Métaheuristique

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Introduit le programme de cours, le schéma de classement, et les modèles de calcul classique et quantique.

Explore les techniques d'optimisation en ingénierie pour résoudre efficacement des problèmes complexes.

Explore les techniques d'optimisation et de simulation, mettant l'accent sur l'intensification de l'heuristique pour trouver des solutions efficaces.

Couvre le modèle Curie-Weiss en physique statistique, y compris la probabilité d'aimantation, l'entropie libre et la méthode de cavité.

Couvre l'application des chaînes de Markov et des algorithmes pour l'optimisation des fonctions et les colorations des graphes.

Couvre la formulation de problèmes de satisfaction des contraintes et d'algorithmes systématiques pour les résoudre efficacement.

Couvre l'estimateur de Bayes, le recuit simulé et la ME pour l'estimation des paramètres.

Couvre le concept d'échantillonnage de Gibbs et son application dans le recuit simulé.

Explique les propriétés thermodynamiques, les équations d'état et les règles de mélange pour la modélisation des systèmes énergétiques.

Explore l'optimisation heuristique à l'aide de l'exemple du système de base de données INGRES.