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des tâches de bureau
Participant : Chengbin Chu
Les problèmes d'ordonnancement sont en général NP-complets, si bien qu'il est nécessaire de développer des heuristiques pour obtenir des solutions aussi proches que possible de l'optimum. D'autre part, il est possible de développer une multitude d'heuristiques, et aucune d'entre elles n'est globalement meilleure que les autres, c'est à dire ne fournit la meilleure solution pour un critère donné quelles que soient les données du problème. D'où la nécessité d'être capable de choisir la meilleure heuristique en fonction des données du problème.
Notre approche se base sur l'hypothèse que les performances des heuristiques sont fonction des caractéristiques des données. Nous utilisons les réseaux de neurones pour établir la correspondance entre caractéristiques des données et efficacité des heuristiques.