Optimisation sous-modulaire



Documents pareils
La NP-complétude. Johanne Cohen. PRISM/CNRS, Versailles, France.

Programmation linéaire

Objectifs du cours d aujourd hui. Informatique II : Cours d introduction à l informatique et à la programmation objet. Complexité d un problème (2)

Cours de Master Recherche

La programmation linéaire : une introduction. Qu est-ce qu un programme linéaire? Terminologie. Écriture mathématique

Cours de Recherche Opérationnelle IUT d Orsay. Nicolas M. THIÉRY. address: Nicolas.Thiery@u-psud.fr URL:

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1

Chp. 4. Minimisation d une fonction d une variable

Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes

Annexe 6. Notions d ordonnancement.

Limites finies en un point

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://

La fonction exponentielle

I. Polynômes de Tchebychev

Algorithmes d'apprentissage

Cours Optimisation Partie Optimisation Combinatoire. Année scolaire Gérard Verfaillie ONERA/DCSD/CD, Toulouse

Image d un intervalle par une fonction continue

Exercices - Fonctions de plusieurs variables : corrigé. Pour commencer

Approximations variationelles des EDP Notes du Cours de M2

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Calculs de probabilités

Première partie. Préliminaires : noyaux itérés. MPSI B 6 juin 2015

Objectifs. Clustering. Principe. Applications. Applications. Cartes de crédits. Remarques. Biologie, Génomique

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Théorèmes de Point Fixe et Applications 1

Travailler avec les télécommunications

FONCTIONS DE PLUSIEURS VARIABLES (Outils Mathématiques 4)

Calcul élémentaire des probabilités

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Ordonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014

IN Cours 1. 1 Informatique, calculateurs. 2 Un premier programme en C

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Projet d informatique M1BI : Compression et décompression de texte. 1 Généralités sur la compression/décompression de texte

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013

Université Paris-Dauphine DUMI2E 1ère année, Applications

Plus courts chemins, programmation dynamique

Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I

Commun à tous les candidats

Optimisation for Cloud Computing and Big Data

Introduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices

Théorème du point fixe - Théorème de l inversion locale

Calcul fonctionnel holomorphe dans les algèbres de Banach

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

introduction Chapitre 5 Récursivité Exemples mathématiques Fonction factorielle ø est un arbre (vide) Images récursives

Logiciel de Base. I. Représentation des nombres

Attitude des ménages face au risque. M1 - Arnold Chassagnon, Université de Tours, PSE - Automne 2014

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme?

Exercices Alternatifs. Quelqu un aurait-il vu passer un polynôme?

Rapport de stage de première année de Master Optimisation de cache d instructions

Théorie des Graphes Cours 3: Forêts et Arbres II / Modélisation

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Les indices à surplus constant

Représentation des Nombres

UEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.

ALGORITHMIQUE II NOTION DE COMPLEXITE. SMI AlgoII

Programmation Par Contraintes

MIS 102 Initiation à l Informatique

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Recherche dans un tableau

Optimisation multi-critère pour l allocation de ressources sur Clouds distribués avec prise en compte de l énergie

Algorithmes de recherche

BACCALAUREAT GENERAL MATHÉMATIQUES

Moments des variables aléatoires réelles

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours

Condition inf-sup pour l Elément Fini de Taylor-Hood È ¾ -iso-è ½

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés

Programmation linéaire

Structures algébriques

Loi binomiale Lois normales

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé

COURS SYRRES RÉSEAUX SOCIAUX INTRODUCTION. Jean-Loup Guillaume

Cours d introduction à la théorie de la détection

SEO Campus 2009 : Pagerank et optimisation

THÈSE. En vue de l obtention du DOCTORAT DE L UNIVERSITÉ DE TOULOUSE. Touria CHAFQANE BEN RAHHOU

Couples de variables aléatoires discrètes

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Raisonnement probabiliste

1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : hivert

Transmission d informations sur le réseau électrique

Continuité en un point

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

Prénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004. Loc Jeudi 29/4/2004

Équations non linéaires

Mathématique et Automatique : de la boucle ouverte à la boucle fermée. Maïtine bergounioux Laboratoire MAPMO - UMR 6628 Université d'orléans

Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application

Conversion d un entier. Méthode par soustraction

Andrei A. Pomeransky pour obtenir le grade de Docteur de l Université Paul Sabatier. Intrication et Imperfections dans le Calcul Quantique

Intégrale de Lebesgue

Mlle Yasmin A. RÍOS SOLÍS

Création intuitive des éléments d un paysage

Eteindre. les. lumières MATH EN JEAN Mme BACHOC. Elèves de seconde, première et terminale scientifiques :

VI. Tests non paramétriques sur un échantillon

Espérance conditionnelle

Fondements de l informatique Logique, modèles, et calculs

Transcription:

1/23 Optimisation sous-modulaire Guillaume Aubian 14 avril 2016

2/23 Définition Soient f : E R et g : E {true, false} Problème de minimisation associé : Trouver x E tel que : g(x) = true y E, f (x) f (y)

3/23 Savoir minimiser, c est cool... Quitte à remplacer f par f, maximiser c est minimiser

4/23 Savoir minimiser, c est cool... Quitte à remplacer f par f, maximiser c est minimiser Exemple : Maximiser f définie ainsi : E = {1,..., 49} 8 f : x somme que je gagne si je joue x au loto demain g : _ true

5/23...mais c est dur :( Indécidable si E infini Même si f et g calculables.

