Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
Arbre de jeuEn théorie des jeux, un arbre de jeu est un arbre (au sens de la théorie des graphes) dont les nœuds sont des positions dans un jeu et dont les arêtes sont des mouvements. L'arbre de jeu complet est l'arbre de jeu commençant à la position initiale et contenant tous les mouvements possibles depuis chaque position. vignette| Les deux premiers de l'arbre de jeu pour le tic-tac-toe. Le diagramme ci-contre montre comment coder dans une représentation arborescente le premier tour de jeu au tic-tac-toe : ce sont les deux premiers niveaux dans l'arborescence, la racine représentant la position initiale (une grille vide, en l'occurrence).
Heuristique (mathématiques)Au sens le plus large, l'heuristique est la psychologie de la découverte, abordée par différents mathématiciens. En algorithmique, une heuristique est une méthode de calcul qui fournit rapidement une solution réalisable, pas nécessairement optimale ou exacte, pour un problème d'optimisation difficile. On distingue en général plusieurs temps la prise en compte du problème (question, contexte : données, contraintes, acteurs, tenants et aboutissants) l'incubation, recherche de solution, rumination parfois très longue ; la méthode du problème résolu peut ici dégager les conditions nécessaires à respecter.
Algorithme de recherche best-firstLa recherche best-first (littéralement : le meilleur en premier) est un algorithme de recherche qui parcourt un graphe en explorant le nœud le plus "prometteur" selon une règle spécifique. Judea Pearl décrit la recherche best-first comme l'estimation de la qualité d'un nœud n par une "fonction heuristique d'évaluation qui, en général, peut dépendre de la description de n, de l'état d'arrivée, des informations amassées par l'algorithme au moment de l'évaluation et, surtout, de connaissances supplémentaires à propos du problème".
Admissible heuristicIn computer science, specifically in algorithms related to pathfinding, a heuristic function is said to be admissible if it never overestimates the cost of reaching the goal, i.e. the cost it estimates to reach the goal is not higher than the lowest possible cost from the current point in the path. It is related to the concept of consistent heuristics. While all consistent heuristics are admissible, not all admissible heuristics are consistent. An admissible heuristic is used to estimate the cost of reaching the goal state in an informed search algorithm.
Algorithme A*En informatique, plus précisément en intelligence artificielle, l'algorithme de recherche A* (qui se prononce A étoile, ou A star en anglais) est un algorithme de recherche de chemin dans un graphe entre un nœud initial et un nœud final tous deux donnés. En raison de sa simplicité il est souvent présenté comme exemple typique d'algorithme de planification, domaine de l'intelligence artificielle.
Recherche dichotomiqueLa recherche dichotomique, ou recherche par dichotomie (), est un algorithme de recherche pour trouver la position d'un élément dans un tableau trié. Le principe est le suivant : comparer l'élément avec la valeur de la case au milieu du tableau ; si les valeurs sont égales, la tâche est accomplie, sinon on recommence dans la moitié du tableau pertinente. Le nombre d'itérations de la procédure, c'est-à-dire le nombre de comparaisons, est logarithmique en la taille du tableau.
Recherche exhaustiveLa recherche exhaustive ou recherche par force brute est une méthode algorithmique qui consiste principalement à essayer toutes les solutions possibles. Par exemple pour trouver le maximum d'un certain ensemble de valeurs, on consulte toutes les valeurs. En cryptanalyse on parle d'attaque par force brute, ou par recherche exhaustive pour les attaques utilisant cette méthode. Le principe de cet algorithme est d'essayer toutes les possibilités dans un intervalle. Un exemple courant est l'attaque par force brute des mots de passe.
Game complexityCombinatorial game theory measures game complexity in several ways: State-space complexity (the number of legal game positions from the initial position), Game tree size (total number of possible games), Decision complexity (number of leaf nodes in the smallest decision tree for initial position), Game-tree complexity (number of leaf nodes in the smallest full-width decision tree for initial position), Computational complexity (asymptotic difficulty of a game as it grows arbitrarily large).
Planification en FranceLa planification en France, gérée par le commissariat général du Plan, voit le jour en 1946 à l'initiative de Jean Monnet. Elle se poursuivra pendant près d'un demi-siècle selon des modalités différentes. L'idée d'une planification en France n'est pas apparue dans l'immédiat après-Seconde Guerre mondiale : elle fut portée par différents mouvements politiques durant l'entre-deux-guerres, et fut à l'origine de la scission entre la SFIO et le PSdF en 1933, inspirée par le planisme du chef du Parti ouvrier belge Henri de Man.
