Licence. Page médiation : activités. Vous voulez m'aider ?
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J'ai essayé de recenser sur cette page quelques conseils que je donnerais à quelqu'un-e qui débute en médiation scientifique. Algorithmique. Algorithme glouton. Algorithme glouton Généralités Algorithme glouton Exercice Programme en python Généralités Optimiser un problème, c’est déterminer les conditions dans lesquelles ce problème présente une caractéristique spécifique.
Les techniques de programmation dynamique ou d’optimisation linéaire, certaines algorithmes numériques peuvent apporter une solution. Le principal avantage des algorithmes gloutons est leur facilité de mise en œuvre. Algorithme glouton : Principe Le principe de l’algorithme glouton (greedy algorithm) : faire toujours un choix localement optimal dans l’espoir que ce choix mènera à une solution globalement optimale. Exercice. Les algorithmes gloutons. Les algorithmes gloutons présentent l'avantage d'une conception relativement aisée à mettre en œuvre.
Cependant la solution n'est pas toujours optimale. Le problème du rendu de pièces L'algorithme glouton est d'une bonne efficacité avec le système monétaire européen, il fournit la solution à laquelle on s'attend et qui est optimale. Maintenant, imaginons un système monétaire dans lequel il y aurait seulement des pièces de 1, 3 et 4 unités. Supposons qu'on doive me rentre 6 unités monétaires. Tout le monde dira bien entendu qu'il faut rendre 2 pièces de 3 unités pour minimiser le nombre de pièces rendues. Cependant, la méthode gloutonne rendra 1 pièce de 4 unités et 2 pièces de 1 unité. En effet, elle va d'abord choisir la pièce de plus haute valeur en dessous du rendu, soit celle de 4 unités.
On aura donc 3 pièces au lieu de 2, la solution n'est pas optimale. Le problème du sac à dos Mais qu'en serait-il si les poids des objets étaient très déséquilibrés ? Prenons un exemple. NSI (Numérique et Sciences Informatiques) : algorithmes gloutons. Présentation des d'algorithmes gloutons avec exemples et TD. 1.
Présentation de la notion d'algorithme glouton Les problèmes d'optimisation L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. Les problèmes d'optimisation classiques sont par exemple : la répartition optimale de tâches suivant des critères précis (emploi du temps avec plusieurs contraintes) ;le problème du rendu de monnaie ;le problème du sac à dos ;la recherche d’un plus court chemin dans un graphe ; le problème du voyageur de commerce. Résoudre un problème d'optimisation : les algorithmes gloutons De nombreuses techniques informatiques sont susceptibles d’apporter une solution exacte ou approchée à ces problèmes. Top 2. Un achat dit en espèces se traduit par un échange de pièces et de billets. Le problème du rendu de monnaie consiste à déterminier la solution avec le nombre minimal de pièces.
NSI Algorithme glouton. La méthode glouton est une méthode de recherche de solution locale qui va apporter une solution globale non nécessairement optimale.
Le problème se ramène à chaque étape à un problème plus simple et chaque étape selectionne l'une des meilleures possibilités et ne remet jamais en cause les choix précédents. Parmis les exemples classiques, le rendu de monnaie: on veut rendre la monnaie de façon optimale cad avec le moins de pièces possible. Quelle est la stratégie la plus simple à adopter? Aller au plus pressé: rendre la plus grande pièce possible. Par exemple, en euros, si je dois rendre 195 ct, je rends en premier 1€ (100ct), puis 50 ct puis 20ct puis 20ct puis 5ct.