Algorithme glouton

l’information. 5. théorie des ondelettes. 6. théorie des probabilités,… On comprendra facilement également que la compression des données a quelque chose à voir avec le fonctionnement de notre système visuel et avec la construction des algorithmes. On se contentera donc dans ce bref exposé, d’ouvrir un champ de réflexion en indiquant souvent sommairement quelles sont les méthodes utilisées aujourd’hui pour compresser les données et quelles sont celles qui ont des chances de s’imposer demain

.............................................................................. 3 1.3 Exemples .................................................................................................................... 4 1.4 Conventions d’écriture d’un algorithme ? .................................................................. 5 2 Les variables ....................................................................................................................... 6 2.1 Déclaration de variables. .....

Algorithmes et programmation – Révisions Algorithme : Expression d’un traitement dans un langage naturel : le langage algorithmique. programmation : Traduction d’un algorithme en langage de programmation, compréhensible et donc exécutable par l’ordinateur. I. Structure d’un algorithme : |1. |Déclaration des variables et des constantes | |2. |Variables en entrées : par affectation, saisie utilisateur ou récupération dans une

fraboulet@insa-lyon.fr ´ ´ ´ INSA de Lyon, Departement Telecommunications, Services et Usages ` ` Introduction a l’algorithmique et a la programmation – p. 1 Algorithmique • Algorithmique : Science qui étudie l’application des algorithmes à l’informatique • Algorithme : Suite finie, séquentielle de règles que l’on applique à un nombre fini de données, permettant de résoudre des classes de problèmes semblables. L’algorithme d’Euclide permet de trouver le P.G.C.D de deux nombre – Calcul, enchaînement

listes, 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

(;(&87$17 $ ([pFXWLRQ 5pVXOWDW 'RQQpHV HQ VRUWLH 2Q SHXW GLUH TXH OD SDUWLH (;(&87$17 HVW OH SUREOqPH GH O¶DOJRULWKPLTXH HW OD SDUWLH 0(02,5( VWRFNDJH GH GRQQpH FRQFHUQH OD PDWLqUH 6WUXFWXUHV GH GRQQpHV  ,6WUXFWXUH G¶XQ DOJRULWKPH ALGORITHME nom_de_l’algorithme CONST {Définition des constantes} TYPE {Définition de types} VAR {Déclaration de variables} DEBUT {Suite d’instructions} FIN E 5DSSHO GHV QRWLRQV GH  œ &RQVWDQWH œ 7\SH œ 9DULDEOH F G ([HPSOH  $/*25,7+0( DIILFKHU

Plan de formation Algorithmique 1. Introduction et bases d’algorithmique 2. Notions complémentaires d’algorithmique 3. Algorithmes et outils avancés 4. Application industrielle 1 Ce document est un logiciel libre : vous pouvez le redistribuer et/ou le modifier selon les termes de la licence publique générale limitée GNU, tels que publiés par la Free Software Foundation soit la version 2.1 de cette licence ou (à votre choix) toute version ultérieure. Cette bibliothèque est distribuée dans l'espoir

Olivier Vaillancourt INTRODUCTION AUX ALGORITHMES GÉNÉTIQUES 1 PLAN DE LA PRÉSENTATION  Évolution des espèces & sélection naturelle Historique des algorithmes évolutionnaires Algorithmes génétiques Modèles scientifiques     Vie artificielle  Conclusion Questions  2 ÉVOLUTION ET SÉLECTION NATURELLE 3 ÉVOLUTION DES ESPÈCES  Suggérée à travers deux théories biologiques importantes :  Théorie du transformisme (1800, Jean-Baptiste Lamarck)

directes de r´ solution des syst` mes lin´ aires : e e e e m´ thode d’´ limination de Gauss et de d´ composition LU. e e e O Complexit´ algorithmique : algorithme de Strassen. e O M´ thodes it´ ratives de r´ solution des syst` mes lin´ aires : m´ thode de Gausse e e e e e Seidel, m´ thode de relaxation, m´ thode du gradient conjugu´ . e e e O Algorithmes de minimisation sous contraintes dans Rn : conditions de KuhnTucker. ´ ´e O Approximation des equations aux d´ riv´ es partielles : el´ ments finis,

est qu’ils sont tout à fait adaptés pour traiter des problèmes complexes non structurés, c’est-à-dire des problèmes sur lesquels il est impossible a priori de spécifier la forme des relations entre les variables utilisées. C’est grâce à des algorithmes, que ces systèmes apprennent par eux-mêmes les relations entre les variables à partir d’un ensemble de données, à l’image de ce que ferait le cerveau humain. Ainsi, le réseau se paramètre de lui- même à partir des exemples qui lui sont fournis