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Gamification
Louisa Mellor » Micro Mart ‘Gamification & the Web’
Life would be a lot easier for web and software designers if human beings weren’t so complex. Getting people to keep returning to your website or use your application would be child’s play if there was only a switch you could flip in people’s heads to make them do just that. Just imagine it – a switch that, when activated, turns potential customers from cynical tightwads into happy, receptive consumers of stuff. Visitors would be drawn to your site time and again.
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Abaque de Régnier
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Agent-based model - Wikipedia, the free encyclopedia
An agent-based model (ABM) (also sometimes related to the term multi-agent system or multi-agent simulation ) is a class of computational models for simulating the actions and interactions of autonomous agents (both individual or collective entities such as organizations or groups) with a view to assessing their effects on the system as a whole. It combines elements of game theory , complex systems , emergence , computational sociology , multi-agent systems , and evolutionary programming . Monte Carlo Methods are used to introduce randomness.Interpolation search (sometimes referred to as extrapolation search ) is an algorithm for searching for a given key value in an indexed array that has been ordered by the values of the key. It parallels how humans search through a telephone book for a particular name, the key value by which the book's entries are ordered. In each search step it calculates where in the remaining search space the sought item might be, based on the key values at the bounds of the search space and the value of the sought key, usually via a linear interpolation.
Interpolation search - Wikipedia, the free encyclopedia
Les algorithmes à estimation de distribution résolvent des problèmes d'optimisation en échantillonnant un modèle de distribution, dont les paramètres évoluent via des opérateurs de sélection. Ici, un AED à distribution normale mono-variante optimise un problème à une dimension x , l'échantillonnage est présenté aux différentes itérations i . Les algorithmes à estimation de distribution (« Estimation of Distribution Algorithms », EDA , en anglais) forment une famille de métaheuristiques inspirée des algorithmes génétiques . Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, via la manipulation d'un échantillonnage de la fonction décrivant la qualité des solutions possibles. Comme toutes les métaheuristiques utilisant une population de points, ils sont itératifs .
Algorithme à estimation de distribution - Wikipédia
Métaheuristique - Wikipédia
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une métaheuristique est un algorithme d’ optimisation visant à résoudre des problèmes d’ optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle , de l' ingénierie ou de l' intelligence artificielle ) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global, c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction , par échantillonnage d’une fonction objectif . Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une manière proche des algorithmes d'approximation ).
In artificial intelligence , an evolutionary algorithm (EA) is a subset of evolutionary computation , a generic population-based metaheuristic optimization algorithm . An EA uses some mechanisms inspired by biological evolution : reproduction , mutation , recombination , and selection . Candidate solutions to the optimization problem play the role of individuals in a population, and the fitness function determines the environment within which the solutions "live" (see also cost function ). Evolution of the population then takes place after the repeated application of the above operators. Artificial evolution (AE) describes a process involving individual evolutionary algorithm s; EAs are individual components that participate in an AE.
Evolutionary algorithm - Wikipedia, the free encyclopedia
In computer science , a data structure is a way of storing data in a computer so that it can be used efficiently. Often a carefully chosen data structure will allow a more efficient algorithm to be used. The choice of the data structure must begin from the choice of an abstract data structure .
Category:Data structures - Wikipedia, the free encyclopedia
Data structure - Wikipedia, the free encyclopedia
In computer science , a data structure is a particular way of storing and organizing data in a computer so that it can be used efficiently . [ 1 ] [ 2 ] Different kinds of data structures are suited to different kinds of applications, and some are highly specialized to specific tasks. For example, B-trees are particularly well-suited for implementation of databases, while compiler implementations usually use hash tables to look up identifiers. Data structures are used in almost every program or software system.
L' algorithmique est l’ensemble des règles et des techniques qui sont impliquées dans la définition et la conception d'algorithmes, c'est-à-dire de processus systématiques de résolution d'un problème permettant de décrire les étapes vers le résultat. En d'autres termes, un algorithme est une suite finie et non-ambiguë d’instructions permettant de donner la réponse à un problème. Si les instructions d'un algorithme s’exécutent les unes après les autres, l'algorithme est dit séquentiel , si elles s’exécutent en même temps, il est parallèle . Si l'algorithme exploite des tâches s’exécutant sur un réseau de processeurs on parle d’ algorithme réparti , ou distribué.
Algorithmique - Wikipédia
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes . Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d' optimisation , lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable.
Algorithme génétique - Wikipédia
The algorithms that surface content for us on Facebook and Google are miracles of modern programming. But Eli Pariser, author and chairman of the board at MoveOn.org, has concerns. In March, Pariser gave a popular TED talk about “filter bubbles” — the idea that when search and social networks only serve us content that we “like,” we’re not seeing content we need.
How Algorithms and Editors Can Work Together to Burst the "Filter Bubble"
[ edit ] Preamble This book aims to be an accessible introduction into the design and analysis of efficient algorithms. Throughout the book we will introduce only the most basic techniques and describe the rigorous mathematical methods needed to analyze them. The goal of the book is to show you how you can methodically apply different techniques to your own algorithms to make them more efficient. While this book mostly highlights general techniques, some well-known algorithms are also looked at in depth.
Algorithms - Wikibooks, open books for an open world
En vérité, aux tout premiers temps, naquit Chaos. Hésiode To create a little flower is the labour of ages. William Blake Les Algorithmes Evolutionnaires (AE) sont inspirés du concept de sélection naturelle élaboré par Charles Darwin. Le vocabulaire employé est directement calqué sur celui de la théorie de l’évolution et de la génétique. Nous parlerons donc d’individus (solutions potentielles), de population , de gènes (variables), de chromosomes , de parents , de descendants, de (...)