Algorithmes d'approximation, partie 2 Ce cours est la suite du cours Algorithmes d'approximation, partie 1. Ici, vous apprendrez la dualité de programmation linéaire appliquée à la conception de certains algorithmes d'approximation, et la programmation semi-définie appliquée à Maxcut. En suivant les deux parties de ce cours, vous serez exposé à un éventail de problèmes aux fondements de l'informatique théorique, et à de puissantes techniques de conception et d'analyse. A la fin du cours, vous serez capable de reconnaître, face à un nouveau problème d'optimisation combinatoire, s'il est proche d'un des quelques problèmes de base connus, et vous serez capable de concevoir des relaxations de programmation linéaire et d'utiliser l'arrondi aléatoire pour tenter de résoudre votre propre problème. Le contenu du cours, et en particulier les devoirs, est de nature théorique et ne comporte pas d'exercices de programmation.
Algorithmes d'approximation - Partie II
Enseigné en Anglais
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Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module n'étudie pas de problème spécifique d'optimisation combinatoire. Il introduit plutôt une caractéristique centrale de la programmation linéaire, la dualité.
Inclus
9 vidéos11 lectures8 quizzes1 évaluation par les pairs
Ce module utilise la dualité de la programmation linéaire pour concevoir un algorithme pour un autre problème de base, le problème de la forêt de Steiner.
Inclus
8 vidéos9 lectures8 quizzes1 évaluation par les pairs
Ce module poursuit l'enseignement des applications algorithmiques de la dualité de la programmation linéaire en l'appliquant à un autre problème de base, le problème de localisation des installations.
Inclus
9 vidéos10 lectures8 quizzes1 évaluation par les pairs
Ce module utilise la programmation semi-définie pour concevoir un algorithme d'approximation pour un autre problème de base, le problème de la coupe maximale.
Inclus
11 vidéos12 lectures9 quizzes1 évaluation par les pairs
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École normale supérieure
EIT Digital
University of Colorado Boulder
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