approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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HAL Id: tel-00605216 https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605216 Submitted on 6 Jul 2011 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of sci- entific research documents, whether they are pub- lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés. Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de neurones artificiels yohann Bénédic To cite this version: yohann Bénédic. Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de neurones artificiels. Sciences de l’ingénieur [physics]. Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2007. Français. tel-00605216

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Page 1: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

HAL Id: tel-00605216https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00605216

Submitted on 6 Jul 2011

HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.

Approche analytique pour l’optimisation de réseaux deneurones artificiels

yohann Bénédic

To cite this version:yohann Bénédic. Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de neurones artificiels. Sciencesde l’ingénieur [physics]. Université de Haute Alsace - Mulhouse, 2007. Français. tel-00605216

Page 2: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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APPROCHE ANALYTIQUE

POUR L’OPTIMISATION DE RÉSEAUXDE NEURONES ARTIFICIELS

THÈSE

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Yohann BÉNÉDIC

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Page 3: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 4: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Sommaire

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Page 5: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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Page 6: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

1Introduction générale

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Page 7: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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Page 8: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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Page 9: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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Page 10: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Première partie

Les réseauxde neurones artificiels

Page 11: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 12: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Sommaire de la partie

r♦♥s rts t rés①

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Page 13: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

Pr♦r♠♠t♦♥ s ♥♥s

♠♦ ♥♦q

♠♦ st

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Page 14: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

2Neurones artificiels

et réseaux

é ♦♥♦r s rés① ♥r♦♥s rts t très r♠♥t ♥s♣ré s ♦♥♥ss♥s ♥r♦♦qs s ♥♥és ♥q♥t ♦t étt ♦rs r♣r♦r rt♠♥t s ♦♠♣♦rt♠♥ts ♥t♥ts

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Page 15: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

râ à ♥ ♠é♥s♠ ♣♣r♥tss q ♦♥sttt ♥ ♥♥♦t♦♥ ♥♦t ♥ ♦♣ért♦♥ ♥étt ♣s ♣r♦r♠♠é ♦♠♠ ♥ st ♥strt♦♥s éé♠♥trs♠s à ①♠♣s tst♦♥ ér♥t ♠♥èr ss ♦♠♣èt q ♣♦ss ❬❲r♦ t r ❪ tt t♥q s♣♣ ♥ ♣♣r♥tss s♣rsé

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Page 16: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

dendrite

corps cellulaire

noyau

synapse

axone

arborisation terminale

r

é♠ s♠♣é ♥♥r♦♥ ♦♦q

r sé♠ts r♦ssèr♠♥t ♥t♦♠ ♥ ♥r♦♥ ♦♦q

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Page 17: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

é♠ ♥ ♥r♦♥ ♦r♠

entrees

sortie

poids synaptique

fonction d’agregation

fonction d’activation

A Φ

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♥s ♦♥t①t ♦♥t♦♥ ♦♠♣♦sé Φ A st ♣♣é ♥r♦♥ ♦r♠ ♦ ♥♦r♥r♦♥ rt tr♠ q ♥♦s ♦♥s éà ♠♣♦②é

é♥t♦♥ ♥r♦♥ ♦r♠ st ♦♠♣♦st♦♥ ① ♦♥t♦♥s A t Φ é♥s sr ① èrs q♦♥qs 1 t 2

A:n1 −→ 2,

Φ:2 −→ 1.

♦♥t♦♥ A étt ♥r♦♥ ♦r♠ à ♣rtr ss n ♥trés ♦♥t s♥♥s rs♣ts s♦♥t ♠♦és ♣r n ♣r♠ètrs ♣♣és ♣♦s s②♥♣tqs ♥ réér♥ ① s②♥♣ss ♦♥t s s②♠♦s♥t rô

♥r♦♥ ♦r♠ ♦ t Ptts t♦t ♣r♠r ♥r♦♥ ♦r♠ été ♠♥é à ♣rtr ♦♥sért♦♥s ♥r♦♣②s♦♦qs t ♥t♦♠qs ♣r❲ ♦ t ❲ Ptts ♥ ❬ ♦ t Ptts ❪ ♥ q trèss♠♣st r ♥r♦♥ ♦r♠ rst ♥♦r ♦r à s ♥♦♠r① tr①♦♥t ① ①♣♦sés ♥s ♠♥srt ♥s r ♠♦è q ♥♦s ♥♦♠♠r♦♥s ♣r st ♥r♦♥ ♠♣ A st ♥ s♦♠♠ ♣♦♥éré ♣r♥♥t ♥ ss r♠♥ts♥s 1 = 0 ; 1 t r ♥s 2 = s n ♣♦s s②♥♣tqs tr w =(w1 w2 . . . wn

)⊤ s♦♥t t♦t s♠♣♠♥t s ♦♥ts ♣♦♥ért♦♥ ♣♣qés

① ♥trés ♥♦s rr♦♥s q st rs s ♥s ♠♦rté s trs♠♦ès Pr é♥t♦♥ Φ st ♦q♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♥s 0 ; 1 q t 1s t s♠♥t s r ♦♥t♦♥ rét♦♥ é♣ss ♥ r s ①é♣r ♥ r♥r ♣r♠ètr w0

Page 18: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

♥s s♥ té à ♥ ♣♦s s②♥♣tq ♣r♠t ♠♦ésr s s②♥♣ss ①ttrs s ♣♦st t s s②♥♣ss ♥trs s ♥ét Pr ②♣♦tès s♣♦s s②♥♣tqs ①ttrs s♦♥t t♦s é① à we t♥s q s ♥trs s♦♥té① à wi s s②♥♣ss ♠♦trs ♥ s♦♥t ♣s ♠♦ésés

♦♥t♦♥ Φ A ♥r♦♥ ♦r♠ ♠♣ st ♦♥

Φ A: 0 ; 1n −→ 0 ; 1

e =(e1 e2 · · · en

)⊤ 7−→ H (w0 + (w1e1 + w2e2 + · · · + wnen))

= H (w0 + w⊤e) .

♦♥t♦♥ H tsé ♥s tt é♥t♦♥ st ♦♥t♦♥ é♦♥ ♦r r

s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ss♦és à t②♣ ♥r♦♥s s♦♥t ♠♣rqs t♦♥sst♥t ♣♦r ♣♣rt à ♦sr s ♦♥ts ♣♦♥ért♦♥ st à ♥ ♥②s♥ ♣r♦è♠ à rés♦r st ①t♠♥t sr ♣r♥♣ qst sé ♣♣r♦q sr é♦♣♣é ♥s s ♣rts t

s trs ♥r♦♥s ♦r♠s ♣s ♦♣ trs ♠♦ès ♥r♦♥s♦r♠s ♦♥t t r ♣♣rt♦♥ ♠♦tt♦♥ rrèr r ♥♥t♦♥ ♥étt rs♣s t♦♦rs ♠① ♦r à rété ♦♦q ♠s ♣tôt s r♥r ♠♦♥sst① à ♣r♦r♠♠r s trs ♠♦ès ♦♥t ♥tr♠♥t ♣♣ à s ♦♥t♦♥stt♦♥ t♦ rét♦♥ ér♥ts s tsés ♣♦r ♥r♦♥ ♠♣

♥ tr♦ ♥♦t♠♠♥t s ♦♥t♦♥s tt♦♥ s♥ts ♦♥t s ♣r♦s s♦♥t ♦♥♥és♥s r ♦♥t♦♥ s♠♦ï S(x) = (1 + e−x)−1 ♦♥t♦♥ t♥♥t ②♣r♦q tanh(x) = (ex − e−x)/(ex + e−x) ♦♥t♦♥ ss♥♥ G(x) = e−x2

♦♥trr♠♥t à ♦♥t♦♥ é♦♥ s ♦♥t ♥t êtr ♥♥♠♥t érs q st ♥ ♣r♦♣rété ♠té♠tq ♥♦♥ ♥é ♥ ♥②s t q ①♣q♦♥ q s ♦♥t♦♥s s♦♥t s♦♥t ♣réérés à ♦♥t♦♥ é♦♥ ôté s ♦♥t♦♥s rét♦♥ s ♣s ♦♥♥s s♦♥t s ♥r♦♥ ♦r♠ à s r ♦♥tétt x st ♥ ♠sr st♥ ♥tr tr ♥tré e =

(e1 e2 . . . en

)⊤

t ♥ tr réér♥ é♥ ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs w =(w1 w2 . . . wn

