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Complexité et Optimisation
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Espace de cours année 2021/2022 [Semestre 2]
Faculté des Sciences Exactes,des Sciences de la Nature et de la Vie
Département d'Informatique
Master 1
Intelligence Artificielle
Complexité et Optimisation
Références: Livres
Livre1
Livre1
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◄ TP4: Les Algorithmes Génétiques pour la résolution du Problème Sudoku
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Plan diapositives
Table de matières
objectif diapositives
objectif
Chapitre 1 diapositives
Chapitre 1: COMPLEXITE DES ALGORITHMES ET MESURE DE PERFORMANCE
Chapitre 2 diapositives
Chapitre 2: CLASSES ET COMPLEXITE D'UN PROBLEME
Chapitre 3 diapositives
Chapitre 3: OPTIMISATION DE LA COMPLEXITE ET LA STRATEGIE DIVISER POUR REGNER (D&C)
Chapitre 4 diapositives
Chapitre 4: OPTIMISATION COMBINATOIRE, METHODES EXACTES
Chapitre 5 diapositives
Chapitre 5: MÉTHODES APPROCHÉES, HEURISTIQUES SPECIALISÉES
Bibliographie diapositives
Bibliographie
TD1: GRANDEUR DES FONCTIONS ET COMPLEXITE DES ALGORITHMES ITÉRATIFS
TD2: D&C, THEOREME MASTER ET COMPLEXITE DES ALGORITHMES RECURSIFS
TD3: LES HEURISTIQUES POUR L'OPTIMISATION
TP1: Comparaison de temps de calcul d’algorithmes de tri
TP1: Comparaison de temps de calcul, Tri par tas (Heap Sort)
TP2: Algorithme A* pour le problème du 8 puzzle
TP3: Algorithme Hill Climbing pour le problème du 8 puzzle
TP4: Les Algorithmes Génétiques pour la résolution du Problème Sudoku
Livre2
Examen 2021-S2
Corrigé type examen 2021-S2
Examen+Corrigé type 2021-S1
Examen 2020
Corrigé type examen 2020
Livre2 ►
Complexité et Optimisation
Généralités
Plan
Objectif
Chapitre 1
Chapitre 2
Chapitre 3
Chapitre 4
Chapitre 5
Bibliographie
TDs
TPs
Références: Livres
Examen + Corrigé type
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Calendrier
Résumé de conservation de données
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