Algorithme génétique

d'individus). Francis Galton a estimé à 1/64 milliards la probabilité pour que deux individus aient les mêmes empreintes digitales. De plus, 5 son caractère aléatoire s'affranchit des risques de ressemblances entre individus partageant un même patrimoine génétique : des individus homozygotes comme des jumeaux ou des triplés par exemple auront chacun un jeu d'empreintes digitales qui leur sera propre et différent de celui des autres individus de la même fratrie. Pour pouvoir obtenir des images numériques de

des ports maritimes. On pourra se reporter par exemple à Duinkerken [1] pour une synthèse de différentes stratégies utilisées. Preston et Kozan [3] proposent d’utiliser les algorithmes génétiques pour résoudre le problème, tandis que Kim et al. [2] utilisent la programmation dynamique. Nous utilisons pour notre part un algorithme de programmation dynamique basé sur une loi d’arrivée stochastique des barges. Cette solution, décrite en détail dans [4], présente l’avantage d’utiliser un horizon « glissant

Système de communication avec chiffrage pour la génération de mots de passe à base d'informations de départ des deux côtés de la communication Unité de traitement et de chiffrage d'information UTILISATION DE GENES DE SYNTHESE DANS DES ALGORITHMES GENETIQUES, DANS LE CODAGE D'INFORMATIONS ET LE CRYPTAGE NON REPLICATIF SCHEMA POUR DETERMINER L'INFORMATION SUR LE NIVEAU DE TRANSPORT EN PRESENCE DE CRYPTAGE DE SECURITE IP SYSTEME ET PROCEDE D'ELABORATION D'INFORMATIONS DE CHIFFREMENT VALABLES

................... 11 Les algorithmes : ................................ ............................................................................................................................... 12 ............................... Les réseaux neuronaux : ................................ ................................................................................................ .................................................... 13 Le pathfinding (algorithme) : .......................

classes (a,b,cd), (a,c,bd), (a,d,bc), (b,c,ad), (b,d,ac), (c,d,ab) 1 partition à 4 classes (a,b,c,d) Exemple : pour n = 30 objets, on a B30 = 8,47.1023 Bn > exp(n)  Nécessité de définir des critères de bonne classification et d’avoir des algorithmes performants 14/10/2011 © Stéphane Tufféry - Usage réservé à l’Université Rennes 1 10 Classement et prédiction   Ce sont des méthodes prédictives Classement : la variable à expliquer (ou « cible », « réponse », « dépendante

d’arbres, de graphes), ainsi que les algorithmes généraux (tri, gestion d’espace mémoire, …), • La recherche opérationnelle (théorie des graphes, algorithme d’optimisation), • L’analyse numérique (algorithme mathématique (calcul efficient de déterminant, de diagonalisation de matrice, …)), • L’intelligence artificielle, qui propose des techniques et algorithmes de résolution de problèmes complexes (réseaux de neurones, automates cellulaires, algorithmes génétiques, …), • La compilation et la théorie

Application au problème d’ordonnancement de tâches 17 Mémoire à long terme 18 Avantages et inconvénients 18 2.4 La méthode GRASP 19 Avantages et inconvénients 20 2.5 Les algorithmes génétiques 20 Principe de l’algorithme génétique 21 Opérateurs de sélection 21 Opérateurs de variation 23 Avantages et inconvénients 24 2.6 Les algorithmes de colonies de fourmi 25 Principe de l’algorithme 26 Paramétrage 27 Généralisation et variantes 28 Avantages et Inconvénients 28 3. Stratégies de recherche 30

38 5.1 Présentation de la méthode de Recherche Tabou . . . 39 5.1.1 Principe de la méthode de Recherche Tabou 39 5.1.2 Algorithme général dela méthode Recherche Tabou 40 5.2 Les algorithmes génétiques 43 5.2.1 Historique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.2.2 Mécanisme .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

f(1)=1 f(n)=f(n-1)+f(n-2) Cette suite a la particularité de croitre très rapidement, ainsi nous avons : F(5) = 5 F(10)= 55 F(20)=6765 F(50) = 1 3.1 Description de l'algorithme L'algorithme utilisé pour cette étude sera un algorithme récursif décrit ci-dessous : Fonction Fibonacci (n) Si n

D´finition e On conclut de de la fa¸on suivante : nous avons vu qu’il existait des s´quences d’instructions faites c e pour ˆtre ex´cut´e ` la lettre et sans se poser de questions, c’est le principe de l’algorithme. Nous e e e a retiendrons donc que Un algorithme est une s´quence d’instructions ex´cut´e de fa¸on e e e c logique mais non intelligente. – Logique parce que la personne (ou la machine) qui ex´cute les instructions est capable de e comprendre et ex´cuter sans erreur chacune d’elles. e – Non intelligente