Planification économiqueLa planification économique est un mécanisme d'allocation des ressources qui est en contraste avec les mécanismes du marché. En tant que mécanisme de coordination pour l'économie socialiste, la planification économique se substitue aux facteurs du marché et est définie comme une attribution directe des ressources, en contraste avec le mécanisme de répartition indirecte du marché. Il existe différents types de procédures de planification. Le niveau de centralisation de la prise de décision dans la planification dépend du type spécifique de mécanisme de planification employé.
Élagage alpha-bêtaEn informatique, plus précisément en intelligence artificielle et en théorie des jeux, l’élagage alpha-bêta (abrégé élagage αβ) est une technique permettant de réduire le nombre de nœuds évalués par l'algorithme minimax. Il est utilisé dans des programmes informatiques qui jouent à des jeux à 2 joueurs, comme les échecs ou les dames. L'algorithme minimax effectue une exploration complète de l'arbre de recherche jusqu'à un niveau donné. L'élagage alpha-beta permet d'optimiser grandement l'algorithme minimax sans en modifier le résultat.
Économie planifiéeLa « planification impérative de l'économie » est dirigée, généralement à l’échelle d’un État, au moyen d’un plan fixant les objectifs de production sur une période annuelle ou pluriannuelle. Autrement dit, elle désigne un mode d'organisation fondé sur la propriété collective ou étatique des entreprises qui se voient imposer des objectifs de production par un plan centralisé. Elle peut être démocratique ou non, selon les différents pays qui l'ont appliquée.
Algorithme de parcours en largeurL'algorithme de parcours en largeur (ou BFS, pour Breadth-First Search en anglais) permet le parcours d'un graphe ou d'un arbre de la manière suivante : on commence par explorer un nœud source, puis ses successeurs, puis les successeurs non explorés des successeurs, etc. L'algorithme de parcours en largeur permet de calculer les distances de tous les nœuds depuis un nœud source dans un graphe non pondéré (orienté ou non orienté). Il peut aussi servir à déterminer si un graphe non orienté est connexe.
Incertitude de mesurevignette|Mesurage avec une colonne de mesure. En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage (d'après le Bureau international des poids et mesures). Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.
Urbanismevignette|upright=1.0|Gratte-ciel vus depuis la tour CN à Toronto (Canada). vignette|upright=1.0|Vue d'un quartier de Pachuca (Mexique). L'urbanisme est l'ensemble des sciences, des techniques et des arts relatifs à l'organisation et à l'aménagement des espaces urbains. Ce projet peut être sous-tendu par une volonté d'assurer le bien-être de l'homme et d'améliorer les rapports sociaux en préservant l'environnement. Les professionnels qui exercent ce métier sont des urbanistes.
Aménagement du territoirevignette|Un exemple d'aménagement du territoire : l'autoroute française A63 traversant les Landes. L'aménagement du territoire est . Cette discipline traduit l'ensemble d'actions menées par des acteurs publics (ou privés dans le cadre de missions de service public qui leur sont confiées) qui interviennent sur un territoire donné et en façonnent son paysage (routes, ponts, usines, etc.).
Propagation des incertitudesUne mesure est toujours entachée d'erreur, dont on estime l'intensité par l'intermédiaire de l'incertitude. Lorsqu'une ou plusieurs mesures sont utilisées pour obtenir la valeur d'une ou de plusieurs autres grandeurs (par l'intermédiaire d'une formule explicite ou d'un algorithme), il faut savoir, non seulement calculer la valeur estimée de cette ou ces grandeurs, mais encore déterminer l'incertitude ou les incertitudes induites sur le ou les résultats du calcul.
Uncertainty quantificationUncertainty quantification (UQ) is the science of quantitative characterization and estimation of uncertainties in both computational and real world applications. It tries to determine how likely certain outcomes are if some aspects of the system are not exactly known. An example would be to predict the acceleration of a human body in a head-on crash with another car: even if the speed was exactly known, small differences in the manufacturing of individual cars, how tightly every bolt has been tightened, etc.
Decision tree pruningPruning is a data compression technique in machine learning and search algorithms that reduces the size of decision trees by removing sections of the tree that are non-critical and redundant to classify instances. Pruning reduces the complexity of the final classifier, and hence improves predictive accuracy by the reduction of overfitting. One of the questions that arises in a decision tree algorithm is the optimal size of the final tree. A tree that is too large risks overfitting the training data and poorly generalizing to new samples.
