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• W415167895 abstract "Sur plusieurs problemes il est difficile d'avoir un seul algorithme qui resout optimalement (en temps d'execution) toutes ses instances. Ce constat motive l'elaboration des approches permettant de combiner plusieurs algorithmes resolvant le meme probleme. Les approches permettant la combinaison d'algorithmes peuvent etre mise en oeuvre au niveau systeme (en construisant des bibliotheques, des langages et composants adaptatifs etc.) ou au niveau purement algorithmique. Ce travail se focalise sur les approches generiques de combinaison d'algorithmes au niveau algorithmique avec en particulier l'approche du portfolio d'algorithmes. Un portfolio d'algorithmes definit une execution concurrente de plusieurs algorithmes resolvant un meme probleme. Dans une telle execution, les algorithmes sont entrelacees dans le temps et/ou l'espace. Sur une instance a resoudre, l'execution est interrompue des qu'un des algorithmes trouve une solution. Nous proposons dans cette these une classification des techniques de combinaison d'algorithmes. Dans celle ci nous precisons pour chaque technique le contexte le plus adapte pour son utilisation. Nous proposons ensuite deux techniques de construction des portfolio d'algorithmes. La premiere technique est basee sur une adaptation de la methode des plus proches voisins en apprentissage automatique pour la combinaison des algorithmes. Cette technique est adaptative car elle essaie sur chaque instance de trouver un sous ensemble d'algorithmes adaptes pour sa resolution. Nous l'appliquons dans la combinaison des algorithmes iteratifs pour la resolution des systemes lineaires et nous montrons sur un jeu d'environ mille matrices creuses qu'elle permet de reduire le nombre d'iterations et le temps necessaire dans la resolution. En outre, sur certains jeux d'experimentations, ces resultats montrent que la technique proposee peut dans la plupart des cas trouver l'algorithme le plus adapte a sa resolution. La seconde technique est basee sur le probleme de partage de ressources que nous formulons. Etant donnes, un probleme cible, un jeu de donnees le representant, un ensemble d'algorithmes candidats le resolvant et le comportement en temps d'execution du jeu de donnees sur les algorithmes candidats, le probleme de partage de ressources a pour objectif de trouver la meilleure repartition statique des ressources aux algorithmes candidats de sorte a minimiser en moyenne le temps de resolution du jeu de donnees cibles. Ce probleme vise a trouver une solution en moyenne plus robuste que chacun des algorithmes candidats pris separemment. Nous montrons que ce probleme est NP-complet et proposons deux familles d'algorithmes approches et exacts pour le resoudre. Nous validons les solutions proposees en prenant des donnees issues d'une base de donnees pour SAT. Les resultats obtenus montrent que les solutions proposees permettent effectivement de beneficier de la complementarite des algorithmes resolvant un meme probleme pour la construction des algorithmes robustes." @default.
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