)⊤

♥s q ♥r♦♥ s♠♣ q ♦♠♠ s♦♥ ♥♦♠ ♥q ts ♥ s♦♠♠♣♦♥éré Σ ♣r♦ts Π ss ♥trés

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Φ A:n −→

e 7−→ G(‖e − w‖

).

st ♥ ②♣♦tès ♣r♠♥t s♠♣tr q ♣r♠t r♠♥r ♥♦♠r ♣r♠ètrs àtr♦s w0 we t wi

Page 19: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

s ♣r♥♣s ♦♥t♦♥stt♦♥ tsés ♣r

s ♥r♦♥s ♦r♠s

1

x

H(x)

0

0

♦♥t♦♥ s

1

0x

S(x)

0

0

♦♥t♦♥ s♠♦ï

1

−1x

tanh(x)

0

0

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1

x

G(x)

0

0

♦♥t♦♥ ss♥♥

tst♦♥ ♦♥t♦♥ tt♦♥ ss♥♥ st ♣rt♥♥t ♥ q ♣r♠tà s♦rt êtr t♥t ♣s ♣r♦ ♥té q e st ♣r♦ w

♥r♦♥ ♦r♠ s♠♣ ♥♠♣♦s ♣s ♦♥t♦♥ tt♦♥ ♣rtèr Pr♦♥tr ♥ésst é♥r s n ♣r♦ts ♥trés q s♦♥t ss♦és ① n ♣♦ss②♥♣tqs q ♠♥t t♥t s rés rtés q♥t à ♣r♦r♠♠t♦♥ t②♣ ♥r♦♥s ♦♥t♦♥ rét♦♥ st ♦♥ é♥ à ♣rtr n♥s♠s ♥s Ji ré♥ss♥t s ♥trés ♦♥t ♣r♦t st ♣♦♥éré ♣r wi

Φ A:n −→

e1, e2, . . . , en 7−→ Φ (Σni=1(wiΠj∈Ji

ej)) .

♣t ♥r ♥r♦♥ ♥ st ♥é ♥s ♥ ♦rt♦r t♥♦r ♥

à ♣rtr ♥r♦♥ ♠♣ ❬❲r♦ t ♦ r ❪ été ♦♥ç ♣r ❲r♦t ♦ ♦t êtr s♠♣ à ♣r♦r♠♠r t ♦♥ à ①♣♦tr ♥s ♥♦♥t①t ♥str tt ♥ s ♦♥t ss♦♣ ♠♦è ♥r♦♥ ♠♣ t ♦♥tsrt♦t ♦♥t ♥ ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ ① ♣r♦r♠♥s ♣r♦és

♥ s♦rtr ♥ s ①♠♣s ♣♣t♦♥ s ♣s ♠♣rss♦♥♥♥ts à ♦r ♣♦t ♥ ♠rrrèr ♥ ♠♦♥r♠♦rq téé♦♠♠♥é ❬②♥ t ❲r♦ ❪ ♣s ♥♠♣♦rt q ♣♦st♦♥ sqà ♥ ♦ ér♠♥t

Page 20: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

é♥t♦♥

❯♥ ♥ s rtérs ♣r ♥ ♦♥t♦♥ rét♦♥ q ♦♥trr♠♥t ♥r♦♥ ♠♣ st ♣r♠étré ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs ♥é♣♥♥ts t q r♦r à♥ ♥tré ①r e0 ♦qé à 1 ♣♦r ♥r ♣r♦è♠ ré s à étr♠♥t♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t♦♥ tt♦♥ st st♦rq♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ é♦♥ ♥r♦♥ ♦r♠ sért

Φ A: 0 ; 1n+1 −→ 0 ; 1

e0 = 1, e =(e1 e2 . . . en

)⊤ 7−→ H (w0e0 + w1e1 + · · · + wnen)

= H (w0 + w⊤e) .

tr s ♠é♥♠♥ts ss ♦♥♣trs ♦♥t ss ♠s ♣♦♥t ♥ t♥q♣♣é rè t q ♣r♠t ♦t♥r s n + 1 ♣♦s s②♥♣tqs à ♣rtr①♠♣s tâ q ♥ ♦t résr ♣r♥♣ st str ♣tt à♣tt s ♣♦s s②♥♣tqs s♦rt q rrr qrtq ♦sré ♥tr s s♦rtstt♥s s s ①♠♣s t s ré♠♥t ♦t♥s s♦t ♠♥é ❬❲r♦t ♦ r ❪ s ♣r♥♣s rtérstqs ♥ ♥ s♦♥t strés ♣r r

rè ♣♣r♥tss t

♥ q ♥ s♦t ♣s ♦t ♠♥srt ♥♦s ♦♥s étr tt rè ♥ r rss♦rtr ♦q ♥②tq q ♥ st à ♦r♥ s ①♠♣s ♦♣ért♦♥ à ♣r♦r♠♠r s♦♥t ♦r♥s s♦s ♦r♠ m ♦♣s

(e

(j) s(j))|mj=1 ♦ù s(j)

♦rrs♣♦♥ à s♦rt tt♥ ♥ ♦rsq♦♥ ♦♥♥ s ♦♠♣♦s♥ts e

(j) ♥ ♥trés ♠é♥s♠ ♣♣r♥tss ♦t étr♠♥r ♣♦s s②♥♣tq①r w0 t s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♠♣♦s♥t w s♦rt q rrr E s♥ts♦t ss ♣tt q ♣♦ss

E =

m∑

j=1

E(j) =

m∑

j=1

(s(j) − w0 − w

⊤e

(j))2

.

r♥t à ♠♥♠sr rrr qrtq E(j) ♥ sr q ①♠♣tt ♦♣ért♦♥ st résé ♥ st♥t q ♣♦s s②♥♣tq ♥s s♥s ♥qé♣r s♥ éré ♣rt E(j) tt éré sért ç♦♥ tr ♣rr♣♣♦rt ♣♦s s②♥♣tq wi

∂E(j)

∂wi= −2e(j)

i

(s(j) − w0 − w

⊤e

(j)).

♠s à ♦r ♣♦s wi st à tst♦♥ j ①♠♣ ♦t ♦♥ êtr ♣r♦♣♦rt♦♥ à −∂E(j)

∂wi q sért ♣s ssq♠♥t

∆wi = ηe(j)

i

(s(j) − w0 − w

⊤e

(j)),

Page 21: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

♦♠♣rs♦♥ ♦♥t♦♥♥♥tr ♥t ♣r♣tr♦♥

entrees de

connexion directe

connexion auxiliaire

l’exemple

sortieattendue

erreur

rè ♣♣r♥tss ♥st sé sr ♥ rrr

connexion directe

connexion auxiliaire

entrees del’exemple

sortieattendue

oui

♠é♥s♠ ♣♣r♥tss ♣r♣tr♦♥ st ♥é♣♥♥t rrr

♦ù η st ♥ ♦♥st♥t ♣♣é t① ♣♣r♥tss

❯♥ ♦♣ ①♠♣ ♣rès tr t♦s s ♣♦s s♦♥t ♠♦és s♦♥ rè tsqà q t♦ts s é♥rs E(j) s♦♥t ♥és ♥ t ♦rs q ♥ ♣♣rs à r tt ♦♣ért♦♥

s ♠♥s

râ à rè ♣♣r♥tss t éqt♦♥ ♥ ♥ s♠ ♣♦♦r♣♣r♥r ♥♠♣♦rt q ♦♣ért♦♥ st ♠rs♠♥t ♦♥ êtr s t t ♦r r♦rs à ♣srs ♥tr① ♣♦r ② ♣r♥r s ♦r♠♥t ♦rs ♥rés ♥r♦♥s rts ♦r r ♣♣é ♥s s ♦ù st ♦r♠é♥s ♠♥ ♣♦r ♠♥② ♥s

ès ♦rs s ♣♦s ♣r♦è♠ tst♦♥ rè t ♣♦r résr ♣♣r♥tss s ♥s ♦♥stt♥t rés ♥ t s ①♠♣s ♦♣ért♦♥ à♣♣r♥r ♥ s♦♥t s♣♦♥s qà é rés t ♥♦♥ à s ♥r♦♥sPr ♦♥séq♥t s r♥rs ♥t ♦ ♥ s♦rt rés à ♣rtr réstts♥tr♠érs ♦ ♥ ♥ étt ♥tr♠ér à ♣rtr s ♥trés rés ♦ ♣r♥♦r ♥ réstt ♥tr♠ér à ♣rtr trs réstts ♥tr♠érs r t♦s♦♥t s♦♥ ♥ ①♠♣s ♦♥t ♦♥ ♥♦r ♠♦♥s ♥ ♣rt ♣♣r♥tss♥ t rés ♥r♦♥s rts ♠ê♠ rr q rè t st♥s ♠té♠tq♠♥t très ♦♠♣qé

