Séminaire de Jean-Michel Fourneau

Analyse du temps de completion d’un graphe de tache série/parallèle dont les durées sont aléatoires, discrètes et corrélées

A travers l’exemple cité ci-dessus, je montrerai quelques approches et
résultats permettant de travailler algorithmiquement
avec des données discrètes qui proviennent de mesures. On pourra même se passer
dans certains cas de l’hypothèse d’indépendance (rarement testée en pratique).
Un des points important est l’utilisation des propriétés qualitatives des modèles.

Mots Clés: probabilités conditionnelles, convexité, equations (Max,+), Bornes stochastiques,
algorithmique sur les distributions discrètes.