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23 relations: Algorithme d'approximation, Algorithmique, Bio-informatique, Branch and cut, Combinaison linéaire, Complexité en temps, Dan Gusfield, Ensemble, Enveloppe convexe, Hendrik Lenstra, Informatique théorique, Mathématiques, Méthode des plans sécants, NP-difficile, Optimisation (mathématiques), Optimisation linéaire, Problème algorithmique, Problème de couverture par ensembles, Recherche opérationnelle, Relaxation continue, Séparation et évaluation, Théorie de la complexité (informatique théorique), 21 problèmes NP-complets de Karp.
Algorithme d'approximation
En informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation.
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Algorithmique
Organigramme de programmation représentant l'algorithme d'Euclide. Lalgorithmique est l'étude et la production de règles et techniques qui sont impliquées dans la définition et la conception d'algorithmes, c'est-à-dire de processus systématiques de résolution d'un problème permettant de décrire précisément des étapes pour résoudre un problème algorithmique.
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Bio-informatique
La bioinformatique (ou bio-informatique), est un champ de recherche multidisciplinaire de la biotechnologie où travaillent de concert biologistes, médecins, informaticiens, mathématiciens, physiciens et bioinformaticiens, dans le but de résoudre un problème scientifique posé par la biologie.
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Branch and cut
en Branch and cut est une méthode d'optimisation combinatoire pour résoudre des problèmes d'optimisation linéaire en nombres entiers.
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Combinaison linéaire
En mathématiques, une combinaison linéaire est une expression construite à partir d'un ensemble de termes en multipliant chaque terme par une constante et en ajoutant le résultat.
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Complexité en temps
En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée.
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Dan Gusfield
Dan Gusfield (de nom complet Daniel Mier Gusfield) est un informaticien américain spécialiste en informatique théorique, distinguished professeur emeritus d'informatique à l'université de Californie à Davis.
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Ensemble
Ensemble de polygones dans un diagramme d'Euler En mathématiques, un ensemble désigne intuitivement un rassemblement d’objets distincts (les éléments de l'ensemble), « une multitude qui peut être comprise comme une totalité » pour paraphraser Georg Cantor qui est à l'origine de la théorie des ensembles.
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Enveloppe convexe
L'enveloppe convexe d'un objet ou d'un regroupement d'objets géométriques est l'ensemble convexe le plus petit parmi ceux qui le contiennent.
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Hendrik Lenstra
Hendrik Willem Lenstra Junior, né le à Zaandam, est un mathématicien néerlandais, spécialiste de théorie algorithmique des nombres.
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Informatique théorique
Une représentation artistique d'une machine de Turing. Les machines de Turing sont un modèle de calcul. L'informatique théorique est l'étude des fondements logiques et mathématiques de l'informatique.
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Mathématiques
Les mathématiques (ou la mathématique) sont un ensemble de connaissances abstraites résultant de raisonnements logiques appliqués à des objets divers tels que les ensembles mathématiques, les nombres, les formes, les structures, les transformations; ainsi qu'aux relations et opérations mathématiques qui existent entre ces objets.
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Méthode des plans sécants
Application de la méthode des plans sécants au problème du voyageur de commerce. En mathématiques, et spécialement en optimisation linéaire en nombres entiers, la méthode des plans sécants, ou cutting plane method, est une méthode utilisée pour trouver une solution entière d'un problème d'optimisation linéaire.
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NP-difficile
Mise en évidence d'un problème NP-difficile si Problème P ≟ NP. Un problème NP-difficile est, en théorie de la complexité, un problème appartenant à la classe NP-difficile, ce qui revient à dire qu'il est au moins aussi difficile que les problèmes les plus difficiles de la classe NP.
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Optimisation (mathématiques)
L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble.
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Optimisation linéaire
Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (''x''1, ''x''2). La fonction-coût ''f''c est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe.
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Problème algorithmique
Un problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre.
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Problème de couverture par ensembles
En informatique théorique, le problème de couverture par ensembles (Set Cover problem en anglais) est un problème d'algorithmique particulièrement important car c'est l'un des 21 problèmes NP-complets de Karp.
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Recherche opérationnelle
La recherche opérationnelle peut être définie comme l'ensemble des méthodes et techniques rationnelles orientées vers la recherche du meilleur choix dans la façon d'opérer en vue d'aboutir au résultat visé ou au meilleur résultat possible ou encore au résultat optimal.
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Relaxation continue
En informatique théorique et en recherche opérationnelle, la relaxation continue est une méthode qui consiste à interpréter de façon continue un problème combinatoire ou discret.
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Séparation et évaluation
Un algorithme par séparation et évaluation, ou en anglais, est une méthode générique de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire.
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Théorie de la complexité (informatique théorique)
P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée…) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
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21 problèmes NP-complets de Karp
Les 21 problèmes NP-complets de Karp ont marqué une étape importante de l'histoire de la théorie de la complexité des algorithmes.
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Redirections ici:
Integer Linear Programming, Integer programming, Optimisation linéaire en nombre entier, PLNE, Programmation linéaire en nombres entiers.
