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Génération Aléatoire : Modèles, Méthodes et Algorithmes – GAMMA

Résumé de soumission

Ce projet, Génération aléatoire : Modèles, Méthodes et - Algorithmes, propose des objectifs de recherche fondamentale. Notre but - est de développer un ensemble de méthodes et d'algorithmes pour la - génération aléatoire de structures combinatoires complexes. De - tels objets apparaissent dans de multiples applications en particulier - informatiques. - - La génération aléatoire joue un rôle important dans des - domaines manipulant d'énormes volumes de données, par exemple, dans - les réseaux d'interactions (réseaux sociaux, biologique ou - informatique); dans ce cas, la génération aléatoire permet de - comparer des modèles, d'évaluer leur adéquation avec les - données réelles. Le test logiciel et la vérification de - programmes sont deux autres champs d'application de la génération - aléatoire: l'un des principaux problèmes consiste alors à choisir - des données appropriée au test et à les engendrer automatiquement - et rapidement. - - Les modèles combinatoires que nous considérons incluent les graphes, - les cartes, les automates, les mots, les permutations et des - généralisations des partitions. - - Notre but est d'étudier l'ensemble des étapes conduisant à la - réalisation de générateurs efficaces. - - Plus précisément, il s'agit dans un premier temps d'étudier et de - comprendre la structure d'objets combinatoires complexes tels que les - graphes, les cartes, les automates ou encore les partitions - généralisées. Cette analyse permet dans un second temps - l'obtention d'algorithmes de reconnaissance de ces objets, utilisés par - exemple pour la génération aléatoire par rejet, et - éventuellement des transformations vers des objets plus simples à - l'aide d'algorithmes efficaces, dans un but de génération exhaustive - ou aléatoire. - - - Un autre objectif de notre projet est le développement de - l'algorithmique de la génération aléatoire et plus précisément du - modèle de Boltzmann. Nous voulons étendre les algorithmes - génériques de manière : - - à pouvoir faire de la génération multicritères, - - à pouvoir traiter de nouvelles spécifications, - - à contrôler les problèmes d'approximation numérique ainsi que - les défauts d'uniformité induits, - - et à pouvoir utiliser éventuellement des versions discrète - plutôt qu'en arithmétique flottante de ces algorithmes. - - Enfin, nous validerons cette démarche par la conception d'algorithmes - dédiés aux principaux modèles considérés. - - Notre projet est essentiellement fondé sur la complémentarité des - approches combinatoire et algorithmique nécessaires pour réaliser nos - objectifs. - ...

Coordination du projet

Frédérique BASSINO (UNIVERSITE DE PARIS XIII)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

UNIVERSITE DE PARIS XIII

Aide de l'ANR 232 000 euros
Début et durée du projet scientifique : - 36 Mois

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