Optimisation combinatoire. Tome 2, Concepts avancés

Par : Vangelis Paschos

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  • Nombre de pages300
  • PrésentationRelié
  • Poids0.63 kg
  • Dimensions16,0 cm × 24,0 cm × 0,0 cm
  • ISBN2-7462-1039-8
  • EAN9782746210394
  • Date de parution10/05/2005
  • CollectionIC2. Informatique et systèmes
  • ÉditeurHermes Science Publications

Résumé

Ce livre est dédié à des concepts avancés l'optimisation combinatoire, comme l'approximation polynomiale et la robustesse des solutions et des algorithmes. Ce sont des thématiques considérées aux frontières entre la recherche opérationnelle et l'optimisation combinatoire, l'informatique théorique et les mathématiques discrètes. Cet ouvrage est divisé en deux parties : éléments de la théorie et techniques de l'approximation polynomiale et robustesse en optimisation combinatoire. La première partie, dédiée à l'approximation polynomiale, présente : les principes généraux de la théorie de l'approximation polynomiale (approximabilité - inapproximabilité des problèmes), les réductions préservant l'approximabilité des problèmes, et la résolution exacte et approchée des problèmes combinatoires par la recherche locale. La deuxième partie, dédiée à la robustesse, présente quelques-unes des notions de robustesse de solutions en optimisation combinatoire : optimisation combinatoire inverse, optimisation combinatoire probabiliste et algorithmique on-line.
Ce livre est dédié à des concepts avancés l'optimisation combinatoire, comme l'approximation polynomiale et la robustesse des solutions et des algorithmes. Ce sont des thématiques considérées aux frontières entre la recherche opérationnelle et l'optimisation combinatoire, l'informatique théorique et les mathématiques discrètes. Cet ouvrage est divisé en deux parties : éléments de la théorie et techniques de l'approximation polynomiale et robustesse en optimisation combinatoire. La première partie, dédiée à l'approximation polynomiale, présente : les principes généraux de la théorie de l'approximation polynomiale (approximabilité - inapproximabilité des problèmes), les réductions préservant l'approximabilité des problèmes, et la résolution exacte et approchée des problèmes combinatoires par la recherche locale. La deuxième partie, dédiée à la robustesse, présente quelques-unes des notions de robustesse de solutions en optimisation combinatoire : optimisation combinatoire inverse, optimisation combinatoire probabiliste et algorithmique on-line.