♥ ♣rtq ♥ ♠♥ st ♦♥ ♦♥strt sr ① ♦s à ♥str rés r é♠♥♥t tt ç♦♥ s ♥r♦♥s rts ♦♥t ①♠♣s st t♦t♠♥t ♥♦♥♥ ① rès é♥s ç♦♥ ♠♣rq s♦♥t♦rs ♣r♥♣♠♥t tsés ♣♦r ♣♣r♥tss

rè ♠r ♦♥sèr q s ♥s s♦rt ♥♦♥t ♣s s♦♥ êtr ♠♦és t ts♥t ♦♥ ♦rt♠ ♣♣r♥tss t ♣♦r q ♥r♦♥rt ♦ ♥tré ❬❲r♦ t ♦ r ❪

rè ♠r t ♥ ♣♣r♥tss sr t♦s s ♥s rés ♣♦rqs ♦♥tr♥t à rrr ♦sré ♥ s♦rt q st étr♠♥é ♥ ér♥t

Page 22: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

connexion directe

connexion auxiliaire

entrees

sortie

2nde couche

1ere couche

r

s ♥ rés ♥r♦♥ss♦♥ ♣srs ♦s①

s ♥ ♥♠♥t s♥ r s♦rt ♠é♦r s♦rt rés ❬❲r♦t ❪

st ♥térss♥t ♦♥sttr q r s ♦♥♠♥t st s♠r ♠ttr ♥÷r ♥ ♣r♦sss ♣♣r♥tss ré ♦♥t t① sès st à q♥tr r♦rs♠♥t ♠èr s ♦ts ♠té♠tqs ts t②♣rttr st ♦♥ ♥ s♦rt ♦ît ♥♦r ♦♥t ♦♥ ♥ st ♥♠♥t ♣s r♥♦s ♦♥t♦♥♥♠♥t st rs♦♥ ♣♦r q ♠♦è ♠♥ st rt♠♥t éssé ♣r♦t ♣r♣tr♦♥ ♠t♦ s♦♥ éq♥t à s ♣r♣tr♦♥s

♣r♣tr♦♥

♥r♦♥ ♦r♠ été é♦♣♣é ♥ ♣rè ♥ ♣r ♦s♥ttq ♥ ♣s t♦rsr ♣s rté ♥s ♦① ss ♣♦s s②♥♣tqs ♥r ♥r♦♥ ♠♣ rè ♣♣r♥tss ♣♦sté ♣r à♣rtr ♦srt♦♥s ♥r♦♣s②♦♦qs ❬ ❪ tt rè ♣r♦♣♦s t♦r♥♦r♠♥t s ♦♥♥①♦♥s s ♣s tsés ♦♠♠ ♠é♥s♠ ♣♣r♥tsst ♠é♠♦rst♦♥ s♥ q s sr ♥ ①♠♣s ♦♥♥é ♥ ♥tré♣rtèr ♥ ♥r♦♥ rt st s♦♥t t ♥ ♠ê♠ t♠♣s q s♦rt r♥r ♦rs ♣♦s s②♥♣tq ♦rrs♣♦♥♥t ♦t ♦r ♥ r ♣s ééq s trs

❯♥ ♦♣ért♦♥ q ♦♥ st ♣♦♦r êtr ♠♣é♠♥té ♣r ♥ ♠♥ ♣♦rrt t♠♥têtr ♥ ♣♣q♥t ♥ s ① rès

Page 23: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

é♥t♦♥

♣r♣tr♦♥ st ♥ ♥r♦♥ ♦r♠ ♣rt♠♥t ♥tq à ♥ ♥ ♣rtr ♥ q ♦♥r♥ ♣♦s s②♥♣tq w0 q st é♠♥t ♥téré à ♦♥t♦♥rét♦♥ ❬♦s♥tt ❪

Φ A: 0 ; 1n+1 −→ 0 ; 1

e0 = 1, e =(e1 e2 . . . en

)⊤ 7−→ H (w0 + w

⊤e) .

♥ é♥t s ér♥ ♥tr s ① ♠♦ès st r rè ♣♣r♥tss♦♥t s ♦r♥s s♦♥t ♦♥♠♥t♠♥t ér♥ts s ♣r♣tr♦♥ s♦♥t ♣r♠♥t ♠♣rqs t ♥♠♣q♥t ♦♥ ♣s ♣r♦sss ♠♥♠st♦♥ ééréé♥♠♦♥s été ét s♦s rt♥s ②♣♦tèss q tt rè ♣♣r♥tss♦♥st ♠ré t♦t à s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♦♣ért♦♥ ért ♣r ①♠♣s tsé ❬rt③ t ❪

rè sért ♣♦r ♣r♣tr♦♥ t ♥ ts♥t ♠ê♠ ♦r♠s♠ q rè t ♥ ❬♦s♥tt ❪

∆wi = ηs(j)e(j)

i .

❯♥ ①♠♥ s♣r tt rè ♠♦♥tr q r ♣♦s s②♥♣tq wi stt♠♥t ♠♥té s t s♠♥t s ♥tré e(j)

i t s♦rt s(j) s♦♥t tés♥ ♠ê♠ t♠♣s ♥s ①♠♣ j r ♣ rés♠ s ♣r♥♣srtérstqs ♣r♣tr♦♥

♣r♣tr♦♥ ♠t♦

♥t♦ss♠é ♣r résst ♥ rè ♣♣r♥tss rt♠♥t ♥s♣ré s♠é♥s♠s ♦srés sr ♣♥♥t ♦♦q ♥r♦♥ ♦r♠ ♦s♥tt♣r♦♣♦s q♥ ♣r♣tr♦♥ ♣♦t rés♦r ♥♠♣♦rt q ♣r♦è♠ sst♦♥ ♥ ♥ t♠♣s ♣♣r♥tss ♥ ❬♦s♥tt ❪ rs♠♥t ♣rèsqqs rrs ♥s② t P♣rt ♣r♦èr♥t q tt ssrt♦♥ étttr♠♥t ss q ♣♦r t tr ♥ srét sr ♣r♣tr♦♥ q r♠s ♣rsq ① ♥s à s ss♣r ❬♥s② t P♣rt ❪ ♥ t ♣r♣tr♦♥ srtt t♦t s♠♣♠♥t ① ♠ê♠s ♠tt♦♥s q s♦♥ ♦♥rr♥t ♥ ♠tt♦♥q ♥t ♥♠♥t r♥ à ♦r s ♣r♦r♠♥s r rè ♣♣r♥tssrs♣t ♠s q étt ♦r♥ ♣r♠♥t rttr

♦♠♠ ♣♦r ♥ ♣r été ♠ttr ♣srs ♣r♣tr♦♥s ♥ rés♦r♠♥t ♥s ♣r♣tr♦♥ ♠t♦ ♦t♦s tt ♦♣ért♦♥ t ♥ ♣s ♣sq rè ♣♣r♥tss s é♥érs à ♥ rés ♥tr s♥s♣♦sr té ♣rtèr q sss réstts ♥tr♠érs ♦ ♥♦♥ r q ♣♦s s②♥♣tq rés st ♠♥té à q ♦s q ♥tré

Page 24: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

entrees de l’exemple

sortie

sortie

attendue

erreur1

2

3

r

♣♣r♥tss ♥♣r♣tr♦♥ ♠t♦♣r rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t

t s♦rt ♦rrs♣♦♥♥t s♦♥t tés ♥ ♠ê♠ t♠♣s ♥ ♥t♥ té tt rè q s♦t ♣♣qé à ♥ ♣r♣tr♦♥ s♦é ♦ à ♥ rés ♦♠♣t♥♥ st ♣s é♠♦♥tré ♣♦r t♥t

ç♦♥ rts ♥ ♣ rtr ♣r♣tr♦♥ t ♥ str♥t ♥s ♥♣té s ♦ts ♠té♠tqs ts à trtr ♦♥♥♠♥t s s②stè♠st♦♥♥sts ♥ t s é♦♣♣♠♥ts ♥ ♥ q sés sr s♦ts ♠té♠tqs ♦♥t très r♣♠♥t été ♠tés ♣r ♦♠♣①té ♥t ♣rr ♠s ♥ rés ♦♥trr ♣r♣tr♦♥ été ♦♥é sr s rès ♦sréssr s ♥r♦♥s ♦♦qs ♦♥t s ♣r♦r♠♥s ♥ s♦♥t ♣s à ♣r♦r t ♥ ♠① s♣♣♦rté ♠s ♥ rés ♦♥ ♠♥q ♦r♠s♠ ♠té♠tqéqt trt ♦rs ôté ♣♣r♠♠♥t ét♦r q ♥ ♣♣r♥tss sr♣r♣tr♦♥ ♠t♦ résst

