Algorithme glouton

------------------------------------------------------------------------------- 10 4. Algorithmique et programmation-------------------------------------------------------------------------------------- 10 5. Avec quelles conventions écrit-on un algorithme ? ----------------------------------------------------------------- 11 PARTIE 1 (LES VARIABLES) --------------------------------------------------------------------------------------- 12 1. A quoi servent les variables ? --------------

Algorithmes génétiques But : Obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation (si pas de méthode exacte ou de solution connue) Principe : Sélection naturelle appliquée à une population de solutions potentielles au problème donné Processus : 1. Population de base générée aléatoirement 2. Évaluation Note correspondant à son adaptation au problème 3. Sélection tirage au sort de n/2 couples de chaînes sur une roue biaisée. Chaque chaîne a une probabilité d’être tirée proportionnelle

du TD 1 : recherche par rang e Jean-Michel Dischler et Fr´d´ric Vivien e e Recherche du maximum 1. Concevez un algorithme de recherche du maximum dans un ensemble ` n ´l´ments (vous disposez en a ee tout et pour tout d’une fonction de comparaison). Maximum(A) max ← A[1] pour i ← 2 ` n faire a si max ¡ A[i] alors max ← A[i] renvoyer max 2. Quelle est la complexit´ de votre algorithme en nombre de comparaisons ? e R´ponse : n − 1. e 3. Montrez qu’il est optimal. Tout ´l´ment hormis le maximum doit

(pollution, consommation d'énergie, nuisances sonores et risque d'accident) à considérer. Par la suite, nous avons construit un modèle de plus court chemin multiobjectif permettant d’optimiser les sept critères ainsi définis. Pour résoudre ce modèle, un algorithme de colonies de fourmis multiobjectif a été mis en place afin de prendre en compte le grand nombre de critères et l'intermodalité du réseau. Une implémentation est ensuite réalisée sur un réseau de transport intermodal se basant sur des données géographiques

composantes connexes. . . . . . 1 . . . . . . . . 2 7 Quelques algorithmes dans les graphes 7.1 Probl`mes de cheminement. Plus court chemin . . . . . . . . e 7.2 Algorithme de Ford-Bellman . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1 Principe de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2 Complexit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 7.2.3 Enonc´ formel de l’algorithme . . . . . . . . . . . . . . e 7.3 Algorithme de Dijkstra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Principe

Introduction TAD Graphe Conception d´taill´e Algorithmes sur les graphes Conclusion e e Introduction TAD Graphe Conception d´taill´e Algorithmes sur les graphes Conclusion e e Plan. . . 1 Introduction 2 TAD Graphe 3 Conception d´taill´e e e Repr´sentation par matrice e Repr´sentation listes e 4 Algorithmes sur les graphes Parcours Tri topologique Chemin le plus cours : Dijkstra A* 5 Conclusion Les Graphes Introduction Nicolas Delestre as

. . . . . . . . 109 III Approximation uniforme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 III.1 III.2 III.3 Le théorème de Weierstrass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Courbes de Bézier et algorithme de De Casteljau . . . . . . . . . . . . . . 113 La théorie de Tchebychev . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 IV Approximation des formes linéaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 IV.1 IV.2 IV

Qu'est-ce qu’un arbre ? Vocabulaire Les arbres sont composés de deux éléments de base : les nœuds (ou vertex), un nœud peut être étiqueté ou non : c'est-à-dire porter une ou plusieurs valeurs, les arcs (ou arêtes) qui relient les nœuds (un arc relie deux nœuds différents), un arc peut être pondéré ou non : c'est-à-dire porter une ou plusieurs valeurs. Vocabulaire De manière informelle, nous définirons un chemin entre deux nœuds comme : un ensemble d'arcs permettant de relier

partir d’un sommet x, permet d’obtenir un plus court chemin de x vers tout autre sommet accessible depuis x. S5 S6 S7 S10 S9 S8 Chaire de R.O. Page 6 sur 29 MOCA B1 EVALUATION DE COMPLEXITE D'ALGORITHMES ED N° 4 I Pour les deux algorithmes suivants, calculer la complexité dans le pire des cas, dans le meilleur des cas et en moyenne. 1) Soient A = (aij) et B = (bij) deux matrices n x n à coefficients dans R. L'algorithme suivant calcule les coefficients cij de la matrice C, où C =

Définitions II-A - Arbres enracinés II-B - Terminologie II-C - Arité d'un arbre II-D - Taille et hauteur d'un arbre. II-E - Arbre localement complet, dégénéré, complet. III - Implémentation IV - Les fonctions de base sur la manipulation des arbres. V - Algorithmes de base sur les arbres binaires V-A - Calcul de la hauteur d'un arbre V-B - Calcul du nombre de noeud V-C - Calcul du nombre de feuilles V-D - Nombre de noeud internes VI - Parcours d'un arbre VI-A - Parcours en profondeur VI-B - Parcours en largeur