Analyse de la complexité des algorithmes

|Introduction | L’Optimisation combinatoire (L’optimisation combinatoire (En mathématiques, la combinatoire, appelée aussi analyse combinatoire, étudie les configurations de collections finies...) est une branche de l'optimisation en mathématiques (Les mathématiques désignent la science du vrai et du faux en général. C'est-à-dire qu'elle ne s'attache pas à dire ce...) appliquées

extrêmement longue. Nous proposons un algorithme en deux phases qui permet d’obtenir rapidement une estimation du diamètre d’un graphe avec une proportion d’erreur faible. En réduisant cet algorithme à une seule phase et en acceptant une marge d’erreur plus élevée, nous obtenons une estimation très rapide du diamètre. Nous testons cet algorithme sur deux grands graphes de terrain (plus d’un million de nœuds) et comparons ses performances avec celles d’un algorithme de référence BFS (Breadth-First

mais quelques systèmes peuvent changer la priorité des tâches après leur déclenchement (priorité dynamique niveau tâche) La priorité dynamique niveau tâche est généralement inefficace 4 Ordonnancement Rate Monotonic (RM) C’est le meilleur algorithme d’ordonnancement par priorité fixe Assigne les priorités aux tâches selon leurs périodes Plus la période est courte, plus forte est la priorité Le débit (rate) des temps d’arrivée des tâches est l’inverse de la période, ainsi les tâches à plus

27 5.1. L’optimisation par essaim particulaire 27 5.2. Les algorithmes à estimation de distribution 27 5.3. Extensions 28 Conclusion 29 Conclusion générale 30 Liste des figures Figure 1 : exemple du problème du sac à dos 8 Figure 2 : exemple du problème de tourné de véhicule 9 Figure 3 : Évolution d’une solution dans la méthode de descente 19 Figure 4 : Principe de fonctionnement d’un algorithme génetique 23 Introduction générale Les ingénieurs

horaire : 50 h - Pré-requis : Aucun. Objectifs : • Connaître un langage algorithmique élémentaire. Compétences minimales : • Savoir lire, comprendre, utiliser et tester un algorithme élémentaire. • Savoir établir le lien entre un algorithme et un programme qui l’implémente. • Savoir concevoir un algorithme similaire à un algorithme donné. Contenu : • Notion d'information et de modélisation. • Structures algorithmiques fondamentales (séquence, choix, itération, etc.). • Notion de type. • Notion de sous-programme

SUBSTITUTION. 3 1.1.3. FILTRES. 4 1.1.4. CONCLUSION. 4 1.2. UTILISATION DE BLAST (BASIC LOCAL ALIGNMENT SEARCH TOOL) 4 1.2.1. ALGORITHME 4 1.2.2. LES « PARFUMS» DE BLAST. 5 1.2.3. LES OPTIONS DE BLAST 6 1.2.4. CONCLUSIONS 7 1.3. PROBLEMES ET LIMITES DE LA RECHERCHE DE SIMILARITES POUR INFERER UNE FONCTION 8 1.4. LECTURE ET ANALYSE DES RESULTATS. 9 1.4.1. L'ANALYSE DE LA SECTION 3 10 1.4.2. L'ANALYSE DE LA SECTION 4 11 1.4.3. LES BASES DE DONNEES ACCESSIBLES

Algorithmique Par Pr. Mohamed El Marraki 2005/2006 M. El Marraki 1 15/02/2007 Algorithmique, module I2 SMP/SMC Sommaire 1. Généralités sur l’Algorithmique Introduction L’algorithmique Principe Les caractéristiques d’un Algorithme Analyse descendante L’algorithmique et la programmation Le but de la programmation Langages de programmation Pseudo langage 2. Les variables Déclaration des variables Noms de variables Types de variables 3. Les Primitives Affectation

in-memory. La mission se déroule au siège de SAP en Allemagne. Son objectif est la mise en place d’un outil facilitant des analyses de données scientifiques et plus précisément dans le domaine de la physique fondamentale. La physique nucléaire des hautes énergies produisant de grandes quantités des données a besoin des technologies Big-Data afin d’améliorer la performance des analyses et permettant d’obtenir des résultats intéressants. Cet outil de data mining est basé sur SAP HANA afin d’analyser des

responsables de la perte de temps durant la phase d’optimisation. Le travail présenté dans ce papier s’inscrit dans le cadre de l’intégration CAO, FAO et Calcul, nous proposons une démarche de reconstruction des modèles CAO à partir des résultats d’une analyse éléments finis dans le cas élastique. L’application au cas élastique permet en réalité de montrer les résultats de l’étude de faisabilité de la démarche globale et complète. Abstract : In a context of simultaneous engineering, integration between

de mise a niveau en mathématiques et en traitement du signal, qui leur permet de mieux comprendre les notions d’analyse spectrale et de filtrage numérique. Il n’est cependant pas question ici d’entrer dans le détail mathématique des principes et algorithmes utilisés en traitement de parole, mais plutôt d’esquisser les principes généraux, et de donner un aperçu de l’état de l’art. On trouvera dans ce document une introduction générale à l’ « objet parole » dont il sera question dans la suite du cours