Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes

linma1691  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes
Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
5 crédits
30.0 h + 22.5 h
Q1
Enseignants
Blondel Vincent; Delvenne Jean-Charles;
Langue
d'enseignement
Français
Préalables
Ce cours suppose acquises les notions élémentaires de mathématiques discrètes telles qu'enseignées dans le cours LEPL1108.
Thèmes abordés
Introduction au langage et à la théorie des graphes : questions de caractérisation, isomorphie, existence, énumération. Propriétés de graphes orientés et non-orientés comme la connexité, la planarité, la k-colorabilité, le caractère eulérien, parfait, etc. Modélisation de problèmes pratiques : structure de données et algorithmes pour l'exploration des graphes. Développement d'algorithmes de base avec analyse de leur complexité.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Eu égard au référentiel AA, ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
  • AA1 : 1,2,3
Plus précisément, au terme du cours, l'étudiant sera capable de :
  • modéliser des problèmes divers dans le langage de la théorie des graphes
  • reconnaître si un problème de théorie des graphes a une solution algorithmique efficace ou non
  • proposer et appliquer un algorithme pour résoudre ce problème, au moins pour certaines classes de graphes
  • démontrer de façon claire et rigoureuse des propriétés élémentaires relatives aux concepts couverts
 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Structure et caractérisation des graphes - Concepts de base - degré, composante connexe, chemin, cycle, coupe, mineur. Classes de graphes et leur reconnaissance -graphe parfait, série-parallèle, planaire, digraphe acyclique. Exploration des graphes et test de leurs propriétés - k-connexion, planaire, eulérien. Flots - théorèmes de Menger et Hall, algorithmes de flot maximum, de flot de coût minimum et leur complexité. Problèmes: couplage optimal, ensemble stable optimal, problème du voyageur de commerce et de partitionnement, calcul du nombre chromatique.
Méthodes d'enseignement
Le cours est organisé autour de séances de cours et de séances d'exercices supervisées.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
Les étudiants sont évalués individuellement et par écrit sur la base des objectifs particuliers énoncés plus haut.
Bibliographie
Ouvrage de base :
Graph Theory with Applications, A. Bondy- U.S.R. Murty, Springer, téléchargement libre
Aussi :
  • Algorithmic Graph Theory, Alan Gibbons, Cambridge University Press 1985
  • Introduction to Graph Theory, Douglas West, Prentice Hall 1996.
  • Combinatorial Optimization, W.R. Cook et al., Wiley 1998.
  • Network Flows, Ahuja et al., Prentice Hall 1993.
Faculté ou entité
en charge
MAP


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Approfondissement en sciences mathématiques

Mineure en sciences de l'ingénieur : mathématiques appliquées (accessible uniquement pour réinscription)

Filière en Mathématiques Appliquées

Mineure en Mathématiques appliquées

Master [120] : ingénieur civil en informatique

Master [120] : ingénieur civil électricien

Master [120] en sciences informatiques

Master [120] en statistique, orientation générale