Complexité en moyenne des algorithmes

ont déjà été construits dès les années 1990 et la recherche progresse, bien que lentement, depuis. Ce domaine est soutenu financièrement par plusieurs organisations, entreprises ou gouvernements en raison de l'importance de l'enjeu : au moins un algorithme conçu pour utiliser un circuit quantique, l'algorithme de Shor, rendrait possible de nombreux calculs combinatoires[2] hors de portée d'un ordinateur classique en l'état actuel des connaissances. La possibilité de casser les méthodes cryptographiques

Introduction Structures de données (2012-2013) 4 2 ah-fsr-v2.0 Notion d'Arbre (Tree) Les arbres sont les structures de données les plus importantes en informatique Ce sont des structures non linéaires qui permettent d’obtenir des algorithmes plus performants que lorsqu’on utilise des structures de données linéaires telles que les listes et les tableaux Ils permettent une organisation naturelle des données Structures de données (2012-2013) 5 ah-fsr-v2.0 Notion d'Arbre (Tree)

Evaluer la complexité (~efficacité) des traitements. C’est à ce niveau que se situe l’algorithmique. • 1.1.3. La phase de réalisation. • • • • Choix d’un langage (parfois imposé). Programmation. Tests (selon les spécifications). Il faut ici tester les cas limites. La documentation d’utilisation et de maintenance. Pour le projet de cette année il faudra décrire l’algorithme avant de l’écrire ainsi que préciser sur quelles données on travaillera. Ce ne sera pas un gros projet mais un moyen projet à

(pollution, consommation d'énergie, nuisances sonores et risque d'accident) à considérer. Par la suite, nous avons construit un modèle de plus court chemin multiobjectif permettant d’optimiser les sept critères ainsi définis. Pour résoudre ce modèle, un algorithme de colonies de fourmis multiobjectif a été mis en place afin de prendre en compte le grand nombre de critères et l'intermodalité du réseau. Une implémentation est ensuite réalisée sur un réseau de transport intermodal se basant sur des données géographiques

4e Conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation «Organisation et Conduite d’Activités dans l’Industrie et les Services» MOSIM’03 – du 23 au 25 avril 2003 - Toulouse (France) UN ALGORITHME EVOLUTIONNISTE POUR LE PROBLEME DE TOURNEES SELECTIVES AVEC CONTRAINTES DE FENETRES DE TEMPS N. Hayari, M.-A. Manier, C. Bloch, A. El Moudni Laboratoire Systèmes et Transports UTBM, site de Belfort 90010 Belfort cedex Tel : (33) 3 84 58 33 97 Fax : (33) 3 84 58 33 42 Mél : (noureddine.hayari, marie-ange

informations comme un diagramme d’histogramme 3. Analyser l’image cible en utilisent la même méthode 4. Comparer le résultat aves des images stockés dans la base de données, utiliser l’algorithme « K-Nearest Neighbor (KNN) » 5. Si l’erreur moyenne est dans une certaine plage on lance le piège, sinon on fait rien Réalisation Premier étape : Lire une image On étudie la structure d’une image .bmp, .jpg, .png etc. Comment lire une image. La structure : Information Tête : Taille, Couleur

........4 2.1 Description.................................................................................................................4 2.2 Référentiels de connaissances et système d’activité de projet...................................4 3. Complexité et incertitude...................................................................................................5 4. Processus d’interaction ......................................................................................................6

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 65 68 70 70 71 72 7 Introduction a ` la complexit´ e des algorithmes 7.1 Complexit´e des algorithmes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2 Calculs ´el´ementaires de complexit´e . . . . . . . . . . . . . . 7.3 Quelques algorithmes sur les tableaux . . . . . . . . . . . . 7.3.1 Recherche du plus petit ´el´ement . . . . . . . . . . . 7.3.2 Recherche dichotomique . . . . . . . . . . .

Kerckhoffs .......................................................................................................... 33 5.Algorithme publié et algorithme secret ................................................................................. 33 5.1. Algorithme secret .......................................................................................................... 33 5.2. Algorithme publié ......................................................................................................... 33

de priorité. 2.3. Les règles d'association. 2.4. Un exemple d'utilisation (algorithme et programme CAML). 2.5. Fonctions locales, style modulaire. 3. Les valeurs de vérité (le type bool) 3.1. Les valeurs booléennes. 3.2. Les opérateurs de comparaison. 3.3. Les opérateurs logiques. 3.4. Les règles de priorité. Algorithmique et Programmation Fonctionnelle en langage Caml Page 4 3.5. Exemples d'utilisation (algorithme et CAML). 4. Les caractères et les chaînes (les types car et booléen). 4.1