♥térêt s ♥r♦♥s rts s♥s ♣♦ssté êtr ♠s ♥ rés st st ❬♥s② t P♣rt ❪ st rs♦♥ ♣♦r q r ért ss♦rt ♥♥t qà ♥ s ♥♥és qtr♥t ♦rs ♠s ♣♦♥t ♥ ♦rt♠ ♣♣r♥tss s♣é♠♥t ♣♥sé à é ♥ rés rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t ❬❲r♦s ♥ t ♠rt Prr ♥ ❪ tt t♥q étr♠♥ ♥ ♣rtr ç♦♥ ♦♥t rrr ♦sré ♥ s♦rt ♦t êtr ♣r♦♣é ♥s s ♦s ♥tr♥s ♥ q rè t♣ss ② êtr ♣♣qé ♦r r

♦r rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t st ♥ ♥ ♦rt♠ ♣♣r♥tss ♥♦♥t♦r♥ t♥t s ♣♣t♦♥s ①qs ♦♥♥é s♦♥t ♥♦♠rss ❬②♥ r②s t ❪ ♥ q t été ♠é♦ré ♣stt t♥q rst ♥é♥♠♦♥s sé sr s ♦ts ♠té♠tqs ssqs ♣r♦♥séq♥t ♦♥r♥ rs s♦t♦♥ ♦♣t♠ q ♥r♦♥ st r♥t q ♥st ♥ r♥ ♣s s rés ♥s s♦♥ ♥s♠ r♥r ♣t ♥♠s tt♥r ♦♥rt♦♥ q rés♦ ♣r♦è♠ ♣♣rs ♦ ♦rs ♥ tt♥r♥ ♠s ♥ ♣♦♥t s rss♦rs tsés ♣r ①♠♣

①♠♣ s♥t ♠♦♥tr réstt ♥ ♣♣r♥tss ♣r rétr♦♣♦♣t♦♥ r

Page 25: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥t ♦s rr♦♥s q s ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s ss ♣r♦r♠♠♥t ♦♥♥tâ s♦♥t ♦♥ êtr s ♠rs

①♠♣ ♣♣r♥tss ♥ ♦♥t♦♥ ♦q s♠♣♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q L ♥q rs ♦♦é♥♥s é♥ ♣r s 25 ♣rs♥tréss♦rt s♦♥ t érté ①♣rss♦♥ érq L st

L ≡ e3(e5 + e1 + e4) + e5(e2 + e4).

♥② ♥tr♠♥t ♣s s♦♥ ♦♥♥îtr tt ①♣rss♦♥ ♣♦r résr ♣♣r♥tss ç♦♥ rrtrr ♥♦s ♦sss♦♥s ♠♣é♠♥tr ①♠♣s à ♥♣r♣tr♦♥ ♠t♦ t r stàr ♦♠♣♦sé ① ♣r♣tr♦♥s ♥ ♠♥t♥t ♥ tr♦sè♠ ②♥♠q ♦ s ♣♦s s②♥♣tqsst ①é ç♦♥ é♠♥t rtrr à ts t rs r ♥t st ♦sét♦r♠♥t ♥s −5,000 t 5,000 ♣♦r s tr♦s ♥r♦♥s rts

♥r♦♥

w1,0 = 2,919w1,1 = −0,435w1,2 = −4,815w1,3 = 3,214

w1,4 = −0,553w1,5 = 1,154

♥r♦♥

w2,0 = 4,169w2,1 = 4,218w2,2 = 2,382

w2,3 = −3,237w2,4 = −0,943w2,5 = 4,355

♥r♦♥

w3,0 = 2,621w3,1 = −0,140w3,2 = 3,913

s tr♦s ♣r♣tr♦♥s s♦♥t ♠♥s ♥ ♦♥t♦♥ s♠♦ï ♣♦r ♦♥t♦♥ tt♦♥♥ s r♥r ♦♠♣ts ♦rt♠ rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t r♥r ♦♥r ♣rès ♥r♦♥ ♣rés♥tt♦♥s ①♠♣s t s ♣♦ss②♥♣tqs ♦t♥s s♦♥t

♥r♦♥

w1,0 = −10,37w1,1 = −2,661w1,2 = −1,328w1,3 = 7,861w1,4 = 3,393

w1,5 = −0,533

♥r♦♥

w2,0 = −7,549w2,1 = 1,812w2,2 = 3,622

w2,3 = −8,281w2,4 = −6,294w2,5 = 5,816

♥r♦♥

w3,0 = −3,522w3,1 = 6,734w3,2 = 4,374

é♦t♦♥ t érté résé ♣♣r♥tss rés st ♦♥♥é♥s r ② r♣rés♥t♥t rs♣t♠♥t ♥ ♥ t ♥ ♥♦r s rs vrai tfaux Ls t♥qs ♥②s t ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣rés♥tés ♥s ♠♥srt ♣r♠ttr♦♥t ♦t♥r s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts s s♦♥t ♦és sr s♠♥t ts t♦♥t ♥♦s ♠♦♥trr♦♥s q s rs s s♦♥t ♠① stés

♥r♦♥

w1,0 = −3,5w1,1 = −1,0w1,2 = 2.0w1,3 = 2,0

w1,4 = −2,0w1,5 = 5,0

♥r♦♥

w2,0 = −3,5w2,1 = −2,0w2,2 = −1,0w2,3 = 5,0w2,4 = 2,0w2,5 = 1,0

♥r♦♥

w3,0 = −0,5w3,1 = 1,0w3,2 = 1,0

Page 26: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s rts t rés① ⑤ ♣tr

apprentissage

fonction de depart fonction apprise

vecteurs

d’entreer

♣♣r♥tss ♣rrétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t♥ t érté ♥♣♦r r vrai t ♥♦r♣♦r r faux

Page 27: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 28: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

3Autres réseaux

de neurones artificiels

♥ s♣♣②♥t sr ♦♠♣é♠♥trté s ① ♦r♥ts ♣♥sé q ♥s♦♥t à ♦r♥ s ♣r♥♣s s s rés① ♥r♦♥s rts ♦♥trè♠♥t été ①♣♦sés ♥s ♣tr ♣réé♥t ♥ ôté s rés① ♥

r♦♠♠étqs ♥s♣rés ♦♦ t ♦♥t s é♦♣♣♠♥ts s réè♥t êtr à♦r♥ ♥♦♠rss ♥♥♦t♦♥s tr s rés① ♥r♦♥s rts à♦t♦♥ ♣♣t ♦♥t s ♣rts♥s r♥t à r s ♠♦ès ♣r s ♠té♠tqs t q ♦♥tr♥t à ♠é♦rr ♠îtrs s ♠♦ès ♠♥és ♣r s♣r♠rs

♥ s♥t ♥ sé♠ s♠r ♣tr ♣rés♥t ① ♦ts ♥♦r♠tqs ♦♥tss♦r st s♥s ♥ ♦t à ♠ttr rét s rés① ♥r♦♥s rts s♠é♠♦rs ss♦ts t s ssrs Pr s ♥♦s s♦♥r♦♥s ♥s r♠rq ♣♦②♥ ♦♥t ♦♥t ♣r s rttrs ♥r♦♥s ♥ t ♠♣ts r♠♥♠♥ts rttr① ♥éssrs à ♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♦ tr s ♦ts s ♠t ♣s s♦♥t à r ♦♥♥tté ♥ ♠♦t♦♥ ♦♥t♦♥♥ ♠r ♥ q ♥ ♦rs ♣♦rt♥t ♣rtq♠♥t ♣s s ♠♦ès tt ♠♥èr ♣♣rt s é♦♣♣♠♥ts ♥♦r♠tqs étés ♣♦r ♥ ♠♦è ♣rtr rés ♥r♦♥s rts ♣♥t s♣♣qr é♠♥t ①trs ♠♦ès st t♦t ♣rtèr♠♥t s ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥♥②tq ♣r♦♣♦sé ♥s ♠♥srt

