Programmation par contraintesLa programmation par contraintes (PPC, ou CP pour constraint programming en anglais) est un paradigme de programmation apparu dans les années 1970 et 1980 permettant de résoudre des problèmes combinatoires de grande taille tels que les problèmes de planification et d'ordonnancement. En programmation par contraintes, on sépare la partie modélisation à l'aide de problèmes de satisfaction de contraintes (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem), de la partie résolution dont la particularité réside dans l'utilisation active des contraintes du problème pour réduire la taille de l'espace des solutions à parcourir (on parle de propagation de contraintes).
Constraint logic programmingConstraint logic programming is a form of constraint programming, in which logic programming is extended to include concepts from constraint satisfaction. A constraint logic program is a logic program that contains constraints in the body of clauses. An example of a clause including a constraint is . In this clause, is a constraint; A(X,Y), B(X), and C(Y) are literals as in regular logic programming. This clause states one condition under which the statement A(X,Y) holds: X+Y is greater than zero and both B(X) and C(Y) are true.
PiscicultureLa pisciculture est l'élevage de poissons, en eaux douces, saumâtres ou salées et qui peut se pratiquer de manière isolée comme en aquaponie. C’est une des branches de l'aquaculture. L'un des premiers traité de pisciculture fut écrit par Fan Li en 473 . Elle était également pratiquée à Hawaï avant l'arrivée des explorateurs européens.
Problème de satisfaction de contraintesLes problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable.
SurpêcheLa surpêche est la pêche excessive (légale ou illégale) ou pêche destructive de la ressource, pratiquée par l'homme sur certains poissons, crustacés ou mollusques. C'est une tendance observée dans presque toutes les pêcheries de la planète, qui préoccupe la FAO et l'ONU car menaçant la sécurité alimentaire et les équilibres écologiques marins. Selon la Banque mondiale et la FAO, en 2009 le coût de perdus (par comparaison à un scénario de pêche durable).
Contrainte (mathématiques)En mathématiques, une contrainte est une condition que doit satisfaire la solution d'un problème d'optimisation. On distingue deux types de contraintes : les contraintes d'égalité et les contraintes en inégalité. L'ensemble des solutions satisfaisant toutes les contraintes est appelé l'ensemble admissible. On considère un problème d'optimisation classique : avec et et désigne le vecteur . Dans cet exemple, la première ligne montre la fonction à minimiser (appelée fonction objectif ou fonction-coût) mais aussi l'ensemble où la solution doit être recherché, ici C.
Pélagosvignette|La colonne d'eau et ses différents étages d'espèces. vignette|Assemblage de poissons pélagiques aux Maldives. Le pélagos est l'ensemble des organismes aquatiques (marins ou dulcicoles) qui occupent, dans une « colonne d'eau », la profondeur la plus proche de la surface, par opposition au benthos qui vit à proximité du fond. L'étymologie de ce mot vient du grec (« la haute mer »). L'adjectif pélagique dérive de pélagos pour préciser qu'une espèce vit en pleine mer.
Rendement équilibré maximalLe rendement équilibré maximal (RÉM) est un concept théorique employé principalement dans les sciences halieutiques et la gestion des pêches. Le concept peut aussi être rendu par production maximale équilibrée, production équilibrée maximale, rendement maximal soutenu ou rendement maximal durable. Le rendement équilibré maximal se définit par la capture maximum, exprimée en nombre ou en masse, pouvant être soustraite de la population d’une espèce donnée durant une période illimitée sans épuiser la ressource.
SurexploitationLa surexploitation, en sciences de l'environnement et dans l'économie du développement durable, est le stade où un prélèvement de ressources naturelles, difficilement ou coûteusement renouvelables, dépasse le stade du renouvellement. La surexploitation du « capital nature » induit une altération des écosystèmes, parfois irréversible aux échelles humaines de temps, avec d'éventuels impacts collatéraux à échelle planétaire (sur le climat en particulier).
Test de convergenceEn mathématiques, les tests de convergence sont des méthodes de test de la convergence, de la convergence absolue ou de la divergence d'une série . Appliqués aux séries entières, ils donnent des moyens de déterminer leur rayon de convergence. Pour que la série converge, il est nécessaire que . Par conséquent, si cette limite est indéfinie ou non nulle, alors la série diverge. La condition n'est pas suffisante, et, si la limite des termes est nulle, on ne peut rien conclure. Toute série absolument convergente converge.
Discrete time and continuous timeIn mathematical dynamics, discrete time and continuous time are two alternative frameworks within which variables that evolve over time are modeled. Discrete time views values of variables as occurring at distinct, separate "points in time", or equivalently as being unchanged throughout each non-zero region of time ("time period")—that is, time is viewed as a discrete variable. Thus a non-time variable jumps from one value to another as time moves from one time period to the next.
Optimisation (mathématiques)L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.
Optimal stoppingIn mathematics, the theory of optimal stopping or early stopping is concerned with the problem of choosing a time to take a particular action, in order to maximise an expected reward or minimise an expected cost. Optimal stopping problems can be found in areas of statistics, economics, and mathematical finance (related to the pricing of American options). A key example of an optimal stopping problem is the secretary problem. Optimal stopping problems can often be written in the form of a Bellman equation, and are therefore often solved using dynamic programming.
