Algorithme Trading

Algorithme génétique 1- Présentation : Les algorithmes génétiques étant basés sur des phénomènes biologiques, il convient de rappeler au préalable quelques termes de génétique. Les organismes vivants sont constitués de cellules, dont les noyaux comportent des chromosomes qui sont des chaînes d'ADN. L'élément de base de ces chromosomes (le caractère de la chaîne d'ADN) est un gène. Sur chacun de ces chromosomes, une suite de gènes constitue une chaîne qui code les fonctionnalités

lin´eaire `a valeurs enti`eres. Il est peut-ˆetre surprenant de constater que la presque totalit´e des probl`emes d’optimisations ´enonc´es dans ce cours (hormis ceux relevant de la programmation dynamique) peuvent ˆetre r´esolus `a l’aide d’un algorithme de programmation lin´eaire. Cependant, des solutions sp´ecifiques, par exemple au probl`eme du flot maximal ou du flot de coˆ ut total minimal dans un r´eseau, sont propos´ees. Elles sont souvent d´evelopp´ees `a partir d’un programme lin´eaire adapt´e

4e Conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation «Organisation et Conduite d’Activités dans l’Industrie et les Services» MOSIM’03 – du 23 au 25 avril 2003 - Toulouse (France) UN ALGORITHME EVOLUTIONNISTE POUR LE PROBLEME DE TOURNEES SELECTIVES AVEC CONTRAINTES DE FENETRES DE TEMPS N. Hayari, M.-A. Manier, C. Bloch, A. El Moudni Laboratoire Systèmes et Transports UTBM, site de Belfort 90010 Belfort cedex Tel : (33) 3 84 58 33 97 Fax : (33) 3 84 58 33 42 Mél : (noureddine.hayari, marie-ange

http://www.ilemaths.net 1 D´finition : e Le PGCD de deux nombres est le plus grand commun diviseur de ces deux nombres. Exemple : Le plus grand diviseur commun ` 60 et 48 est 12. On note alors : PGCD (60 ; 48) = 12. a Algorithmes : Algorithme des soustractions successives : Algorithme d’Euclide : Fiche issue de http://www.ilemaths.net 2 Propri´t´s e e Soient a et b deux nombres entiers positifs. ­ PGCD(a ; a) = a ­ Pour a b, PGCD(a ; b) = PGCD(a - b ; b) ­ si a divise b, alors PGCD(a ;

Cours 9 : programmation linéaire (recherche opérationnelle) • • • • 1. Exemple introductif 2. La méthode du simplexe 3. Dictionnaires 4. Algorithme C. JARD Cours ALGO1 MMI+MIT 2007-2008 1 1. Introduction : la raffinerie • Production optimale d’une raffinerie produisant 4 produits finis (essence, kérosène, mazout et résidu) à partir de deux types de pétrole brut (brut1 et brut2), avec les paramètres suivants : Produit $/baril Essence Kérosène Mazout Résidu Rendement(%) Brut1, Brut2 80

de lave et les volcans (Service Géologique Américain ‘USGS’) 26 5.3. Informatique décisionnelle 26 5.4. Applications industrielles 27 6. Conclusion 27 Chapitre 4 : Model Meta heuristique proposé 28 1. Introduction 28 2. Les algorithmes génétiques 30 2.1. Présentation 30 2.2. Principe Général : 30 3. Formalisation du problème 33 4. La mise en œuvre de l’AG 34 4.1. Codage proposé 35 4.2. La procédure d’évaluation (la fonction fitness) 36 4.3. La procédure

Algorithmes/Programmation Cours Licence 2 MASS-Math 2009-20010 Chapitre 1 Construire et analyser un algorithme Un programme est l’´criture dans un langage de programmation d’une m´thode de calcul e e effectif qu’on nomme un « algorithme » (du nom du math´maticien Al Khowarizmi). Les e math´maticiens ont d´crit des algorithmes bien avant l’existence des ordinateurs. Les ´coe e e liers apprennent ` ex´cuter des algorithmes depuis que l’´cole a ´t´ invent´e : les m´thodes a e e ee e e enseign´es

[Kirkpatrick et al., 1983] et la Recherche Taboue [Glover, 1986]. La deuxième approche, appelée Méthode Évolutive, est plus récente puisqu’ elle date du début des années 90. Elle s’ est particulièrement faite connaître par l’ intermédiaire des algorithmes génétiques dont l’ origine remonte aux travaux de Holland [Holland, 1975]. Le but de ce chapitre n’ est pas de donner une description précise de l’ ensemble des métaheuristiques couramment utilisées en optimisation. Nous visons plutôt à guider toute

Note La règle (appelée « principe d’optimalité ») commune aux algorithmes de recherche de plus courts chemins peut s’énoncer ainsi : un plus court chemin [S1, Sn] entre deux sommets S1 et Sn d’un graphe est constitué de plus courts chemins reliant deux sommets du chemin [S1, Sn] ; on la démontre par l’absurde sans problème. La recherche du plus court chemin passe donc par la recherche des plus courts chemins reliant S1 à tous les sommets du graphe susceptibles de se trouver sur le trajet ;

Algorithmique sur les tableaux : Nous étudierons dans ce cours des algorithmes standards de recherche dans un tableau, ainsi que des algorithmes de tris. Recherches :  ●Recherche séquentielle ●Recherche dans un tableau trié ●Recherche dichotomique Tris :  ●Tri par sélection ordinaire ●Tri à bulles ●Tri par insertion séquentielle ●Tri par insertion dichotomique Nous aborderons sur ces exemples la complexité des algorithmes. Les algorithmes de recherche et tri seront essentiellement écrits à l'aide de fonctions