Toutes ces fonctions sont présentes dans le fichier main.py Décommentez la ligne que vous voulez lancer puis dans un terminal: $ python main.py ######################################################################################################### # créer n vecteurs avec tirage gaussien d'espérance m puis récupère les pareto non dominés selon 3 fonctions # deux naives et une optimisée en commencant par un tri ######################################################################################################### test_pareto_functions ######################################################################################################### # compare la vitesse d'exécution des différentes fonctions trouvant les pareto non dominés (naive 1 et celle avec le tri) ######################################################################################################### compare_and_plot_pareto_functions ######################################################################################################### # compare la vitesse d'exécution des différentes fonctions trouvant les pareto non dominés (les fonctions sont données dans la fonction) ######################################################################################################### test_all_pareto_functions ######################################################################################################### # calcule et affiche les solutions de la programmation dynamique pour n vecteurs de génération gaussienne # d'espérance m pour trouver les ensembles pareto non dominés de taille k (1<k<=n) # soit par pareto soit par l'I_dominance (I_dominance = True) # on peut aussi afficher la tableau complet de programmation dynamique (display_dynamic_array = True) ######################################################################################################### compute_and_display_solution_of_dynamic_programming ######################################################################################################### # compare le temps d'exécution pour trouver les pareto non dominés avec la technique Pareto ou I_dominance # avec tests le nombre de tests, n le nombre de vecteurs par tests, m l'espérance de génération gaussienne par vecteur # et k le cardinal de l'ensemble de pareto non dominés à trouver ######################################################################################################### display_result_tests