Analyse de la complexité des algorithmes

l’intelligence de l’homme et la machine, la recherche en robotique est par essence pluridisciplinaire. Un robot, aujourd’hui, est une machine matérielle ou virtuelle qui acquiert de l’information par ses propres capteurs, en effectue des traitements de complexité variable, pour aboutir à des représentations numériques ou symboliques lui permettant de prendre des décisions et de mener des actions dans un environnement non-maîtrisé. Un robot peut donc être considéré comme le paradigme d’une machine complète

..................................................................................28 3.2 Librairie CBC..........................................................................................................................................29 4. Analyse et réalisation.............................................................................................................................31 4.1 Solution à mettre en oeuvre.........................................................................

pumping lemma ») 1. Le lemme de l’Etoile pour les grammaires régulières. 2. Un exemple d’application du lemme de l’Etoile. ANALYSE SYNTAXIQUE (en anglais : « parsing ») 1. Test sur le préfixe terminal dans les analyses syntaxiques descendantes. 2. Analyse syntaxique descendante en largeur d'abord. 3. Analyse syntaxique descendante en profondeur d'abord. 4. Note sur les analyses ascendantes. AUTOMATES 1. Définitions. 2. Langage reconnu par un automate. 3. Automates déterministes, automates déterministes

œuvre outils et ressources technologiques. Au fur et à mesure que les TIC sont introduites dans une école, il y a tendance à évoluer d’un type de formation focalisée sur des compétences isolées à une formation transversale, s’appuyant sur une analyse réflexive des pratiques. Les ressources budgétaires et les diverses dispositions permettant aux enseignants de consacrer du temps à leur formation professionnelle ont des conséquences importantes sur les capacités d’un système éducatif à intégrer

………………..42 5.3.2 Recherche Tabou…………………………………………………………...…45 5.3.3. Algorithme de colonies de fourmis……………………………………...…...46 5.3.3.1. Introduction……………………………………………………..…46 5.3.3.2 Comportement………………………………………………..….….46 5.3.3.3 Pont binaire de Deneubourg………………………………..…….…49 5.3.3.4. Expérience de double pont binaire……………………….…….….50 5.3.3.5 Effet de la coupure d’une piste de phéromone…………….……….52 5.3.3.6 Voyageur de commerce : Algorithme Ant System (AS)….…….….53 5.3.3.7. Choix des paramètres………………………………………

Intégration à JVoiceXML 6.4.1 Asterisk-Java 6.4.2 Connectivité Asterisk – JVoiceXML 49 51 51 52 54 54 55 56 57 58 59 59 60 Au-delà du stage 7.1 Demandes et proposition 7.2 Projet de création d’entreprise 63 64 Conclusion 65 Annexes Algorithmes L’algorithme du forward L’algorithme de Viterbi L’algorithme du forward-backward Création d’un modèle acoustique avec SphinxTrain Introduction Installation Configuration de SphinxTrain Création du modèle acoustique FAQ Ecriture d’un module pour

Bouhineau*, François Puitg* * Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG) Université de Grenoble (Grenoble-I, Univ. J. Fourier) Denis.Bouhineau@imag.fr, Francois.Puitg@imag.fr hal-00667472, version 1 - 7 Feb 2012 . Nous avons entrepris une analyse qualitative portant sur l’activité de correction de copies d’algorithmique « à la main » pour servir de repère et permettre une comparaison avec une correction automatique de productions d’étudiants en algorithmique en utilisant des jeux d’essai envisagée

biens est effectuée par simulation à partir de sources de danger identifiées par les experts. Différentes actions d’amélioration de la sécurité peuvent être traitées et comparées en vue de retenir les plus efficaces. MOTS-CLÉS : scénarios de feu, analyse du risque, réseaux de Petri. ABSTRACT. We intend to develop a method for helping building inspectors or engineers to obtain a given safety level in a building through a better assessment of fire risks towards the building himself (structure, furniture

l'action entreprise ne sont pas totalement prévisibles ; * enjeu : il y a espoir de gain et/ou crainte de perte. On peut appliquer ce concept à de nombreux domaines : * jeu : o aléa : le jeu a une part de hasard, ou bien la complexité fait que l'on ne peut prédire ce que va faire l'adversaire, o enjeu : le gain espéré peut être de l'argent, des biens matériels (lots), une reconnaissance (classement officiel, médaille), ou simplement la satisfaction de jouer, la distraction

retenues ainsi que les prévisions de débit aux différents points de contrôle dans les cours d’eau aval. Il est en outre capable de fournir les coûts associés aux décisions, aux non-décisions et à une erreur de prévision. Cet algorithme a été validé par comparaison avec un algorithme évolutif appelé MOO, développé au LENIEPFL, et offre une performance similaire, tout en nécessitant des temps de calcul largement inférieurs. Les résultats proposés par l’outil d’optimisation sont automatiquement intégrés