Page 29: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

s ♠é♠♦rs ss♦ts

rst♦t ♣r♦♣♦s q ♠é♥s♠ ♠é♠♦rst♦♥ ♠♥ t ♦♥sstr ♥étss♠♥t ♥s ♥tr ♣srs s♥st♦♥s ♦s♥s ❬stt ❪ ♦r r rî♠♥t ♦♣é rt t♦♥s à ③♦♥ t ♠ ♥ ♣♦srs ♣r ①♠♣ tt ♦♥s♦♥ s s sr t q ♣r♣t♦♥ ♥ s s s♥st♦♥s r♣♣ ♠♠ét♠♥t t♦ts s trs ♥ ♠é♠♦r ♥ ♣r♦sssq ♥ésstrt ♦♣ s s s ét♥t st♦és ♥é♣♥♠♠♥t s♥s s trs é ♠é♠♦r ss♦t étt ♥é

t♠♥t ♠tér ♥♦r♠tq ♠é♠♦rs ♥ ♥♦r♠t♦♥ ♥ ér♥t ♥s♥ ss ♦s ♠é♠♦r ♥tés ♣r s rsss ♥qs râ ①qs ♥♦r♠t♦♥ ♣♦rr êtr r♣♣é ♥s s ♥ ♠é♠♦r ss♦t ♣r♦éé stt♦t♠♥t ér♥t ♥ t s ♥♦r♠t♦♥s ♥② s♦♥t ♣s st♦és ♥♠♥t♠s ♣r ♣rs s ♥s sr♥t rsss ♣♦r r♣♣r s trs ♥ ♣rtq ♦♥♣t ♦♥ ♠♥r r ♥ ♥♦r♠t♦♥ ♦♠♣èt à ♣rtr ♥ rs♦♥ ♣rt tt r♥èr ♦♥ ♣r ♦rs ♠é♠♦r t♦ss♦t ♦ rss ♣r s♦♥♦♥t♥ ♦ à ♣rtr ♥ ♥♦r♠t♦♥ ♥tr ♦♠♣èt♠♥t ér♥t ♥s s st ♥ ♠é♠♦r étér♦ss♦t ♥♦tr q ♥ ①st ♥ tr♦sè♠t②♣ ♣♦r q s ① ♥♦r♠t♦♥s ♦♥t ♥ rô éq♥t s ♠é♠♦rsss♦ts rt♦♥♥s

♥ ♣rtq s ♠é♠♦rs ss♦ts s♦♥t tsés ♣♦r r♦♥♥ss♥ ♦r♠srtèrs ss r♦t s rés① ♥♦r♠tqs ①♣♦rt♦♥ ss ♦♥♥és trt♦♥

♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠é♠♦r ss♦t ♥ ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦

♥str ♥ ♠é♠♦r ss♦t ♥ ♣r♣tr♦♥ rés ♥ ss♦t♦♥ ♥trs ♥trés t s s♦rts rs♣ts ①♠♣s tsé ♣♦r s♦♥ ♣♣r♥tss ❬♥rs♦♥ t ♦s♥ ❪ é♥♠♦♥s ♦♠♠ ♥ s♣♦s q ♥s s♦rt ♥r s t②♣s ♥♦r♠t♦♥s ♠é♠♦rss ♣r s s♦♥t ♥ ♦♥séq♥s très ♠tés st ♣♦rq♦ ♦♥ ts é♥ér♠♥t ♣srs ♣r♣tr♦♥s♥é♣♥♥ts ♦♥t ♥ s♦♣ ♥ t ♥♦r♠t♦♥ à rtr♦r ♦♥ ♣r♦rs ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ é♠♦rsr ♥ ♦♥♥é s ért sr ns ts rqrt♥s ns ♣r♣tr♦♥s ♥ ① ts s ne ♥trés trrs sqs ♦♥♥é e sr♥t rss st ♦é ♦r r

P♦r st♦ ♣r(e s

)=((

e1 . . . ene

)⊤(s1 . . . sns

)⊤) rè

♣r♠t tr♦r s ♣♦s s②♥♣tqs éqts P♦r ns ♣r♣tr♦♥s

st rè q ♥s♣ré rè ♣♣r♥tss s ♣r♣tr♦♥s ♦r éqt♦♥ ♣ ♦♥t st s ♣rtr η = 1

Page 30: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

trs rés① ♥r♦♥s rts ⑤ ♣tr

connexion directe

connexion auxiliaire entrees

entrees

sorties

sorties

r

①♠♣ ♠é♠♦rss♦t résé à ♣rtr♥ ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦

sért s♦s ♦r♠ ♠tr ç♦♥ s♥t

W = se⊤

=

s1e1 · · · s1ene

·

snse1 · · · snsene

.

éé♠♥t wij = siej st ♣♦s s②♥♣tq i ♣r♣tr♦♥ rt à s j ♥tré tt ç♦♥ s ♥tré e st ♣rés♥té ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ é♥ ♣r W t♦♥t s ♦♥t♦♥s tt♦♥ s♦♥t s ♦♥t♦♥s é♦♥ ♦rs s♦rt st ♥ s

Φ (We) = Φ(

s ‖e‖2)

= s.

tr♠♥t st ♣♦ss ♠é♠♦rsr ♣srs ♣rs(e

(k)s(k))|mk=1 s♥

♥ ♠ê♠ rés st ♣♦r r ♠♦②♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs♦t♥s ♥♠♥t ♣r ♣♣t♦♥ rt♦♥ à ♥ s m♣rs ❬♥rs♦♥ t ♦s♥ ❪

W =1

m

m∑

k=1

W(k) =

1

m

m∑

k=1

s(k)

e(k)⊤.

♠tt♦♥s ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦

♠é♠♦r ss♦t ♣rés♥té ♥s s♦sst♦♥ ♣réé♥t st ①trê♠♠♥ts♠♣st t ♦♥t♦♥♥ rt♠♥t rr♠♥t ♥ ♣rtq ♥ t s st ♥é♥♠♥t ♣♦r st♦r ♥ ss♦t♦♥ ♦♥♥és s é♥érst♦♥ à m ♣rs♠♣q ♥♦♠rss ♦♥tr♥ts t♦t♠♥t s♥ts ♦r♠t♦♥ s ♦♥♥és ♣rsts s♦♥t ♦ré♠♥t ss♦és ① ♥trés ♥ r♥t ♣s ♥s

①♠♣s ♣♣rs

Page 31: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

st rs♦♥♥ ♣♥sr q rt♥s ♣rs ♣ss♥t êtr ♥♦♠♣ts ♥trs ♠é♠♦rst♦♥ ♥ ♣r♦♦q♥t ♦ ♥ tr t ré♣r♦q♠♥t

② rs♠♠♥t ♥ ♠t ♥♦♠r ss♦t♦♥s q rés ♣t♠é♠♦rsr

t♥t ♠tt♦♥s ♣♦t♥ts é♥ts ♠s ♣♦r sqs ♠♦è ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ ât sr s♠♣s ♦srt♦♥s ♦♦qs ♥♣♣♦rt q très♣ ♣rés♦♥s

♥ ①♣r♠r s ♦♥tr♥ts ♠① ♣♦ss ♥ ♥②s ♠té♠tq ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ st ♦♥ ♥éssr Pr ①♠♣ rè ♣♣r♥tss sèr q ss s ♦♥♥és rss ♠t♠♥t ♦rt♦♦♥s ♦♥t ♥ ♥ ♦♥t♦♥♥r ❬♥rs♦♥ t ♦s♥ ❪ ♥ t s t st s ♦rs s♦rt ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ ♣♦r ♥tré e

(k0) s①♣r♠

Φ(We

(k0))

= Φ

(m∑

k=1

s(k)

e(k)⊤

e(k0)

)

= Φ

s

(k0)e

(k0)⊤e

(k0) +

m∑

k=1k 6=k0

s(k)

e(k)⊤

e(k0)

︸ ︷︷ ︸

=0

= Φ(

s(k0)∥∥e

(k0)∥∥2)

,

♦ù st ♦♥sttr q s♦rt ss♦é st ♦rs ♥ rtr♦é

trrs tt rè ♥②s ♥ ♦♥t♦♥ sr ♥tr s ss♦t♦♥s ♣♦♥t êtr ♣♣rss sès ♣ êtr ét ♥ q s♦t ♣r♦r très rstrt ♥st ♣♦r♥t ♣s ss♥t ♣♦r r♥tr q ♣♣r♥tss ♦♥t♦♥♥rq s♦rt st ♥ t ♦t♥ à ♣rtr ♥ ♥q ♣r♣tr♦♥ ♦r ♣tr ♣réé♥t à ♥qé q étt ♣♦t♥t♠♥t ♥ss♥t ♣♦r rt♥s ① ①♠♣s

