Description

Cette unité d'enseignement couvre les principales méthodes de modélisation et de résolution de problèmes développées en IA et en RO : les problèmes de satisfaction de contraintes (algorithme de retour arrière, les différentes techniques de vérification de la cohérence), la recherche heuristique dans les espaces d'états (algorithmes A* et IDA*), les méthodes de recherche locale et les métaheuristiques (recherche tabou, algorithmes génétiques...), algorithmes approchés avec garantie de performance. Une introduction aux différentes classes de complexité des problèmes est également proposée (classes P et NP, notion de problème NP-complet).