Algorithme de recherche

Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumédiène Faculté de Mathématiques Département de Recherche Opérationnelle ==================== Projet de Fin d’Etudes En vue de l’obtention du diplôme D’Ingénieur d’Etat en Recherche Opérationnelle Thème Elaboration d’un programme optimale de distribution des Carburants. Présenté par : Mr. Boureche Lyes Mr. Ziouani Chafik encadré par : Mr. A. Mezghiche Mr. Abdelkader Kaouane (USTHB) (NAFTAL-SPA) Membres de la commission : (Président)

considère que si le robot heurte un mur il reste immobilisé jusqu’à la fin de sa période d’évaluation (la pénalisation est implicite, donc). Cette fitness servira ensuite à sélectionner (ou non) le génotype de l’individu, comme c’est l’usage dans tout algorithme évolutionnaire. Ensuite, il reste à définir le formalisme de représentation du contrôleur, par exemple un perceptron multicouches tout à fait classique avec la fonction sigmoïde (rappel: le neurone de biais ne doit pas être oublié! le cas échéant

Exercices avec la correction Exercice 6.1 Ecrire un algorithme qui déclare et remplisse un tableau de 7 valeurs Numériques en les mettant toutes à zéro. Corrigé Exercice 6.1 Tableau Truc (6) en Numérique Variable i en Numérique Début Pour i ? 0 à 6 Truc (i) ? 0 i Suivant Fin Exercice 6.2 Ecrire un algorithme qui déclare et remplisse un tableau contenant les six voyelles de l’alphabet latin. Corrigé Exercice 6.2 Tableau Truc (5) en Caractère Debut Truc (0) ? "a" Truc (1) ? "e"

nos croyances son profondément enraciner moins elles supportent le changement, ainsi, les biais de confirmation nous poussent parfois à ignorer des informations et personnes, contredisant nos croyances. C’est pour cela que nous auront tendance à rechercher des exemples qui confirme notre vision du monde, ou encore écouter uniquement des sources d’information qui confortent nos convictions et rejeter de manière systématique les autres. En outre, nous devenons moins aptes à discerner les bonnes des

qui, à l'origine, est un véhicule standard, a été équipé de capteurs et d’un ordinateur de bord afin de pouvoir rouler de manière indépendante. Aujourd’hui le dévelopement de ce type de véhicule est de plus en plus répandu dans les centres de recherche des grandes entreprises à l’international telles que Google, Audi, Mercedes, Nissan et des entreprises françaises comme Peugeot. Cependant, les voitures autonomes ne peuvent toujours pas circuler librement car d’après la convention de Vienne de

cela change-t-il quelque chose ? Exercice 1.6 Plus difficile, mais c’est un classique absolu, qu’il faut absolument maîtriser : écrire un algorithme permettant d’échanger les valeurs de deux variables A et B, et ce quel que soit leur contenu préalable. Exercice 1.7 Une variante du précédent : on dispose de trois variables A, B et C. Ecrivez un algorithme transférant à B la valeur de A, à C la valeur de B et à A la valeur de C (toujours quels que soient les contenus préalables de ces variables)

QUELQUES EXEMPLES D’ALGORITHMES POUR LA CLASSE DE SECONDE Frédéric MARTIN Lycée la Herdrie - Basse-Goulaine (44) martinfrederic44@hotmail.fr 16/11/ 2009 I - Algorithme C'est l'ensemble des actions nécessaires à l'accomplissement d'une tâche. 1. Caractéristiques d'un algorithme Il doit se terminer après un nombre fini d'opérations. Chaque instruction doit être défini sans ambiguïté. Il doit aboutir à au moins un résultat. 2. Variables Les instructions s'appliquent à des variables Une variable

faut que le matériel fonctionne ; système simple et agréable à utiliser ; bonne gestion des ressources ; extensibilité matérielle/logicielle. Contrôle de procédé industriel Fonctions : régulation ; * acquisition des capteurs ; * algorithme de régulation ; * commande des actionneurs. enregistrement ; * historique de régulation ; * boite noire => cause de l’incident ; * traitement en temps différé. IHM (Interface Homme Machine). Contrainte ? => temps :

extraire des informations nouvelles et originales d’un ensemble de données dont aucun attribut n’est plus important qu’un autre. Cette technique consiste à regrouper les procédures qui tentent de décrire l’organisation des données. Le résultat des algorithmes de data mining non supervisé doit être analysé afin d’être retenu pour un usage ou tout simplement rejeté. Un exemple d’algorithme d’apprentissage non supervisé est l’analyse de groupement dont le but est de grouper les instances semblables selon

méthodologiques ............................................... 2.2. Recherche d’un objet.. ................................................................ 2.2.1. Recherche linéaire.. ........................................................... 2.2.2. Un piège.. ....................................................................... 2.2.3. La dichotomie.. ................................................................ 2.3. De la complexité des algorithmes.. ................................................ 2.4