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Le voyageur de commerce

IUT Montpellier-Sète – Département Informatique

Réunion du 18 septembre 2019

Cahier des charges

Définition du cahier des charges :

  • Énoncé du problème : nous devons trouver avec un nombre de ville quelconque supérieur ou égale à 4, réparties de manière aléatoire sans doublons le parcours le plus optimal.

Les différentes méthodes de résolution :

  • Méthode heuristique : ce programme recherche le plus proche voisins qui va lui-même rechercher le plus proche voisin et ainsi de suite.
  • Méthode de l’arbre couvrant minimal (dit Minimum Spanning Tree) : recherche la plus courte distance pour relier toutes les villes.
  • Méthode de la recherche locale : le programme recherche la solution la plus optimale parmi les solutions proposées.

Cahier des charges :

  • Brutforce : programme récursif qui teste toutes les possibilités bêtement.
  • Backtrack : programme récursif qui teste les possibilités de manière un peu plus optimisée. Par exemple si le programme a déjà testé une branche qui a une distance de 52 et qu’au commencement d’une nouvelle branche celle-ci à déjà cette valeur le programme passe à la branche suivante.

Travail à faire pour la prochaine fois :

  • Réaliser un Brutforce.

Réunion du 2 octobre 2019

Contenue de la réunion :

  • Explication détaillée des différents BrutForce réalisés
  • Mise en valeur des avantage/inconvéniants des deux algorithmes.

Travail à faire pour la prochaine fois :

  • Vériffication/Amélioration du Brutforce.
  • Effectuer plusieurs tests.
  • Comparé les résultats (calcul de trajet) obtenue des différents algos BrutForce

Réunion du 9 octobre 2019

Contenue de la réunion :

  • Compte rendu des algorithmes de recherches réalisées lors de la semaine :
    • BackTrack
    • Heuristique
  • Mise en démonstration sur tableau blanc de l'idée du futur algo
  • Initation et démonstration sur tableau du minimum spanning tree

Travail à faire pour la prochaine fois :

  • Réaliser un l'algorithme BackTrack combiné avec l'algorithme heuristique
  • Réaliser le minimum spending tree.
  • Mesurer le temps CPU des programmes au lieu du temps de la machine.
  • Faire en sorte que le programme stock lui-même le parcours dans un fichier CSV.
  • Réaliser un graphique linéaire comparatif de ces deux programmes en fonction du temps CPU et du nombre de ville.
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