nono/Optimisation
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19 commits 1 branch 1 tag 5.9 MiB
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Arnaud e15d3852b3 Apply lint
2024-06-27 23:20:51 +02:00
.gitignore Final commit 2024-06-26 22:24:08 +02:00
car.mp3 Small fixes 2024-06-26 14:38:37 +02:00
car.png Small fixes 2024-06-26 14:38:37 +02:00
catmull_rom.py Rename var 2024-06-27 23:19:00 +02:00
Cours_2_Recuit.ipynb Apply lint 2024-06-27 23:20:51 +02:00
Cours_5_TSP.ipynb Apply lint 2024-06-27 23:20:51 +02:00
gd.mp4 Final commit 2024-06-26 22:03:57 +02:00
metropolis.mp4 Final commit 2024-06-26 22:24:08 +02:00
oui_car.png Smooth path for baby car 2024-06-27 22:51:14 +02:00
README.md Update README.md 2024-06-27 23:10:41 +02:00
TSP.py Shorten Vector 2 to vec2 2024-06-27 23:18:42 +02:00
TSP_Interactive.py Smooth path for baby car 2024-06-27 22:51:14 +02:00

README.md

S6 - Optimisation

Le code des cours demandés sont Cours_2_Recuit.ipynb et Cours_5_TSP.ipynb.

Les vidéos du cours 2 sont gd.mp4 et metropolis.mp4.

Le code du Cours 5 est commenté pour expliquer les différentes étapes des algorithmes et les choix d'implémentation.

Une version interactive de l'algorithme du cours 5 est disponible : TSP_Interactive.py.

Contrôles

  • Espace : Résoudre le problème
  • Echap : Réinitialiser la solution
  • Clic Gauche : Ajouter une ville
  • C : Supprimer les villes
  • R : Placer des villes aléatoirement