De la programmation linéaire à la programmation par contraintes

Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons actuellement. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution qui a permis de passer d'ordinateurs volumineux à lampes à des ordinateurs de bureau basé sur des puces électroniques. En 40 ans la programmation de ces machines est passée de l'assembleur à des langages évolués tels que le Java, le C ou le C++ et ceci dans des environnements graphiques de programmation permettant le débogage ligne à ligne. La puissance de calcul de ces machines "classiques" dépend de plusieurs éléments dont le processeur ou la mémoire. Toutefois l'augmentation des puissances de calcul se heurte maintenant à des limites physiques (Loi de Moore entre autres). Ce que ordinateurs quantiques promettent, c'est de définir une nouvelle augmentation des puissances de calcul à l'aide de machines basées sur un nouveau paradigme totalement différent de celui actuellement utilisé dans nos ordinateurs de bureau. Pour comprendre l'informatique quantique il faut avoir des connaissances de bases en mathématiques et quelques notions de physiques. Dans la majorité des supports de cours, ces rappels font l'objet de chapitres distincts et très souvent difficiles d'accès qui peuvent décourager le lecteur. Le parti pris dans ce nouveau livre est différent car il privilégie une démarche avant tout pragmatique : · il a comme ambition de présenter les bases théoriques indispensables et seulement celles-là. Ces bases sont rappelées au fur et à mesure de leur pertinence, ce qui évite la lecture d'un chapitre mathématique difficile d'accès ; · il aborde les deux grands types de méthodes qui sont les méthodes exactes de type Grover et les méthodes itératives apparentées à des recuits simulés ; · il constitue un guide permettant aux ingénieurs, chercheurs, étudiants pour découvrir la programmation des ordinateurs quantiques ; · il est construit autour d'exemples classiques dans la communauté "optimisation", dont le problème SAT par exemple ou encore le problème de TSP (problème de voyageur de commerce en Français). Le code source de cet ouvrage est téléchargeable en ligne.

L'ouvrage : niveau C (Ecoles d'ingénieurs, Masters). Cet ouvrage est un véritable guide de bonnes pratiques en Programmation par contraintes (PPC). Il développe un ensemble de démarches permettant de proposer des modèles efficaces pour des problèmes d'optimisation complexes. La PPC est une alternative à la programmation linéaire. Elle offre la possibilité d'agir sur la manière dont le solveur recherche une solution. Elle permet de concevoir des modèles tirant profit des spécificités du problème et des points forts des solveurs PPC. Les outils et les raisonnements présentés dans le livre s'adressent à un vaste public, d'ingénieurs de chercheurs et d'étudiants. Les exemples variés analysés sont essentiellement des problèmes d'optimisation de type ordonnancement/transport réalisés avec le solveur Choco. Sont présentées pour chacun une modélisation mathématique et une modélisation PPC. Les codes proposés, et disponibles en téléchargement, ont été réalisés en Java avec l'environnement NetBeans. Ce livre complète l'ouvrage des mêmes auteurs paru en 2019 De la programmation linéaire à la programmation par contraintes qui proposait une approche pragmatique de la PPC.

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