❯♥ ♦s ♥♦r ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ ① rès ♥s♣rés ♦♦ s♦r ♥♣té s ♦ts ♠té♠tqs ts à érr ♦rrt♠♥t s♦♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣ tr① s ♦♥♥tr♥t ♦♥ ♣tôt sr s rttrstr♥ts ♦♥t s ♠♦ès s♦♥t ♣s s à r♥r s ♣rr♣s s♥ts ♥♣rés♥t♥t s♦♠♠r♠♥t ① ♥tr①

rés ♥r♦♥s rts ♦♣ ♥s ♦♠♥ s ♠é♠♦rs t♦ss♦ts ♥ s ♠♦ès s ♣s étés st ♠s ♣♦♥t ♣r ♦♣ ♥ ❬r②s t ❪ st ♥ rés ♥r♦♥s tért sé sr ♥r ss♦t♦r ❬ ♥ t ♠rt ❪ ♥s ♥r♦♥s rts rés rç♦t ♥s ♥ ♣s s ♣r♦♣r s♦rt s♦rt t♦s s trs ♦r r q r♥ ♠♦è ②♥♠q s ♣♦s s②♥♣tqs ré♥t ♥♥ s♦rt ♥ ♥r♦♥ i sr ♥ ♥r♦♥ j ♣♥t ♣r♥r

Page 32: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

trs rés① ♥r♦♥s rts ⑤ ♣tr

sorties

1 2 3

connexion rebouclee

w12 = w21

w13 = w31

w23 = w32

r

és ♦♣♦♠♣♦sé tr♦s ♥r♦♥srts

♥♠♣♦rt q r ♣♦r q stsss ① ① ♦♥t♦♥s s♥ts

wi,j = wj,i t wi,i = 0.

s ♥r♦♥s tsés s♦♥t s ♣r♣tr♦♥s −1 ;+1n ♥s −1 ;+1 ♠♥s ♥♦♥t♦♥ tt♦♥ é♦♥ t r s♦rt st ♠s à ♦r ç♦♥ s②♥r♦♥ s ♦♥tr♥ts ♦♥t ♣♦r ♣r♥♣ ♦t r♥tr ♦♥r♥ rés ♥r♦♥s ♥ ♥ t♠♣s ♥ ❬♥♥♥ ❪ rs♠♥t s s♦rt s stst♠♥t q q s♦t ç♦♥ ♦♥t rés t été ♥tsé ♥st ♣s♦ré♠♥t tt♥

♥ ♣♦♥t ♦♥t♦♥♥ ♣♣r♥tss étt ssré à ♦r♥ ♣r ♥ rès♠r à ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ ♦r éqt♦♥ à ér♥ ♣rèsq e

(k) = s(k)|mk=1 ♣sq st ♥ ♠♦è ♠é♠♦r t♦ss♦t

W =

m∑

k=1

e(k)

e(k)⊤ −

e21(k) 0 · · · 0

0

00 · · · 0 en2

e(k)

.

rés① ♦♣ ét♥t ♥ rttr ②♥♠q t ♣♣r♥tss ♣♦r♦♥séq♥ ♣♦st♦♥♥r s ♦♥♥és à ♠é♠♦rsr ♥s s ♠♥♠ ♦① ♦♠♠ rés st st st ♦♥ ♦ré♠♥t ♥tsé ♥s ss♥ ttrt♦♥ ♥s tt ç♦♥ s ♦♥♥és ♠é♠♦rsés ♣♥t êtr rtr♦és à ♣rtr rs♦♥s ♣rts ♦ érés

rs♠♥t ♣r① à ♣②r st ♠é♠♦rst♦♥ ♦♥♥és ♣rsts ♥♦t♠♠♥t rs♦♥ ♦♠♣é♠♥té q ♥♦r♠t♦♥ ♠é♠♦rsé ♣s ♦♥t♦♥ ♦rt♦♦♥té ét ♣s tôt ♦♥t♥ s♣♣qr q st s♥s ♦♥tst ♣r♥♣ ♣r♦è♠ tt rè ♣♣r♥tss

♦r ♥ rs♦♥ s②♥r♦♥ été é♦♣♣é ♠s ♥ ♠♦♥tr ♣s r♥ ér♥ rs♦♥ s②♥r♦♥ ♦r♥ s♥♦♥ q s stté st ♣s ét à étr

Page 33: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

①♠♣ é♠♦rst♦♥ ♠tts ♣r ♥ rés ♦♣s qtr ♠tts r ♦♥t ♥♦s ♦♥s ♣ré♠♥t éré ♦rt♦♦♥té s♦♥t ♠é♠♦rsés ♣r ♥ rés ♥r♦♥s rts ♦♣

♥r♦♥s q ♥r♦♥ r ♥ ♣① s ♠tts ♥♦r ♣♦r r −1 t ♥ ♣♦r +1 Pr ♣♣t♦♥ éqt♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqss♥ts s♦♥t ♦t♥s

W =

0 0 2 0 0 0 2 4 −2 0 0 −20 0 2 −4 0 0 −2 0 −2 0 0 22 2 0 −2 −2 2 0 2 0 −2 −2 00 −4 −2 0 0 0 2 0 2 0 0 −20 0 −2 0 0 −4 −2 0 −2 0 0 −20 0 2 0 −4 0 2 0 2 0 0 22 −2 0 2 −2 2 0 2 0 2 2 04 0 2 0 0 0 2 0 −2 0 0 −2−2 −2 0 2 −2 2 0 −2 0 −2 −2 00 0 −2 0 0 0 2 0 −2 0 4 20 0 −2 0 0 0 2 0 −2 4 0 2−2 2 0 −2 −2 2 0 −2 0 2 2 0

.

ttr ①♠♣ tst♦♥ r ♠♦♥tr ♦♠♠♥t rés ♥tsé ♠tt r ♦r r ♥s q s rs ♦♥t été♥rsés rtr♦ ♠tt ♦rrt st ♥térss♥t ♦♥sttr q ♥ rt st éà ss♥t ♣♦r r♥r ♥tt♦♥ s ♠tt ♦r♥ ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ é♦♣♣é ♥s s ♣rts s♥ts ♠♥srt♦t♥t ♣♦r t ①♠♣ s ♣♦s s②♥♣tqs ♥tqs à W tr 1

2 ♣rès rr ♣♥♥t q s ♦♥♥és à ♠é♠♦rsr s♦♠♦♥t ♠♦♥s ♥ rè♣♣r♥tss tsé t ♦♥♥♥t ♥ ♣♦s s②♥♣tqs très ♠s ♥q ♠ré t♦t ♦♥t♦♥♥Pr ①♠♣ s tr♦s ♠tts r s ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s♣r ♣♣t♦♥ rè s♦♥t

W =

0 −1 −1 −1 −1−1 0 3 3 −1−1 3 0 3 −1−1 3 3 0 −1−1 −1 −1 −1 0

.

Pr q s rs s♦♥t ♠ stés ♦♥t♦♥ rét♦♥ st ♠♥é à ♣r♥r♥ r ♥ ♣♦r ♦♣ trs ♥tré stàr q st ♣♦st♦♥♥é①t♠♥t sr r s sr♠♥♥t s ♦ù s♦rt ♦t ♦r +1 ♦ù ♦t ♦r −1 ♠ét♦ ♣rés♥té ♣r ♠♥srt ♣r♠t q♥t à étr ♣r♦è♠ t♦t♥ rés♥t ②♥♠q ♦

W′ =

0 −1 −1 −1 −1−1 0 2 2 −1−1 2 0 2 −1−1 2 2 0 −1−1 −1 −1 −1 0

.

