Problème de bin packingEn recherche opérationnelle et en optimisation combinatoire, le bin packing est un problème algorithmique. Il s'agit de ranger des objets dans un nombre minimum de boîtes. Le problème classique se définit en une dimension, mais il existe de nombreuses variantes en deux ou trois dimensions. Le problème de bin packing peut s'appliquer à un grand nombre de secteurs industriels ou informatiques. Pour la version classique en une dimension : rangement de fichiers sur un support informatique ; découpe de câbles ; remplissage de camions ou de containers avec comme seule contrainte le poids ou le volume des articles.
Enveloppe convexeL'enveloppe convexe d'un objet ou d'un regroupement d'objets géométriques est l'ensemble convexe le plus petit parmi ceux qui le contiennent. Dans un plan, l'enveloppe convexe peut être comparée à la région limitée par un élastique qui englobe tous les points qu'on relâche jusqu'à ce qu'il se contracte au maximum. L'idée serait la même dans l'espace avec un ballon qui se dégonflerait jusqu'à être en contact avec tous les points qui sont à la surface de l'enveloppe convexe.
StochastiqueLe mot stochastique est synonyme d', en référence au hasard et s’oppose par définition au déterminisme. Stochastique est un terme d'origine grecque qui signifie « basé sur la conjecture ». En français, il est couramment utilisé pour décrire des phénomènes aléatoires ou imprévisibles. Dans les mathématiques et la statistique, « stochastique » fait référence à des processus qui sont déterminés par des séquences de mouvements aléatoires. Cela inclut tout ce qui est aléatoire ou imprévisible en fonction des informations actuellement disponibles.
Problème de l'arrêtvignette|L'animation illustre une machine impossible : il n'y a pas de machine qui lit n'importe quel code source d'un programme et dit si son exécution termine ou non. En théorie de la calculabilité, le problème de l'arrêt est le problème de décision qui détermine, à partir d'une description d'un programme informatique, et d'une entrée, si le programme s'arrête avec cette entrée ou non.
Covering problemsIn combinatorics and computer science, covering problems are computational problems that ask whether a certain combinatorial structure 'covers' another, or how large the structure has to be to do that. Covering problems are minimization problems and usually integer linear programs, whose dual problems are called packing problems. The most prominent examples of covering problems are the set cover problem, which is equivalent to the hitting set problem, and its special cases, the vertex cover problem and the edge cover problem.
Stochastic optimizationStochastic optimization (SO) methods are optimization methods that generate and use random variables. For stochastic problems, the random variables appear in the formulation of the optimization problem itself, which involves random objective functions or random constraints. Stochastic optimization methods also include methods with random iterates. Some stochastic optimization methods use random iterates to solve stochastic problems, combining both meanings of stochastic optimization.
