 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Graphes et optimisation combinatoire | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-011 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 36 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Notions de base de la théorie des graphes et structures de données; étude de problèmes de la théorie des graphes: arbres, plus court chemin, connexité, flots;introduction à la complexité : classes P et NP; étude de problèmes classiquesde l'optimisation combinatoire : sac-à-dos, couverture, voyageur de commerce; introduction aux méta-heuristiques
Les modalités d'enseignement sont susceptibles d'être ajustées en fonction
du contexte d'enseignement imposé par les mesures sanitaires.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Supports complémentaires
Copie de présentation - Partie 2 - Optimisation combinatoire - D. Tuyttens
,Copie de présentation - Partie 3 - Métaheuristiques - M. Mezmaz
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
P. Lacomme, C. Prins & M. Sevaux Algorithmes de graphes, Editions Eyrolles, 2003. J. Dréo, A. Pétrowski, P. Siarry & E. taillard Métaheuristiques pour l'optimisation difficile, Editions Eyrolles, 2003.
Mode d'enseignement
- Face à face
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend