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......@@ -53,7 +53,7 @@ Le fichier \texttt{france.geo} contient les coordonnées latitude/longitude en d
\subsubsection{Obtention d'un minorant à l'aide de l'arbre couvrant}
Modifier le fichier python \texttt{airports.py} pour calculer un minorant du tour des aéroports français. Pour cela, utiliser la fonction \texttt{minimum\_spanning\_tree} dans {\sf networkx}. Donner la valeur du minorant trouvé.
Modifier le fichier python \texttt{airports.py} pour calculer un minorant du tour des aéroports français. Pour cela, utiliser la fonction \texttt{minimum\_spanning\_edges} dans {\sf networkx}. Donner la valeur du minorant trouvé.
\subsubsection{Obtention d'un majorant à l'aide de l'heuristique nearest neihbor}
......@@ -101,9 +101,9 @@ En utilisant le script python2 \texttt{flights.py} et le théorème de Brooks, d
Générer ensuite un problème au format {\sf minizinc} de coloration du graphe d'intersections avec $k$ couleurs. Résoudre ce problème à l'aide du solver {\sf gecode}. Trouver le nombre chromatique pour les deux scénarios. Prouver leur optimalité.
Commandes pour excécuter le solver~:\\
\texttt{python2 flights.py airports.geo flightsA01.txt 10} \% eg. k=10 couleurs \%\\
\texttt{mzn-gecode -s flightsA01.mzn}
Commandes pour excécuter le solver (par ex., avec $k=10$ couleurs)~:\\
\texttt{python2 flights.py airports.geo flightsA01.txt 10}\\
\texttt{../solvers/gecode/mzn-gecode -s flightsA01.mzn}
\subsection{Amélioration des performances de la résolution}
......@@ -117,6 +117,6 @@ Comparer avec un modèle n'ajoutant qu'une seule clique maximale par sommet.
On suppose que les avions préfèrent le niveau 0 ou sinon un niveau proche. Modéliser la somme des écarts au niveau de vol optimal comme une somme sur les variables du problème. Minimiser cette somme. Donner votre meilleur résultat.
Commande pour excécuter le solver en optimisation et voir les solutions intermédiaires~:\\
\texttt{mzn-gecode -s -a flightsA01.mzn}
\texttt{../solvers/gecode/mzn-gecode -s -a flightsA01.mzn}
\end{document}
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