Page 34: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

trs rés① ♥r♦♥s rts ⑤ ♣tr

r r ttr t ttr

r

s qtr ♠tts ① à① ♦rt♦♦♥s tsés♣♦r ♣♣r♥tss

♠tt rté à t = 0

tt à t = 3τ tt à t = 15τ ♠tt ♦t♥ à t = 30τ

r

♦♥♥ss♥ ♥♠tt ♠é♠♦rsé à ♣rtr♥ rs♦♥ rtéτ és♥ ré ♥ ♣s

s rés① ♥r♦♥s rts ♦tqs ❯♥ s ♦♥tr♥ts ♠rs♣rté ♣r t♦ts s ♠é♠♦rs ss♦ts ♦♥t ♠♣é♠♥tt♦♥ st sé sr♥ ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦ ♦ ♠t♦ st r ♣té st♦ tt ♠tt♦♥ st à tst♦♥ rès ♣♣r♥tss érés rè t q ♠♣♦s♥t ① ♦♥♥és êtr ♠♦♥s ♥ér♠♥t ♥é♣♥♥ts ♣♦r♣♦♦r êtr ♠é♠♦rsés ❬ ♥ t ♠rt ❪ ♣♥♥t ♥t ♥♠♥t r q♥ tr t②♣ ♥r♦♥ ♦r♠ ♥ ♣t r ♠①

♥ ♦♥♥♥t ♥ss♥ ♥r♦♥ ♦tq s♦♥t ♥♦r s ♦srt♦♥s ♦♦qs q ♦♥t ♣r♠s ♠t♣r ♣r ♥q ♣té st♦ s rés① ♥r♦♥s rts ❬♦tr t ♦②♥t③ t ♦r♥♦ rt ts♠♦t♦ ❪ ♣r♥♣ rtérstq ♠♦è st q q♥r♦♥ rt ♦♥sr ♠é♠♦r ♥ rt♥ ♥♦♠r ss étts ♣ssés ♦rs ss étts trs ❬r t ❪ ♥ ♦♠♣rs♦♥ s rés① ♥r♦♥s rts ♦♣ ♠é♠♦rs♥t ♥q♠♥t étt ♠♠ét♠♥t ♣réé♥t q ♥st ♣s ss♥t ♣♦r r ♣♣rîtr ♦s r ♣rés♥tr♦ssèr♠♥t ♠♦è ♥r♦♥ ♦tq ♦♥t ♦♥t♦♥ rét♦♥ st

A(e, kT ) = w0 +

n∑

i=1

wiei +

k∑

d=1

wcdΦ A(e, (k − d)T ).

♥♦♠r ss♦t♦♥s q st ♣♦ss ♥rstrr ♥s ♥ rés ♦♣ ♦♥stté n

♥r♦♥s st ♥r♦♥ é à 0,15n ❬♦st t t qs ❪

r

r♦s ♠tts ♦♥t ♠é♠♦rst♦♥ ♣r rè éqt♦♥ ♦♥♥ s♣♦s s②♥♣tqs très ♣r♦sts

Page 35: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

é♠ ♦♥t♦♥♥♥ ♥r♦♥ ♦r♠

♦tq q ♣♦ss②♥♣tq ♦

♥tr♦t ♥ rtr

sortie

wcconnexion rebouclee

connexion directe

connexion auxiliaire

entrees

tr s ♥♦tt♦♥s éà tsés ♥s ♣tr ♣réé♥t tt ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥tr♦t s ♣♦s s②♥♣tqs wc

d q ♣♦♥èr♥t rs♣t♠♥t s♦rtqt ♥r♦♥ ♦tq d ♥tés t♠♣s ♣s tôt

tr s ♠rs ♣tés st♦ és s rés① ♥r♦♥s rts ♣r♠tt♥t é♠♥t r♦♥♥îtr s ♦♠♥s♦♥s ♥érs ♦♥♥és♥rstrés ♥s s r ré♣♦♥s s ♣ér♦q♠♥t ♥ ♦♥♥é rtr♦é à tr ♣tôt q s stsr sr ♥ ♦♠♥s♦♥ ♥ér s① ♦♠♠ ♦♥t s ♣r♣tr♦♥s ♠♦♥♦♦s ♥ s s♥t sr ♣r♥♣ rt♥s rrs s♥térss♥t à ♥ ♥♦ t②♣ ♠é♠♦r ss♦t ♣ss♦r ♣srs ♦♥♥és à ♥ s ♦♥♥é rss ♦ ♣♣r♥r ♥ ♥♦♣r ①♠♣s s tt r♥èr st tr♦♣ é♦♥é s ♦♥♥és ♠é♠♦rsés ❬r ts♥ ❪

s ssrs

é♦t♦♥ ♣r♦rss s ♦♥♥ss♥s rts r ♦♦q ♣r♦éq r♥r étt sé ♥ ré♦♥s s♣ésés t ♥étt ♣r ♦♥séq♥t ♣s♠♠♥s rés ♥r♦♥s ♠♦♥♦♦ ♣♦②♥t q ♦♥ s r♣rés♥tt ♦♦♥trs ❬♥rs♦♥ t ♦s♥ ❪ r s ♠é♥s♠s ♣♣r♥tss tséssq♦rs ♠♣q♥t s ♠ss à ♦r ♦s s ♦♥♥①♦♥s ♥ ♣r♦sss t♦t♠♥t ♥♦♠♣t ♠♥t♥ ♦st♦♥ s trt♠♥ts P♦r ①♣qr t ♦♥ ♠♥r s ♣r♦éés ♣♣r♥tss ♥ ♥♦♥r stàr ♣r♠tt♥t à ♥ ♣rt ♥ rés ♣♣r♥r ♥q♠♥t s①♠♣s q ♦♥r♥♥t

tt t♥q été ♥♦♠♠é ♣♣r♥tss ♦♠♣étt ♥s ♠sr ♦ù sss ♥r♦♥s rts s♦rts ♥qrs ♥ ♦♠♣étt♦♥ r♦♥t rs ♣♦ss②♥♣tqs ♠s à ♦r ♣r ♣rés♥tt♦♥ ♥ ①♠♣ râ à tt ♥é srés① ♥r♦♥s rts ♣♥t ♠♥t♥♥t ♣rés♥tr s ♠ê♠s ♣r♦♣rétés ♦st♦♥ q rs ♣♥♥ts ♦♦qs Pr ①♠♣ sss♥t ♥ ♣r♦è♠ sst♦♥ ♥ ♥s♠ ♥r♦♥s rts ♣t sêtr s♣ésé ♥s

Page 36: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

trs rés① ♥r♦♥s rts ⑤ ♣tr

attenduesortie

poids synaptiques vainqueurs

autres poids synaptiques

erreur

entrees de l’exemple

1 2 3 4 5 6

r♥♥ ❱t♦r ♥t③t♦♥

attenduesortie

poids synaptiques vainqueurs

autres poids synaptiques

erreur

voisinageentrees de l’exemple

1 2 3 4 5 6

rt t♦♦r♥str

r

♦♠♣rs♦♥ ♠é♥s♠♣♣r♥tss r♥♥

❱t♦r ♥t③t♦♥ t srts t♦♦r♥strs

r♦♥♥ss♥ ♥ ss ♣rtèr ss♥t à trs ♥r♦♥s r ♥r♦♥♥îtr ♥ tr t

r♥♥ ❱t♦r ♥t③t♦♥ ♦♦♥♥ ♣r♦♣♦sé rè ♣♣r♥tsssé sr ♦♠♣étt♦♥ s♥t s ♥r♦♥ rt ♦♥t s ♣♦s s②♥♣tqsrss♠♥t ♣s à ♥tré ①♠♣ à ♣♣r♥r st ♠s à ♦r ❬♦♦♥♥❪ tt rss♠♥ st ♠sré ♠♦②♥ st♥ ♥♥ ♥tr s♣♦s s②♥♣tqs q ♥r♦♥ j t tr ♥tré e ①♠♣ ♣rés♥té

D2j =

i

(wij − ei)2.

♥r♦♥ q ♠♥♠s tt st♥ ♦t ss ♣♦s s②♥♣tqs ♠s à ♦r s♦♥ qs s♦rt ♦rrs♣♦♥ à tt♥ ♣♦r ①♠♣ ∆wij > 0 ♦ ♥♦♥ ∆wij < 0

∆wij = ±η(ei − wij).

r str rttr s rés① ♥r♦♥s à ♣♣r♥tss ♦♠♣étt

Page 37: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

s rts t♦♦r♥strs ♦♦♥♥ rè r♥♥ t♦r q♥

t③t♦♥ st ♥ rè ♣♣r♥tss s♣rsé stàr q ♥ésst s①♠♣s sst♦♥ à ♣♣r♥r é♥♠♦♥s st ♣rt♠♥t ♥s ssr ♥ rés ♥r♦♥s rt t②♣ résr s ♣r♦♣r sst♦♥P♥t ♦rs ♣♣rîtr s ér♥s ♣rt♥♥ts q ♥r♥t ♣s ♦ré♠♥t été♥ss à sst♦♥ q ♥♦s r♦♥s ♣ ♠♣♦sr

