Parameterized approximation algorithmA parameterized approximation algorithm is a type of algorithm that aims to find approximate solutions to NP-hard optimization problems in polynomial time in the input size and a function of a specific parameter. These algorithms are designed to combine the best aspects of both traditional approximation algorithms and fixed-parameter tractability. In traditional approximation algorithms, the goal is to find solutions that are at most a certain factor away from the optimal solution, known as an -approximation, in polynomial time.
Optimisation combinatoireL’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
Séquençage de tâchesLe séquençage de tâches (en anglais job sequencing) est un des nombreux modèles d'ordonnancement d'atelier de production. En informatique théorique, et notamment en complexité des algorithmes, c'est la formulation d'un problème particulier d'ordonnancement considéré par Richard Karp dans sa célèbre description des 21 problèmes NP-complets. Les modèles d'ordonnancement font intervenir des tâches fractionnables ou non, chacune ayant une certaine durée d'exécution, des ressources qui sont des machines travaillant en séquence ou en parallèle, des contraintes qui peuvent être d'antériorité (une tâche doit s'exécuter avant une autre) ou des contraintes de ressources.
P (complexité)La classe P, aussi noté parfois PTIME ou DTIME(nO(1)), est une classe très importante de la théorie de la complexité, un domaine de l'informatique théorique et des mathématiques. Par définition, un problème de décision est dans P s'il est décidé par une machine de Turing déterministe en temps polynomial par rapport à la taille de l'entrée. On dit que le problème est décidé en temps polynomial. Les problèmes dans P sont considérés comme « faisables » (feasible en anglais), faciles à résoudre (dans le sens où on peut le faire relativement rapidement).
Microprocesseur à jeu d'instruction étenduUn microprocesseur à jeu d'instruction étendu (, CISC) désigne un microprocesseur possédant un jeu d'instructions comprenant de très nombreuses instructions . L'architecture CISC est opposée à l'architecture RISC qui au contraire, limite ses instructions à l'essentiel afin de réduire la quantité de transistors. Le premier microprocesseur est l'Intel 4004, d'architecture 4 bits, sorti en 1971, suivi de l'Intel 8008, d'architecture , sorti en 1972.
Tâche (informatique)En informatique, une tâche est une unité d’exécution dite aussi unité de travail. Il s'agit d'un terme global qui peut être précisé par une dénomination plus spécifique tel que le processus, le processus léger, le fil d'exécution et le mécanise de . Dans le diagramme adjacent, on trouve un exemple de tâche ou une file d'attente de travaux à effectuer (task queue) est rangée en entrée d'un groupement de fils d’exécution (thread pool) afin d'être traités puis stockés en sortie dans une file de travaux terminés (completed tasks).
Réduction (complexité)En calculabilité et en théorie de la complexité, une réduction est un algorithme transformant une instance d'un problème algorithmique en une ou plusieurs instances d'un autre problème. S'il existe une telle réduction d'un problème A à un problème B, on dit que le problème A se réduit au problème B. Dans ce cas, le problème B est plus difficile que le problème A, puisque l'on peut résoudre le problème A en appliquant la réduction puis un algorithme pour le problème B. On écrit alors A ≤ B.
Problème algorithmiqueUn problème algorithmique est, en informatique théorique, un objet mathématique qui représente une question ou un ensemble de questions auxquelles un ordinateur devrait être en mesure de répondre. Le plus souvent, ces problèmes sont de la forme : étant donné un objet (l'instance), effectuer une certaine action ou répondre à telle question. Par exemple, le problème de la factorisation est le problème suivant : étant donné un nombre entier, trouver un facteur premier de cet entier.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
Schéma d'approximation en temps polynomialEn informatique, un schéma d'approximation en temps polynomial (en anglais polynomial-time approximation scheme, abrégé en PTAS) est une famille d'algorithmes d'approximation pour des problèmes d'optimisation combinatoire. On dit aussi plus simplement schéma d'approximation polynomial. Le plus souvent, les problèmes d'optimisation combinatoire considérés sont NP-difficiles. Plusieurs variantes des PTAS existent : des définitions plus restrictives comme les EPTAS et FPTAS, ou d'autres qui reposent sur les algorithmes probabilistes comme les PRAS et FPRAS.
