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Algo Génétiques pour l'optimisation (Anglais)

Niveau : Complexe

Comment ca marche : représentation génétique, fonction de fitness, population, selection, recombinaison, mutation, replacement et convergence. Comparaison avec d'autres méthodes comment la recherche aléatoire, le recuit simulé (simulated anealing), hill climbing... Extensions au parallelisme et applications

Analyse statistique des données d’expression génomique

Niveau : Complexe

Description statistique élémentaire, Analyse en Composantes Principales, Positionnement multidimensionnel, Classification, Analyse Canonique, Modèle linéaire et régression, analyse de variance

Extraction des connaissances (Anglais)

Niveau : Très complexe

Un cours complexe qui mèle statistiques et graphes d'induction pour la recherche de connaissances à partir des données. Quelques problèmes sur le fichier mais il reste lisible.

Intelligence Artificielle : IA

Niveau : Initié

Les cours de l'université de Montréal au Québec. Cette archive regroupe plusieurs documents pdf. Les réseaux de neurones sont abordés.

Mémoire adaptative et Meta-Heuristiques

Niveau : Très complexe

Dans cette thèse, l'auteur nous immerge dans les heuristiques : Algos génétiques, Tabou, Colonie de fourmis (ACS). Il traite également des applications possibles de ces différents algos : TSP, QAP.On pourra néammoins regretter l'absence de réelles implémentations au profit d'une explication plus claire de ces algos.

Perceptron multicouches

Niveau : Expert

modélisations et régressions non linéaires multiples

Programmation Dynamique

Niveau : Complexe

une approche très théorique. Problèmes recherches : dichotomique, séquentielle, arrière; de tris : slowsort, quicksor; complexité... Puis la partie théorique de la programmation dynamique. Le cours aborde ensuite les graphes et les problématiques de leur parcours. Arborescence : arbres de poids minimum, Kruskal. Plus court chemin : Algo de Floyd, Bellman, Disktra. Les cycles eulériens et hamiltoniens...

Programmation Linéaire et Ordonnancement

Niveau : Maitrise

L'accent est mis sur la programmation linéaire, le théorème de dualité, et les applications à des problèmes discrets de type min-max. Cette partie repose essentiellement sur l'excellent livre «Linear Programming» de Chvatal d'où de nombreux exemples sont issus. Dans une moindre mesure, on donne un aperçu rapide des problèmes d'ordonnancement et des méthodes classiques pour les résoudre.

Recherche Operationnelle

Niveau : Maîtrise

Un superbe cours. Les Graphes, Les arbres, Représentation des graphes, Efficacité des algorithmes, complexité des problèmes, Recherche du plus court chemin, Ordonnancement, recherche du plus long chemin, Recherche du flot maximum, Programmation linéaire.

Techniques d'optimisation stochastiques

Niveau : Complexe

Un excellent cours sur l'optimisation des problèmes combinatoires. Les Algos Génétiques sont plus particulièrement étudiés avec les améliorations possibles pour ce genre d'algos. Les opérateurs de combinaison, selection, mutation...Les variantes avec le recuit simulé. Puis un cas concret (traffic aérien) est détaillé.

Techniques d'Optimisations Combinatoires

Niveau : Initié

Introduction à la Théorie de la Complexité, Classes P et NP, Typologie de Problèmes, Méthodes Heuristiques, Méthodes Exactes, Problèmes de tournées, Parcours eulériens, Problème dérivé : le problème du postier chinois, Parcours hamiltoniens, Heuristiques (glouton, tabous, génétique...) Recherches locales, Recherches globales, Problèmes dérivés et extensions du PVC