Analyse de la complexité des algorithmes

quelques exemples qui permettront de mieux cerner le domaine de la recherche opérationnelle, nous introduirons un outil à la fois graphique et théorique: les graphes. Afin de mieux appréhender la complexité d’un problème ou la rapidité d’un algorithme, nous nous intéresserons à la théorie de la complexité. Enfin, nous verrons un autre outil important de la recherche opérationnelle qui est la programmation linéaire. L’avantage de cet outil est d’apporter une solution générique à la résolution de nombreux

. . . . 1.1.2 Conditionnement d’un problème . . 1.2 La résolution d’un problème mathématique 1.3 Algorithmes et problèmes numériques . . . 1.3.1 Définition qualitative d’algorithme . 1.3.2 Complexité d’un algorithme . . . . . 1.3.3 Algorithmes numériques . . . . . . . 1.3.4 Consistance . . . . . . . . . . . . . . 1.3.5 Stabilité d’un algorithme . . . . . . 1.3.6 Convergence d’un algorithme . . . . 1.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

les principaux résultats de complexité. Nous établissons ensuite un état de l’art en insistant sur le problème d’atelier à cheminement libre (open-shop), le problème de base retenu lors de nos expérimentations. Sommaire 4.1 4.2 4.3 4.4 Définition des problèmes d’atelier . . . . . . . . 4.1.1 Définition des problèmes de base . . . . 4.1.2 Variantes et classification de Lawler . . . 4.1.3 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . Résultats de complexité . . . . . . . . . . . . .

80-615-91 - Classification automatique : modèles, algorithmes et applications http://zonecours.hec.ca/af1CodexImp.txp?instId=H2011-1-2545330&lang=fr 0 Il existe des informations réservées. 80-615-91 -Classification automatique : modèles, algorithmes et applications MAINTENANCE: Hiver 2011 : J01 Hansen,Pierre ZoneCours sera Présentation non disponible les samedis de 1h à 6h du matin. Objectifs Merci de votre collaboration. L'exploitation des données (data mining) a pour but d'extraire

(ALGERIE) MEMOIRE Présenté à la Faculté des Sciences de l’Ingénieur Département d’Informatique Pour l’Obtention du Diplôme de MAGISTER Option : Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication Par MR : Sadik Bessou Thème Analyse de Données Textuelles pour la Classification Automatique par les Techniques de Text Mining, application à la Langue Arabe Soutenu le : 17/12/2007 devant la commission d’examen : Dr A. Khababa MC à l’université de Sétif Président Dr

________________________________48 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) VII. Introduction __________________________________________ 48 Algorithme naïf (Brute Force Algorithm) ____________________ 49 L'algorithme de Morris - Pratt_____________________________ 49 L'algorithme de Knuth - Morris - Pratt ______________________ 51 Algorithme de Boyer - Moore _____________________________ 53 Algorithme de Aho - Corasick _____________________________ 55 Snort et le pattern matching______________________________ 57 Conclusion

........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 :......

FICHIERS CHAPITRE XI : LES POINTEURS CHAPITRE XII : LES STRUCTURES DE DONNEES COMPLEMENTAIRES CHAPITRE XIII : CREATION D’UNE LISTE CHAÎNEE, ALGORITHME SUR UNE LISTE DOUBLEMENT CHAINEE CHAPITRE XIV : ANALYSE DES ALGORITHMES : EVALUATION, NOTION DE COMPLEXITE, ORDRE DE GRANDEUR CHAPITRE XV : EXTENSION SUR LES TRIS, ARBRES BINAIRES, GRAPHES, ALGORITHMES DE DIJKSTRA 1ère PARTIE   INTRODUCTION A LA PROGRAMMATION I) Notion de programmation A) Les définitions 1) Notion

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

Le problème a un sens si G ne contient pas de circuit de coût négatif (appelé circuit absorbant). • On peut alors se limiter aux chemins élémentaires (sans nœuds répétés), avec au plus n - 1 arcs. Cette propriété est exploitée par tous les algorithmes. 21/10/2011 5LDD-AcheminementChemins optimaux 3/25 • Exemples a) PCC dans les réseaux de transport • Nœuds = villes ou carrefours, arcs = routes ou rues, coûts = distances ou temps. • Ces données sont vendues sur CD par l'IGN, Michelin et TeleAtlas*