3. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Dénition 1
Dénition 2
Méthodes de résolution
Les méthodes exactes
permettent d'obtenir la solution optimale à chaque fois, mais
le temps de calcul peut être long si le problème est compliqué
à résoudre.
Elaziz Ghazouani Bin Packing
4. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Dénition 1
Dénition 2
Méthodes de résolution
Les méthodes exactes
permettent d'obtenir la solution optimale à chaque fois, mais
le temps de calcul peut être long si le problème est compliqué
à résoudre.
Les méthodes approchés
appelées heuristiques, permettent d'obtenir une solution
approchée, donc pas nécessairement optimale.
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5. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Dénition 1
Dénition 2
Heuristique
Heuristique : est un algorithme qui fournit rapidement une
solution réalisable, pas nécessairement optimale, pour un
problème d'optimisation.
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6. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Dénition 1
Dénition 2
Heuristique
Heuristique : est un algorithme qui fournit rapidement une
solution réalisable, pas nécessairement optimale, pour un
problème d'optimisation.
Métaheuristique
Métaheuristique : est un algorithme d'optimisation visant à
résoudre des problèmes d'optimisation diciles (souvent issus
des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou
de l'intelligence articielle) pour lesquels on ne connaît pas de
méthode classique plus ecace.
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7. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Le problème du bin packing
Présentation de problème
On considère un ensemble de sacs (bin) identiques et un
ensemble d'objets dont on connait le poids. Sachant que les
sacs ne peuvent supporter qu'un poids maximum, combien
faudra-t-il au minimum de sacs pour y ranger l'ensemble des
objets considérés? ce problème d'optimisation, connu de bin
packing problem
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18. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Algorithme MBS (Minimum Bin Slack)
Algorithme MBS'
Principe
1 Trier les objets par ordre croissant selon leurs poids.
2 charger l'objet qui a le poids le plus lourd.
3 comparer l'espace restant de bin (espace_rest) avec les
poids des objets restants.
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19. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Algorithme MBS (Minimum Bin Slack)
Algorithme MBS'
Principe
1 Trier les objets par ordre croissant selon leurs poids.
2 charger l'objet qui a le poids le plus lourd.
3 comparer l'espace restant de bin (espace_rest) avec les
poids des objets restants.
4 Si on trouve un poids d'objet qui satisfaire espace_rest
on le charge, sinon on passe au bin suivat.
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20. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Algorithme MBS (Minimum Bin Slack)
Algorithme MBS'
Principe
1 Trier les objets par ordre croissant selon leurs poids.
2 charger l'objet qui a le poids le plus lourd.
3 comparer l'espace restant de bin (espace_rest) avec les
poids des objets restants.
4 Si on trouve un poids d'objet qui satisfaire espace_rest
on le charge, sinon on passe au bin suivat.
5 répéter l'étape 2 jusqu'à charger tous les objets.
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33. Introduction
Exemple de problème
Algorithmes
Application
Algorithme MBS (Minimum Bin Slack)
Algorithme MBS'
Principe
principe
C'est le même principe que l'algorithme MBS sauf qu'à
l'étape 2 on choisit aléatoirement le premier objet qu'on
va le mettre dans le bin vide.
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