances avec une gestion élevée de mobilité et couverture dans les réseaux VANET.
Les résultats indiquent que l’IEEE 802.11p offre des performances acceptables pour les topologies de réseau clairsemées avec un support de mobilité limité. D'un autre côté, le LTE répond à la plupart des exigences de l'application en termes de fiabilité, d'évolutivité et de support de mobilité.note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
Réserver ce document
Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MF 01-24 MF 01-24 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible
Titre : Multi-agent reinforcement learning for autonomous vehicles (use case : highway on-Ramp merging) Type de document : document multimédia Auteurs : Mahmoud Taouti, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2023 Importance : 60 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Information and decision systems Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Autonomous vehicles Multi-agent reinforcement Learning Highway on-Ramp Merging Résumé : We focuses on the application of multi-agent reinforcement learning (MARL) to address the complex task of on-ramp merging for autonomous vehicles (AVs). The main objective is to develop a collaborative policy that enables AVs on both the ramp and highway to effectively merge while avoiding collisions and minimizing traffic trip time delay. A centralized MARL framework is implemented, utilizing a single-agent reinforcement learning (RL) framework as the foundation. The framework is designed to handle dynamic traffic scenarios and employs centralized training techniques and global rewards to foster inter-agent cooperation. The reward function is carefully designed to encourage safe merging, maintain desired speeds, and discourage illegal or unsafe actions for vehicles on both the ramp and the highway. To support experimentation, an open-sourced gym-like simulation environment is created, operating on the SUMO simulator and capable of synchronizing with the CARLA simulator. The environment enables the simulation of various random spawn positions for vehicles and facilitates multiagent simulations. Through comprehensive experiments and evaluations, we have demonstrated the advantages of our MARL framework by comparing it with independent learning methods. note de thèses : Mémoire de master en informatique Multi-agent reinforcement learning for autonomous vehicles (use case : highway on-Ramp merging) [document multimédia] / Mahmoud Taouti, Auteur ; Mohamed El Amine Ameur, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2023 . - 60 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Information and decision systems
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Autonomous vehicles Multi-agent reinforcement Learning Highway on-Ramp Merging Résumé : We focuses on the application of multi-agent reinforcement learning (MARL) to address the complex task of on-ramp merging for autonomous vehicles (AVs). The main objective is to develop a collaborative policy that enables AVs on both the ramp and highway to effectively merge while avoiding collisions and minimizing traffic trip time delay. A centralized MARL framework is implemented, utilizing a single-agent reinforcement learning (RL) framework as the foundation. The framework is designed to handle dynamic traffic scenarios and employs centralized training techniques and global rewards to foster inter-agent cooperation. The reward function is carefully designed to encourage safe merging, maintain desired speeds, and discourage illegal or unsafe actions for vehicles on both the ramp and the highway. To support experimentation, an open-sourced gym-like simulation environment is created, operating on the SUMO simulator and capable of synchronizing with the CARLA simulator. The environment enables the simulation of various random spawn positions for vehicles and facilitates multiagent simulations. Through comprehensive experiments and evaluations, we have demonstrated the advantages of our MARL framework by comparing it with independent learning methods. note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
Réserver ce document
Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MF 02-57 MF 02-57 CD BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible
Permalink
Permalink
