Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Graph Neural Networks (GNN)
Architecture de deep learning conçue pour traiter des données structurées en graphes, permettant l'apprentissage de représentations de nœuds et d'arêtes par propagation de messages.
Problème du Voyageur de Commerce (TSP)
Problème d'optimisation NP-difficile cherchant le cycle hamiltonien de poids minimal passant par chaque sommet exactement une fois dans un graphe complet pondéré.
Couverture Minimale de Sommets
Ensemble minimal de sommets tel que chaque arête du graphe a au moins une extrémité dans cet ensemble, problème fondamental d'optimisation combinatoire.
Coloration de Graphe
Assignation de couleurs aux sommets d'un graphe telle que deux sommets adjacents n'aient pas la même couleur, visant à minimiser le nombre total de couleurs utilisées.
Apprentissage par Renforcement sur Graphes
Approche combinant RL et structures de graphes où l'agent prend des décisions sur les nœuds/arêtes pour optimiser un objectif global sur la topologie du graphe.
Arbre Couvrant Minimal
Sous-graphe connexe acyclique incluant tous les sommets avec somme des poids d'arêtes minimale, résolu efficacement par les algorithmes de Kruskal ou Prim.
Flot Maximal
Problème visant à déterminer le débit maximal possible entre une source et un puits dans un graphe orienté avec capacités sur les arêtes.
Détection de Communautés
Identification de groupes densément connectés de nœuds dans un graphe, utilisant des métriques de modularité ou des approches d'apprentissage non supervisé.
Centralité de Graphe
Ensemble de métriques évaluant l'importance relative des nœuds dans un réseau, incluant les centralités de degré, intermédiarité, proximité et vecteur propre.
Recuit Simulé Graphique
Métaheuristique d'optimisation inspirée de la thermodynamique appliquée aux problèmes de graphes, acceptant des solutions dégradées avec probabilité décroissante.
Algorithme Génétique pour Graphes
Approche évolutionniste où les chromosomes représentent des solutions de graphes, utilisant croisement et mutation pour explorer l'espace de solutions combinatoires.
Optimisation Multi-objectifs sur Graphes
Résolution simultanée de plusieurs objectifs contradictoires sur des structures de graphes, produisant un front de Pareto de solutions non-dominées.
Problème d'Isomorphisme de Graphe
Détermination si deux graphes sont structurellement identiques malgré un étiquetage différent des sommets, problème clé en théorie de la complexité.
Optimisation de Coupe Maximale
Problème NP-difficile cherchant une partition des sommets maximisant le poids total des arêtes traversant la coupe entre les deux ensembles.
Algorithmes de Routage dans les Graphes
Ensemble de techniques déterminant des chemins optimaux ou quasi-optimaux dans des réseaux, combinant heuristiques et apprentissage pour adaptation dynamique.
Spectral Clustering sur Graphes
Méthode de partitionnement utilisant les vecteurs propres du laplacien du graphe pour projeter les données dans un espace où le clustering devient trivial.