Stratégies de Résolution de problèmes

Approfondir les connaissances des élèves en analyse, algorithmes, méthodes de résolution, performantes et programmation. Parmi les objectifs de cours, il est important de donner aux élèves les connaissances et les méthodes et outils pratiques nécessaires à la mise en œuvre de l'activité de modélisation de solutions et/ou de conception d’algorithmes et de leur programmation. L'étude d'exemples de problèmes réputés complexes et les solutions proposées en informatique compléteront ce cours.

• Analyse et calcul de complexité des algorithmes récursivité (cf. CAML).
• Introduction courte aux TDAs et les types de données remarquables stratégies de résolution algorithmique.
• Stratégie Diviser et Régner, Programmation Dynamique.
• Approche Greedy (approche Gloutonne / gradient).
• Algorithmes à essais successifs, Back Tracking (AES et BT).
• Branch and Bound (B & B).
• Résolution de l’équation caractéristique pour le calcul de complexité.
• Exemples de calcul de complexité.
• Méthodes de preuve (optionnel).
• Introduction à la théorie NP (optionnel).
• Algorithmes sur la théorie des nombres avec calcul de complexité (optionnel) optimisation (au sens recherche opération).
• Graphe comme outils de modélisation, Algorithmes de graphes, Théorie des graphes.