Complexité en moyenne des algorithmes

les phases les plus impactantes selon un critère donné (émission GES, consommation énergie primaire, pollution des eaux, etc.) Identifier les différences entre les études mono-critère et multi-critère, mono-étapes / multi-étapes d’un point de vue complexité et exhaustivité Identifier les transferts d’impacts lors d’une modification / évolution d’un produit Ce que ne doit pas faire l’élève : S’investir dans les calculs détaillés au détriment de l’analyse critique Approches pédagogiques : Cas des

un magnétoscope ou un répondeur téléphonique réticent ? Si oui, sans le savoir, vous avez déjà exécuté des algorithmes. Plus fort : avez-vous déjà indiqué un chemin à un touriste égaré ? Avez vous fait chercher un objet à quelqu’un par téléphone ? Ecrit une lettre anonyme stipulant comment procéder à une remise de rançon ? Si oui, vous avez déjà fabriqué – et fait exécuter – des algorithmes. Comme quoi, l’algorithmique n’est pas un savoir ésotérique réservé à quelques rares initiés touchés par la

processus diff´er´es . . . . . . . . . A.3 R´eveil `a l’initiative d’un nœud sur un anneau `a jeton . . . . . A.3.1 La fonction handle admin(); . . . . . . . . . . . . . . . A.3.2 La fonction handle jeton(); . . . . . . . . . . . . . . . A.4 Pseudo-algorithme de notre application de simulation . . . . . . . . . . . . . . . . *tsk) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XIII XIII XIII XIII XIII XIV XIV XIV XV XVI IV ` TABLE DES MATIERES R´ esum´ e Le travail

. . . . . . Typologie des virus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Techniques de codage d’un virus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Détection virale et théorie de la complexité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Technologies de lutte antivirale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Utilisation malicieuse de la cryptographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Attaques

distribution (design de la chaîne logistique) : étude de différents scénarios de positionnement de plateformes, estimation des coûts et des délais afin de déterminer la configuration optimale de distribution Organisation des entrepôts : surfaces, moyens et ressources, type d’équipements, organisation et systèmes d’informations associés Gestion du positionnement et du dimensionnement du stock  Organisation et optimisation des transports de distribution  Suivi et pilotage des opérations : mise en

Base e 8 D´veloppement de Machines de Contexte e 9 Algorithmes et donn´es num´riques en B e e 10 Le contrˆle de l’ordre des op´rations o e 11 Explosion combinatoire du nombre de PO : origine et solution 12 Mod´lisation de tableaux en B e 13 Implantation de variables ensemblistes 14 Glossaire 1 3 7 27 49 63 85 97 105 119 129 139 145 151 1 Table des figures 1 Chapitre 1 Introduction Le langage et la m´thode B fournissent un moyen de produire des logiciels ou des syst`mes e e prouv´s

signer – La fonction qui effectue ce “résumé” est appelée fonction de hashage Contrôler l’intégrité Document Transmission du document Document Choix des algorithmes de hachage – Une fonction de hachage "H" transforme une entrée d'une dimension variable "m" et donne comme résultat une sortie de données inférieure et fixe "h Algorithme de hashage à sens unique, résistant aux collisions il doit être impossible de trouver m à partir de h. Hashage Hashage fonction de hachage doit remplir

couverture: viaduc de Millau, France. c Fabian Bastin, 2006 Table des matières 1 Introduction 1.1 Les origines de la recherche opérationnelle 1.2 La nature de la recherche opérationnelle . 1.3 Modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Algorithmes et logiciels . . . . . . . . . . 1.4.1 Un exemple avec GAMS . . . . . . 1.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

collecte située entre 10 M € et 50 M € de collecte appliquée sur la tranche excédant 10 M €. Au-delà, la prime supplémentaire est de 0,025% sans pouvoir dépasser 50 000 €. En effet, la collecte moyenne annuelle par OPCVM peut atteindre facilement les 200 Millions d’euros. Travail à faire 1. Algorithme permettant de calculer la prime de performance, la prime de régularité et la prime globale générées par un OPCVM donné : 1.1. Établir la liste des variables utilisées avec leur signification. 1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 Solveurs et langages de modélisation III Programmation en nombres entiers et optimisation combinatoire 27 27 30 31 31 32 39 39 41 42 6 Définitions et exemples 7 8 Complexité des problèmes et efficacité des algorithmes Problèmes polynomiaux 8.1 Le problème d’affectation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2 Modèle de transport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .