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Le problème du sac à dos multidimensionnel

AUTHOR Collectif
PUBLISHER Omniscriptum (02/28/2018)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description
Le probl me du sac dos plusieurs contraintes est un probl me classique de l'optimisation appartenant la classe des probl mes NP-difficiles. On le retrouve notamment sous la forme de sous-probl me de nombreux probl mes d'optimisation combinatoire. Les m thodes classiques de r solution exacte telles que la programmation dynamique ou le branch-and-bound ont t trait es abondamment dans la litt rature. Elles pr sentent n anmoins des faiblesses si elles sont utilis es telles quelles, d'o l'id e de faire coop rer ces m thodes en tirant profit de leurs sp cificit s afin de proposer soit des m thodes heuristiques performantes, soit des m thodes exactes plus efficaces. Les approches heuristiques que nous proposons sont compar es d'autres heuristiques de la litt rature. Notre m thode coop rative est, quant elle, compar e un algorithme de branch-and-bound. L'ensemble de ces tests num riques ont t men s pour diverses instances plus ou moins difficiles de la litt rature ainsi que sur des instances engendr es al atoirement.
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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9786131509964
ISBN-10: 6131509964
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: French
More Product Details
Page Count: 124
Carton Quantity: 64
Product Dimensions: 6.00 x 0.29 x 9.00 inches
Weight: 0.42 pound(s)
Country of Origin: FR
Subject Information
BISAC Categories
Mathematics | General
Mathematics | General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
Le probl me du sac dos plusieurs contraintes est un probl me classique de l'optimisation appartenant la classe des probl mes NP-difficiles. On le retrouve notamment sous la forme de sous-probl me de nombreux probl mes d'optimisation combinatoire. Les m thodes classiques de r solution exacte telles que la programmation dynamique ou le branch-and-bound ont t trait es abondamment dans la litt rature. Elles pr sentent n anmoins des faiblesses si elles sont utilis es telles quelles, d'o l'id e de faire coop rer ces m thodes en tirant profit de leurs sp cificit s afin de proposer soit des m thodes heuristiques performantes, soit des m thodes exactes plus efficaces. Les approches heuristiques que nous proposons sont compar es d'autres heuristiques de la litt rature. Notre m thode coop rative est, quant elle, compar e un algorithme de branch-and-bound. L'ensemble de ces tests num riques ont t men s pour diverses instances plus ou moins difficiles de la litt rature ainsi que sur des instances engendr es al atoirement.
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