6/23...mais c est dur :( Indécidable si E infini Même si f et g calculables. Même si f : E {42}

7/23...mais c est dur :( Indécidable si E infini Même si f et g calculables. Même si f : E {42} Ou alors les matheux sont idiots : Comment démontrer un théorème trivial : E = {2k k > 1} f : x 42 g : x p 1, p 2 P, p 1 + p 2 x

8/23 Cas continu Définition On dit que f : R n R convexe si x, y R n, 0 λ 1, f (λx + (1 λ)y) λf (x) + (1 λ)f (y)

9/23 Cas continu Si E = R n f convexe g convexe Alors on sait minimiser f Et rapidement (polynomial en #digits) Méthode de l Ellipsoïde (1972), interêt théorique Méthode des points intérieurs (1984), très rapide

10/23 Cas discret E fini trivial d optimiser en O( E ) Si E = 2 V, peut-on optimiser en O(P( V )) = O(P(log E ))?

11/23 Cas discret E fini trivial d optimiser en O( E ) Si E = 2 V, peut-on optimiser en O(P( V )) = O(P(log E ))? Si oui, les infos sont idiots : Comment démontrer un théorème trivial : V = un ensemble de variables Soit ϕ une formule logique sur V f : x 1 si ϕ(x), 0 sinon g : _ true

12/23 Sous-modularité Définition Soit f : 2 V R On dit que f est sous-modulaire si : A, B 2 V, f (A) + f (B) f (A B) + f (A B) qui équivaut à : A B V, x 1 V, f (A {x 1 }) f (A) f (B {x 1 }) f (B) La première est pratique pour les calculs, la seconde pour l intuition

13/23 Optimisation sous-modulaire Soit f : 2 V R sous-modulaire, on sait...... minimiser f en temps (fortement) polynomial selon 2 V... que maximiser f est NP-complet... obtenir une (1 1 e )-approximation du maximum... qu un meilleur approximateur entraîne P=NP... faire un truc SWAG et inutile : les arbres de Gomory-Hu

14/23 Stabilité sous-modulaire Les fonctions sous-modulaires sont stables par : Composition gauche par une fonction croissante Et donc par multiplication par un scalaire positif Addition Composition gauche par une fonction concave Composition droite par le complémentaire Minimisation contre certaines fonctions

15/23 Exemple : fonction bugdet À tout i V, on associe un poids w i Fonction budget f : A V cste + i A w i est sous-modulaire Inutile tout seul car trivial à optimiser, cool avec les sommes Seule fonction f sous-modulaire, telle que f l est aussi

16/23 Autres exemples Min-Cut Petit trick pour virer la solution Peu importe que le graphe soit orienté (+ hypergraphe?) Problèmes NP-Complet Plein de NP-complets = maximiser une fonction sous-modulaire Set-cover Rang des matroïdes Certaines formulations de Max-Sat...

17/23 Algorithme de minimisation Complexité : O((γn 4 + n 5 )log(max_value))... C est beaucoup :( Date de 2012 (par Satoru Iwata) donc surement améliorable

18/23 Algorithme de maximisation Juste un glouton Difficile de prouver que resultat = (1 1 e )maximum Mieux P = NP Cool pour prouver la complexité d algos

19/23 Algorithme de maximisation resultat = (1 1 e )maximum Vrai même si on met une restriction sur la taille de la solution (par exemple, minimiser parmi les solutions de cardinal 42) Dans le cas de la minimisation, ça devient d un coup NP-complet!

20/23 Arbres de Gomory-Hu Soit f symétrique ( A V, f (A) = f (V A)) On note min i,j (f ) = min(f (S) S tq i S, j / S) Théorème Il existe un (unique à enracinage près) arbre pondéré A de sommets V, tel que : i, j V, min i,j (f ) = min(w(e), e Chemin de i à j dans A )

21/23 Arbres de Gomory-Hu Théorème Il existe un (unique à enracinage près) arbre pondéré A de sommets V, tel que : i, j V, min i,j (f ) = min(w(e), e Chemin de i à j dans A ) Algorithme de Gomory-Hu pour le calculer On sait le faire en n 1 appels de f (n 2 semblent nécessaires)

22/23 Interêt des arbres de Gomory-Hu Euh...

23/23 Conclusion Minimiser c est cool mais c est lent Maximiser c est cool mais c est pas parfait Pouvoir combiner des fonctions sous-modulaires c est cool Les arbres de Gomory-Hu... euh...