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Projet d’Algorithme et Complexité Couplage optimal 1 ère année de Master Informatique UFR Sciences et Techniques Dijon Année 2010-2011 Harbelot-Chabot

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Projet d’Algorithme et Complexité

Couplage optimal

1ère année de Master InformatiqueUFR Sciences et Techniques Dijon

Année 2010-2011Harbelot-Chabot

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1) Présentation du problème de couplage optimal

2) Solution n°1: Méthode Hongroise

3) Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

4) Analyse comparative

Plan

6) Conclusion

5) Choix techniques

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Problème de couplage optimal

Associer des objets d'un problème deux par deux en minimisant le coût des associations entre les objets

Couplage: Etant donné un graphe non orienté G=(S,A), un couplage est un sous-ensemble d’arête M appartenant à A tel que, pour tous les sommets v appartenant à S, au plus une arête de M est incidente à V

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Solution n°1: Méthode Hongroise

La méthode hongroise en 5 étapes:

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Solution n°1: Méthode Hongroise

Exemple de couplage optimal à l’aide de la méthode Hongroise:

1 2 3

3 1 2

1 3 2

Matrice initiale:

0 1 2

2 0 1

0 2 1

Réduction des lignes:

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Solution n°1: Méthode Hongroise

0 1 1

2 0 0

0 2 0

Réduction des colonnes:

0 1 1

2 0 0

0 2 0

Traçage des traits:

Etudiant Projet Coût

1 1 1

2 2 1

3 3 2

Solution optimale:

Coût de la solution:

1 + 1 + 2 = 4

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Conversion du problème de couplage optimal en problème de maximisation de flot

Utilisation de l’algorithme de Ford-Fulkerson

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Etape 1

•Création du graphe d’écart

Etape 2

•Recherche d’un chemin de coût minimal

Etape 3

•Amélioration du flot

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Exemple de couplage optimal à l’aide de l’algorithme de Ford-Fulkerson:

Phase 1 – Etape 1:

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Phase 1 – Etape 2:

Chemin de coût minimal: 1, 2, 5, 8

Phase 1 – Etape 3:

Amélioration du flot = 1 Flot=1

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Phase 2 – Etape 1:

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Phase 2 – Etape 2:

Phase 2 – Etape 3:

Chemin de coût minimal: 1, 3, 6, 8

Amélioration du flot = 1 Flot=2

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Phase 3 – Etape 1:

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Solution n°2: Algorithme de Ford-Fulkerson

Phase 3 – Etape 2:

Phase 3 – Etape 3:

Chemin de coût minimal: 1, 4, 7, 8

Amélioration du flot = 1 Flot=3

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Analyse comparative

Complexité de la méthode Hongroise: O(n²*n)

Complexité de l’algorithme de Ford-Fulkerson = O(n²*M)

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Analyse comparative

Langage concis = Programme court

LANGAGE DE PROGRAMMATION

PARADIGMES DE PROGRAMMATION

Performances correctes

Utilisation de plusieurs paradigmes possibles

Paradigme Objet = Représentation du graphe et de ses composantes

Paradigme Impératif = Manipulation de matrices pour la méthode Hongroise

Paradigme Fonctionnel = Parcours de listes et recherche dans le graphe

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Conclusion

Apports

Renforcement des connaissances relatives

au langage OCaml

Etude approfondie d’un problème et de ses solutions possibles

Mise en place des connaissances

acquises en matière de complexité

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Oui

Avez-vous des questions ?

NonFulkerson…quoi?C’est déjà le matin??