Algorithme génétique

de code exécutable » E. Dijkstra IntroducHon  à  la  science  informaHque  /  Guillaume  HUTZLER   7   Les  fondateurs  de  l’informa)que  1/2   Ada   Lovelace   Ada   Lovelace   Charles  Babbage   Algorithme  d’Euclide   IntroducHon  à  la  science  informaHque  /  Guillaume  HUTZLER   8   4   07/09/15   Les  fondateurs  de  l’informa)que  2/2   Alan  Turing   Machine  de  Turing  sous  forme

officiel En Seconde, les élèves ont conçu et mis en œuvre quelques algorithmes. Cette formation se poursuit tout au long du cycle terminal. Dans le cadre de cette activité algorithmique, les élèves sont entraînés à : - décrire certains algorithmes en langage naturel ou dans un langage symbolique ; - en réaliser quelques-uns à l’aide d’un tableur ou d’un programme sur calculatrice ou avec un logiciel adapté ; - interpréter des algorithmes plus complexes. Aucun langage, aucun logiciel n’est imposé. L’algorithmique

Les algorithmes et votre calculatrice Le but de ce TP est de programmer sur votre calculatrice les algorithmes de la distance AB et du milieu d’un segment rABs connaissant les coordonnées des points A et B dans un repère orthonormé. I- Distance AB Voici l’algorithme en langage formalisé que l’on a écrit en cours : Algorithme: Distance AB. Variables : xA , yA , xB , yB , D Entrées : xA , yA , xB , yB Traitement a D Ð pxB ´ xA q2 ` pyB ´ yA q2 Fin Sorties : On affiche la valeur de D Et la procédure

dsfqdfqdfqdfsdf sdf ds f ds f sdf sd fs df sqdqfsdfqsdfqdf sqdf qsd f qsd f On peut en conclure qu’il n’existe pas de taux de mutation optimal pour rendre plus efficace et plus rapide l’algorithme génétique. Le taux de mutation devrait constamment changer en fonction de l’état du programme. En effet, après quelques études, on s’est aperçu que les taux de mutations élevés étaient bien plus efficaces aux débuts des simulations. Et au contraire, comme démontré par les graphiques déjà

Algorithmes de minimisation Sébastien Charnoz & Adrian Daerr Université Paris 7 Denis Diderot CEA Saclay De nombreux problèmes nécessitent de minimiser une fonction : -Minimiser la distance (XHI2) entre des points de mesures et une courbe - Trouver l’ état d’équilibre d’un système mécanique (Minimiser Epot) - Trouver l’état d’équilibre d’un gaz, d’un mélange (Maximiser Entropie) - Tous problèmes d’optimisation (minimiser le coût , certaine fonctions etc…) Etc…. Tous ces problèmes

mission   du  Wally  sera  donc  de  nettoyer  toute  trace  laissée  par   Eveuh  sur  son  carrelage.  Sa  vision  n’étant  pas  très performante (il ne peut voir qu’à une courte distance devant  lui),  la  société  Xarpi  va  utiliser un  algorithme  génétique  pour  rechercher  la meilleure  stratégie  à  adopter  :  il  faut  nettoyer  un  maximum  de  traces  tout  en  optimisant  les  déplacements  du  robot  pour  économiser  sa  batterie.  Une  des  propriétés  intéressantes  de  ces  traces 

Research Group of Intelligent Machines: REGIM. His research interest includes the PDA’s design, modeling of handwritten trajectory and handwriting recognition systems by the use of intelligent methods as, Neural Networks, Fuzzy Logic and Genetic Algorithms. His research interest includes also some projects as “i-Bag”, “i-House” and “i-Car”. He is a Reviewer in the PRL: Pattern Recognition Letters, IJPRAI: International Journal on Pattern Recognition and Artificial Intelligency and EAAI: Engineering

.................................................................................................... 6 DEFINITION : .............................................................................................................................. 6 ALGORITHME : .......................................................................................................................... 7 4.1. L’ALGORITHME DE METROPOLIS : ..................................................................................

........23 C. ALGORITHMES POLYNOMIAUX DE BASE POUR LES GRAPHES................27 1. 2. 3. 4. 5. Définition de la polynomialité :............................................................27 Codage des graphes :.........................................................................29 Algorithme de bonne numérotation d'un graphe :...................................32 Recherche d'un couplage maximal :.....................................................36 Autres algorithmes de graphe :......

bis Stock: 22 8. Développement du Lot 1 bis Stock : 23 V. Projet : Laboratoire d’empreintes génétiques Marcel Mérieux 26 A. Contexte scientifique 26 1. La science forensique 26 2. Présentation du laboratoire d’empreintes génétiques Marcel Mérieux 27 B. Le projet LEG 28 1. Présentation de la gestion administrative 28 2. Présentation de l’élaboration d’un profil génétique (chaînes « individu » et « Trace ») 30 C. Les différentes missions effectuées 33 1. Réunion