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.
Optimisation multiobjectifL'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.
Commande optimaleLa théorie de la commande optimale permet de déterminer la commande d'un système qui minimise (ou maximise) un critère de performance, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou sur l'état du système. Cette théorie est une généralisation du calcul des variations. Elle comporte deux volets : le principe du maximum (ou du minimum, suivant la manière dont on définit l'hamiltonien) dû à Lev Pontriaguine et à ses collaborateurs de l'institut de mathématiques Steklov , et l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, généralisation de l'équation de Hamilton-Jacobi, et conséquence directe de la programmation dynamique initiée aux États-Unis par Richard Bellman.
Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
P-completEn théorie de la complexité computationnelle, un problème de décision est P-complet (c.-à-d. complet pour la classe de complexité P des problèmes en temps polynomial) s'il est dans P et tout problème dans P peut y être réduit par une réduction en espace logarithmique (d'autres réductions sont aussi utilisées, comme NC). La notion de problème de décision P-complet est utile pour déterminer : quels problèmes sont difficiles à paralléliser efficacement (si on utilise des réductions NC), quels problèmes sont difficiles à résoudre dans un espace limité (si on utilise des réductions en espace logarithmique).
Ressource (informatique)En informatique, les ressources sont des composants, matériels ou logiciels, connectés à un ordinateur. Tout composant de système interne est une ressource. Les ressources d'un système virtuel incluent les fichiers, les connexions au réseau, et les zones de mémoire. Selon le Grand dictionnaire terminologique, une ressource Internet est un élément d'intérêt pour un internaute et qui est disponible dans un des sites Internet du réseau.
Chemin critiqueDans un problème d'ordonnancement en informatique théorique, ou en gestion de projet, un chemin critique désigne la (ou les) liste(s) ordonnée(s) des opérations nécessaires pour obtenir le résultat voulu, dont la durée totale donne la durée du projet. C'est donc aussi, parmi les différents chemins constitués par les tâches (ordonnées selon la nécessité du projet), le (les) plus long(s) chemin(s) obtenu(s) ; il y a deux chemins critiques lorsque les deux listes de tâches correspondantes qui sont prévues demandent la même durée.
Multitâche préemptifEn informatique, le multitâche préemptif désigne la capacité d'un système d'exploitation à exécuter ou arrêter une tâche planifiée en cours. Un ordonnanceur préemptif présente l'avantage d'une meilleure réactivité du système et de son évolution. Les différentes tâches peuvent être exécutées en parallèle, à la fois par un changement de contexte très rapide et par la répartition sur différents processeur. Le seul inconvénient que l'on pourrait donner à un système multitâche préemptif vient des situations de compétition, en général relativement limité.
Bellman equationA Bellman equation, named after Richard E. Bellman, is a necessary condition for optimality associated with the mathematical optimization method known as dynamic programming. It writes the "value" of a decision problem at a certain point in time in terms of the payoff from some initial choices and the "value" of the remaining decision problem that results from those initial choices. This breaks a dynamic optimization problem into a sequence of simpler subproblems, as Bellman's “principle of optimality" prescribes.
Méthode de la chaîne critiqueEn gestion de projet, la méthode de la chaîne critique (de l'anglais critical chain project management – CCPM) fait partie de la théorie des contraintes développée par Eliyahu M. Goldratt. La gestion de projet habituelle utilise la méthode du « chemin critique », résultat du réseau, construit à partir des tâches, de leur durée, et de leurs interdépendances. Mais cette méthode ne tient pas compte de (1) la limitation des ressources et de (2) ce que certaines ressources doivent effectuer des tâches sur des chemins parallèles, donc concurrentes; ce chemin critique n’est ni réaliste, ni facile à respecter.
