Algorithme génétique

des fonctions de la bibliothèque graphique C-Modélisation des objets/cartes/bonus... Sous-tache A B C coût mois/pers 0.06 0.09 0.09 coût total 0.25 2 - Analyse du moteur de jeu A-Discussion autour des algorithmes du jeu B-Recherche des méthodes appropriées à la conception d’une IA. sous-tache A B coût mois/pers 0.50 0.50 coût total 1 3-Analyse de l’ interface A-Discutions autour de l’interface

Notion d'algorithme et de complexité Un bref apperçu du cours 1 Notion d’algorithme et d’espace mémoire L’objectif initial de l’informatique est de fournir des algorithmes permettant de résoudre un problème donné. • Algorithme : ensemble de règles opératoires dont l’application permet de résoudre le problème au moyen d’un nombre fini d’opérations → problème : temps d’exécution des traitements à minimiser • Espace mémoire : taille des données utilisées dans le traitement et la représentation du problème

privée en toute confidentialité. Les algorithmes de cryptage symétrique / clé privée : Voici les différents algorithmes de cryptage symétrique utilisés : DES : Data Encryption Standard, clé maximum de 56 bits. 3-DES : Clé de 168 bits. IDEA : Clé de 128 Bits. BlowFish : jusqu'à des clés de 448 bit.   DES C'est un algorithme inventé par IBM en 1977. DES signifie Data Encryption Standard. C’est un algorithme à clé symétrique le plus utilisé de tous les algorithmes de cryptage. Il est rapide mais

aux acc´l´rations obtenues, et nous essayons e ee de mettre en place une gestion efficace des pannes. Table des mati`res e 1 Introduction 2 Pr´sentation du probl`me des N-Corps e e 3 Algorithmes s´quentiels mis e 3.1 Algorithme de r´f´rence . ee 3.1.1 Implantation . . . 3.1.2 R´sultats . . . . . e 3.2 Algorithme optimis´ . . . e 3.2.1 Implantation . . . 3.2.2 R´sultats . . . . . e en . . . . . . . . . . . . œuvre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 4 6 6 6 9 10 10 12 14

Les structures de contrôle conditionnelles * Introduction : Les algorithmes étaient très simples. On peut souvent rencontrer des situations qui ne peuvent pas être traité en utilisant les actions simples (l’action …………………, l’action ……………… et l’action …………………….). On a besoin donc de choisir entre ……………………………. traitements d’où la notion de …………………………………….. . Exemple : la moyenne d’un élève Condition ……………………..…… NON OUI * Définition :

élaboré par l'intermédiaire d'un codage informatique, et devant obéir, être conforme aux normes préfixées. Il se doit d'être le plus efficace possible, grâce notamment à une étude préalable des fonctions du futur programme, notamment à l'aide des algorithmes, son code doit être structuré afin de garantir la plus grande lisibilité. Enfin, il doit engendrer de faibles coûts, et cela non pas qu'à une valeur pécuniaire, mais en prenant en compte les moyens/matériels à disposition ainsi que les ressources

impl´mentant la plupart des algorithmes d’intelligence artificielle, entre e e autres, les arbres de d´cision et les r´seaux de neurones. e e Il est ´crit en java, disponible sur le web1 , et s’appuie sur le livre : e Data Mining, practical machine learning tools and techniques with Java implementations Witten & Frank Editeur : Morgan Kauffman Il se compose principalement : – De classes Java permettant de charger et de manipuler les donn´es. e – De classes pour les principaux algorithmes de classification supervis´e

temps Les devoirs sont prévus pour être réalisés en 1  heure. Calculez le temps que vous mettez sur chaque devoir. L’idéal est de passer 1 demi-heure sur l’écriture de l’algorithme et 1 demi-heure sur le codage. N’oubliez pas qu’à l’examen, votre algorithme sera relevé au bout d’1 demi-heure de recherche, puis il vous reste 1 demi-heure pour le coder avant de passer face au jury. Cependant, ne vous arrêtez pas au bout du temps fixé : faites le devoir dans sa globalité même si vous mettez beaucoup

. . . . . . . . . . . . . . . . Clusterisation dans les réseaux mobiles sans-fil 19 2 État de l’art des algorithmes de clusterisation 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Intérêts et coûts de la clusterisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Classification des algorithmes de clusterisation . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Rayon des clusters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Métrique

programmer en mode génération ou en mode analyse. Le chapitre quatre forme le noyau dur d'une approche méthodique pour développer du logiciel, les thèmes abordés sont : algorithme, complexité, programmation descendante, machines abstraites, modularité, types abstraits. Ce chapitre fournit aussi des outils de tris sur des tableaux et des algorithmes de traitement d'arbres binaires. Le chapitre cinq contient les éléments fondamentaux de la programmation orientée objet, du polymorphisme d'objet, du polymorphisme