Analyse de la complexité des algorithmes

plutˆ t en francais par discrimination ou classement (appreno ¸ tissage supervis´ ) tandis que la recherche de classes (clustering) (apprentissage non-supervis´ ) fait appel e e ` ` a des m´ thodes de classification ascendante hi´ rarchique ou a des algorithmes de r´ allocation dynamique e e e (k-means) ou de cartes auto-organisatrices (Kohonen). Ces m´ thodes de classification ou clustering ne sont e ´e pas abord´ es ici, elles ont et´ regroup´ es avec les techniques exploratoires de la premi` re partie

permet de masquer une partie de la séquence en particulier les parties qui sont de faible complexité ou qui correspondent par exemple à des séquences répétées. Par exemple on voudra masquer les séquence ALU du génome humain. Comme elle sont présentes en grand nombre dans ce génome, les retrouver n'apporte aucune information sur la nature du gène. Le masquage se fait en remplaçant le domaine de faible complexité par une série de N (NNNNNNN). Si vous ne savez pas exactement quoi faire, il est généralement

- calcul de limites ; - suites et s´ries ; e - calcul matriciel ´l´mentaire ; ee - r´solution formelle ou num´rique de syst`mes e e e d’´quations ; e - int´gration des fonctions ; e - r´solution de syst`mes d’´quations diff´rentielles ; e e e e - analyse vectorielle : gradient, rotationnel, divergence. Commandes graphiques 2D et 3D - repr´sentation de courbes et surfaces en coordonn´es e e cart´siennes, param´triques, polaires, cylindriques et e e sph´riques ; e - courbes et surfaces implicites. les

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2 Représentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.3 Algorithmes de parcours d’un arbre binaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.4 Arbres binaires de recherche (ABOH = Arbres Binaires Ordonnés Horizontalement) . . . . . Énoncés des exercices et des problèmes . . .

C HAPITRE 14 LE CHAOS ALGORITHMIQUE ET LA MÉTHODE D ’ INCOMPRESSIBILITÉ par Paul Vitányi De nombreuses théories physiques comme la théorie du chaos traitent fondamentalement de la tension conceptuelle entre déterminisme et hasard. La complexité de Kolmogorov peut exprimer le hasard à l’intérieur du déterminisme et fournit une approche pour formuler le comportement chaotique. Nous utilisons la méthode d’incompressibilité comme outil technique pour quantifier l’imprévisibilité des systèmes

intéressons particulièrement aux diverses façons de modélisation et de résolution de ces problèmes. Et finalement, nous discussions l’application de la gestion intégrée de la planification et de la distribution dans l’industrie textile-habillement avec une analyse de ce contexte spécifique. Mots-clés : Intégration, production, distribution, méthodes de formulation, méthodes de résolution, industrie textile-habillement. Master Recherche OSIL: Ning WANG   1 La Gestion Intégrée de la Planification

d’optimisation sont appliquées aux problèmes d’ordonnancement, telles que la programmation mathématique, la programmation dynamique, les graphes, méta-heuristiques. Notre équipe s’intéresse plus aux méta-heuristiques et plus particulièrement aux algorithmes génétiques. Dans une chaîne logistique interviennent plusieurs acteurs qui doivent collaborer pour le bon fonctionnement de la chaîne. Les différents acteurs échangent des informations à l’intérieur comme à l’extérieur de la chaîne. Les protocoles

suffisamment longue, exigeante, ambitieuse et porteuse d’enjeux. On peut envisager divers types d’ateliers, conçus par période: ➢ Des jeux de connaissances des nombres et de développement de la pensée logique : numération, points à relier, algorithmes, jeux mathématique, jeux de stratégie, jeux de dés, jeux de cartes, jeux de batailles, réussites et solitaires, ➢ Des jeux de structuration et de repérage dans l’espace : puzzles, tangrams, cheminements, pavage, ... ➢ Des jeux d’attention

[5]. Le moment de l'adaptation est une question centrale. Du point de vue de l'utilisateur, l'adaptation proactive est préférable, car elle évite les interruptions dans le flux de travail de l'utilisateur avec le système. D'un autre côté, les algorithmes de prédiction nécessaires à l'adaptation proactive présentent plusieurs problèmes. Ils sont complexes à développer, leur pertinence dépend fortement des tâches de prédiction spécifiques et des résultats erronés peuvent entraîner des adaptations

La résolution des problèmes : Plan Introduction I) Variation de problèmes 1) La structuration 2) La complexité 3) La dynamique 4) Le contexte II) Qu’est ce que la résolution d’un problème et comment varie-t-elle ? 1) Qu’est ce qu’un modèle mental ? 2) Les types de problèmes. Conclusion Introduction : La résolution des problèmes nécessite l’apprentissage théorique ainsi que pratique, en effet, dans le monde où nous vivons l’apprentissage est essentiel