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Titre complet: Algorithmique de l’optimisation discrète. Introduction à l'analyse de dépendances: parallélisme et localité mémoire
Objectifs:
- conception et programmation de méthodes d’optimisation discrete: programmation dynamique (et branch&Bound); exemples d’applications
- analyser un algorithme (graphe de dépendances ou de flots de données): programmation itérative et récursive, de l’un à l’autre
- analyse de la localité mémoire et du parallélisme; performance des schémas itératifs et récursifs
- initiation au parallélisme multicoeur (boucles OpenMP simples)
- pratiquer : TP
Descriptif des 11 séances:
En terme de modules : Algorithmique et structures de données 1 et 2.
En terme de compétences : programmation impérative (itération, récursion, programmation procédurale, généricité ; mise en pratique). Structures de données
CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation (ex : TP, assiduité, participation) : TP individuel avec correction automatique
SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : examen écrit
Salle spécifique : non
Durée : 2 h
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) : tous documents manuscrits et photocopiés
Documents interdits (ex : livres, tous documents) : livres
Matériel (ex : calculatrices):
SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : oral si < 5 étudiants, écrit 2h si > 6 étudiants
Salle spécifique :
Durée :
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) :
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):
N1 = (3*E + TP) / 4
N2 = (3*E2 + TP) / 4
Introduction to Algorithms (chap 1-4, 17, 14, 15, 22, 24, 25), Cormen Leiserson Rivest Stein, MIT PRESS
Thinking in Java, B. Eckel, Prentice Hall
mise à jour le 21 novembre 2014