Itération

de détecter rapidement les défauts ? Écrivons donc les tests en premier et automatisons-les ; la revue de code est une bonne pratique ? Menons-la en permanence ; il faut privilégier les livraisons fréquentes ? Adoptons un développement avec des itérations les plus courtes possibles ; le client doit être associé ? Intégrons-le à l’équipe de réalisation… Méthode encore récente donc en évolution .com => mise sur le marché rapide nécessaire. Les méthodes traditionnelles ne sont pas adaptées.

de changement Coût marginal (1,1) (1,1), (1,2), (3,2), (3,1) 15 (1,3) (1,3), (1,2), (3,2), (3,3) 5 (2,2) (2,2), (3,2), (3,1), (2,1) -1 (2,3) (2,3), (3,3), (3,1), (2,1) -7 (b) Case entrante : (2,3). (c) Case sortante : (3,3). 5. Une itération de l’algorithme du transport (a) Le tableau suivant donne les cycles de changement et les coûts marginaux des différentes cases hors base. Case hors base Cycle de changement Coût marginal (1,1) (1,1), (1,2), (2,2), (2,1) 9 (1,3) (1,3), (1

dans le pseudo-concept qui le contient, autrement dit, la pertinence du concept est relative à sa taille. La stratégie de parcours adoptée dans cette approche est une exploration en profondeur. Le déroulement de l'algorithme est comme suit : À une itération donnée, nous pouvons extraire un ensemble n de pseudo-concepts qui sont triés par ordre de gain décroissant. L'algorithme sélectionne le pseudo-concept P CF(i,j) , qui maximise cette valeur. Deux cas se présentent :  Dans le cas

z = 5x1 + 4x2 + 3x3 s.c. 2x1 + 3x2 + x3 ≤ 5 4x1 + x2 + 2x3 ≤ 11 3x1 + 4x2 + 2x3 ≤ 8 x1, x2, x3 ≥ 0 max z = 5x1 + 4x2 + 3x3 s.c. x4 = 5 - 2x1 - 3x2 - x3 x5 = 11 - 4x1 - x2 - 2x3 x6 = 8 - 3x1 - 4x2 - 2x3 x1, x2, x3, x4, x5, x6 ≥ 0 6 • 3 Itération • Idée 2 : d’une solution réalisable (x1, …, x6) trouver une autre réalisable (x’1, … x’6) meilleure, i.e. 5x1 + 4x2 + 3x3 < 5x’1 + 4x’2 + 3x’3 • Première solution réalisable : x1 = x2 = x3 = 0, x4 = 5, x5 = 11, x6 = 8, objectif z = 0 • Amélioration

tests,...) –! le contrôle (planification, évaluation,...) du processus de production 25 Outils Communication 26 Cycle de développement Phases temps Vision •! •! •! •! Prelim Iteration ... Cycle de développement Itérations (1) Arch Iteration ... Cons Cons Iteration Iteration ... Trans Iteration ... Architecture Premières fonctionnalités Livraison Produit Release Release Release Release Release Release Release Release •! •! Pré-étude : Définition de la portée du projet

Client 1 Client 2 Client 3 Client 4 Disponibilité Regret Entrepôt A 36 30 33 30 180 0 Entrepôt B 48 54 51 45 90 3 Entrepôt C 63 66 57 60 270 3 Demande 150 225 90 75 540 Regret 12 24 18 15 Itération n°1 On choisit le plus grand regret Ici entre 12. 24. 18. 15. 0. 3. 3, on sélectionne 24. Pour la colonne ou la ligne en question, on choisit le plus petit chiffre. Ici entre 30. 54. 66, on sélectionne 30. On essaye de saturer ensuite la ligne

haute qualité - Satisfaire le client et lui apporter de la valeur - Livraison de valeur continue par le choix des fonctionnalités priorisées - Feedback permanent et résultats visibles (et non décrit) - Tests et contrôles qualité à chaque itération - Refactoring (sorte de nettoyage pour la compréhension de tous du codage, si quelqu’un d’autre utilise le fichier source il sait s’en servir) au service de la qualité du code - Evolutivité 5. L’acceptation du changement - « Embrace change »

réside dans la mise en correspondance d'un ou plusieurs critères par itérations successives. Ces itérations sont réalisées, soit par traitement informatique, soit par pointage manuel. Pour ce faire, nous nous appuyons sur trois méthodes. • Critères communs et uniques Numéro de série, numéro d’immobilisation si reporté sur étiquette CAB, numéro de CAB antérieur (inventaire de contrôle) • Critères communs Rapprochement par itérations successives. Cela consiste à avoir un maximum d’éléments communs

semilogy((1:i)',(resi)); res=norm(b-A*x); fprintf('temps=%5.2f, Iterations:%5i, residu(res): %10.2e\n',t,i,res); case 'GPO' %%%%% A PROGRAMMER fprintf('METHODE: %s\n', METHODE); tic; [x,i,resi]=GPO(A,b,x0,eta,Imax); t=toc; clf; semilogy((1:i)',(resi)); res=norm(b-A*x); fprintf('temps=%5.2f, Iterations:%5i, residu(res): %10.2e\n',t,i,res); case 'GC'

autosimilarité. Ceci signifie, qu'à différentes échelles appelées itération, une partie de la fractale sera similaire à la fractale dans son intégralité et ce aussi loin que l'on puisse "zoomer". Cette particularité ne s’applique pas à toutes les fractales, mais a un grand nombre d’entre elles que nous étudierons. Pour illustrer ce principe, prenons le triangle de Sierpinski. Il se construit en partant d'un triangle équilatéral noir. À chaque itération, on "évide" chaque triangle en "enlevant" le triangle