P♦r réssr tt ♦♣ért♦♥ st ♥s♣♥s q réstt ♥ s♦t ♣s tr♦♣é♣♥♥t ♥tst♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs t q rés s♦t ♦♥ ♣ s r♠♦r ♥ ♦rs ♣♣r♥tss st ♣♦rq♦ ♦♦♥♥ ♦té ♥♥♦t♦♥ t♦♣♦♦ ① rés① ♥r♦♥s rts s é♥♦♠♠♥t ♠♥t♥♥t rts tt ♥♦t♦♥ ♣r♠t é♥r ♥ ♦s♥ à q ♥r♦♥ résstàr q ♣♦st♦♥ rt s ♥r♦♥s st ♥ ♥ rtérstq♠♣♦rt♥t rés ♦r r

rè ♣♣r♥tss ♣t ♠♥t♥♥t êtr ♠♦é ♥ ♠♥r s é♣♥♥ à ♥tst♦♥ ♥r♦♥ ♦♥t s ♣♦s s♦♥t s ♣s ♣r♦s tr♥tré st t♦♦rs q st ♠s à ♦r s♦♥ rè éqt♦♥ ♠s s♦♥t ss ç♦♥ ♠♦♥r s ♥r♦♥s s♦♥ ♣r♦ ♦s♥

♥ sr s ♠♦ès rés① ♥r♦♥s rt

s

trrs ♣tr ♣♣rît q s ♥r♦♥s ♦r♠s ♥tr♦ts ♥s ♣tr s♦♥t très r♠♥t à s s rttrs q s ♠♦♥tr♥t ♦rs ♣s ♣r♦r♠♥ts tr♠♥t t s ♣r♥♣s ♥és ♥s ♦♠♥ srés① ♥r♦♥s rts ♦♥t srt♦t ♦♥r♥é r ♦♥♥tté t s t♥qs ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣s q s ♥r♦♥s ①♠ê♠s

st ♥térss♥t ♦♥sttr q ♣♣rt s rés① ♥r♦♥s ♦rés ♥s s① r♥rs ♣trs ♠s à ♣rt ♣r♣tr♦♥ ♠t♦ ♥ts♥t q♥ s♦ ♥r♦♥s rts ♣♦r r r s♦rt t ② ♦r ♦♥séq♥ ♥éqt♦♥ s ♦ts ♠té♠tqs ts ♦♥t ♥♦s ♦♥s éà ♣ré P♦r♦r s ♣r♦r ♥ ré s♦♥ ♥♦① ♦ts r tt♥r rré♥ ♥♦ ♥r♦♥ ♦r♠ ① ♣r♦♣rétés très ér♥ts ♥s ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ q ♦♥t ♦ts ♥♦s tr① t q ♥♦s ♦♥s éà tsé♣r ① ♦s sq ♥rt ♣s ♣ ♦r ♦r st s rés① ♥r♦♥srs ❬ t ❨♥ ❪ q ♦♥t ♦t ♣tr s♥t

Page 38: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

4Les réseaux

de neurones cellulaires

ès r ♦r♥ s rés① ♥r♦♥s rts ♥t ♦t♦♥ à êtr ♠s♥ ÷r ♠tér♠♥t ♥ té♠♦♥ r♥ ♦t ♥ ♦s q ♣rés♥t ♦s♥tt ♦r ♣ rs♠♥t ♦♠♣①té s ①

♦♥♥①♦♥s ♠♣qés ♣r s ♠♦ès r♥ tt ♥tért♦♥ ét ♥♦s ♣tés r♦t s♦♥t ♥♦r tr♦♣ ♠tés ♣♦r résr s érts ♥êtr♠♥ts♥éssrs à rést♦♥ ♥ rés ♦♥stté ♥ r♥ ♥♦♠r ♥r♦♥srts s à ♣rt qqs t♥tts ♠♣é♠♥tt♦♥ ♦r♦♥♥és sès srés① ♥r♦♥s s♦♥t ♦♥ ♥t t♦t ♦r ♥ rttr é♠é

ré t♦t râ à ♠♥tt♦♥ ♦♥st♥t ♣ss♥ s ♦r♥trs s rés① ♥r♦♥s rts s♦♥t ♥ tr♥ r♥r ♥ ♥♦ ét♣ r é♦♣♣♠♥t r♠♥t s♥ s②stè♠s ♠rqés ❬s♥t ♦♦s r♥❪ ♥ t s t♥♦♦s t②♣ s t ♣s ♣rtèr♠♥t s ♣s s♦♥t ♥s t♠♥t ♣r♦r♠♥ts qs s♦♥t ♠♥t♥♥t♣s é♠r ♥ ♦♥ ♠r ♥r♦♥s ♦r♠s ♦♠♣èt♠♥t ♥tr♦♥♥tés st ♥ ♥♦♠r ss♥t ♣♦r ② ♠rqr ♣♣rt s rés① ♥r♦♥srts é♦♣♣és ♠s r ♣♥♥t ♣ssr à ♦rr r♥r s♣érr♥ q ♦♥r♥ s rést♦♥s s ♣s ♦r♠♥s

Page 39: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥ q tt ♦ s♦t ♣s ♣r♦♠tts à ♦rt tr♠ st ♥ ♥t♥ ♣réér ♣♦r ♦♥ tr♠ sstrr ♦♠♣èt♠♥t é♠t♦♥ P♦r ♦r rés♦r ♦ ♠♦♥s ♦♥t♦r♥r ♣r♦è♠ r♦t s ♦♥♥①♦♥s

ès t ❨♥ ♥ s♥s♣r♥t tr① sr s t♦♠tsrs ❬Pr t ❲♦r♠ ❪ sérèr♥t q ♥étt ♣têtr ♣s♥s♣♥s ♦r ♥ rés ♥r♦♥s rts ♦♠♣èt♠♥t ♥tr♦♥♥té♣♦r résr ♥ tâs rtrr♠♥t ♦♠♣qé s ♠r♥t ♥s ♣♦♥t srés① ♥r♦♥s rs ♥♥s ♣♦r ♥s r ♥r ♥t♦rs à ♣rtr♥ ♥♦ ♠♦è ♥r♦♥ ♦r♠ ♣tsé ♥r♦♥ r t ♦♥t ♥ s♣rtrtés st ♦r ♥ ♥♦♠r ♠té ♦♥♥①♦♥s ❬ t ❨♥ ❪râ à tt ♣r♦♣rété ♥tr trs s ♥♥s s♦♥t à ♦r ♥ s ss ♠♦èsq t ♣ t♠♥t êtr ♥téré s♥s ♦r à sr ♦♣t♠st♦♥ ♣rtèrsàs ♥ trt♠♥t q srt ♣rést♥é ♣ ♣s ré♥t ♦♠♣trs ♥r♦♥s ♥ ♣ss♥ éq♥t à ♠♦♥s♦♣ért♦♥s ♥♦qs ♣r s♦♥ ❬❩rá♥② t ③② ❪ t s♣♣♦rttst♦♥ ♦♠♥é ♣srs ① ♣♦s s②♥♣tqs

♥s ♣tr ♥♦s ♣rés♥tr♦♥s ♥ éts s rés① ♥r♦♥s rs♥s q rs ér♥ts ♠♦s ♦♥t♦♥♥♠♥t

rttr ♥ rés ♥r♦♥s rs

é♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ r

♦♥trr♠♥t ① trs ♥r♦♥s ♦r♠s ♦♥t♦♥ rét♦♥ t ♦♥t♦♥tt♦♥ ♥ ♥r♦♥ r s♦♥t rt♠♥t é♥s à ♣rtr ♥ rtétr♦♥q q r♥tt ♥s ♦ût ♠tér r ♥tért♦♥ sé♠ rt st ♦♥♥é ♥s r ❬ t ❨♥ ❪

s r♥rs ♠ss ♥ ② s♦♥t ♦♥ ♥♦qs t é♣♥♥t t♠♣s r♣rés♥té♣r r t éqt♦♥ q rét ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♥ ♥r♦♥ ♦r♠s♦t♥t ♣r ♣♣t♦♥ ♦ r♦ ♥÷ A

CdUx

dt(t) +

1

RxUx(t) = I +

n∑

i=1

Iei(t).

♥s tt éqt♦♥ s n ♥trés ♥r♦♥ s♦♥t s t♥s♦♥s ♥tr♥♥♥t trrss s♦rs ♦r♥t Iei

|ni=1 t s ♣♦s s②♥♣tqs wi|ni=1 ç♦♥ s♥t

∀i ∈ J1 ;nK , Iei(t) = wiUei

(t).

②♥♠q ♥tr♥ ♥ ♥r♦♥ r st ♦♥ ré ♣r éqt♦♥ ér♥t s♥t

CdUx

dt(t) = −

1

RxUx(t) + I +

n∑

i=1

wiUei(t),

Page 40: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

I

C Rx Ry

Ie1 (t) Ien(t) Iy(t)

Ux(t) Uy(t)

A

r

é♠ étr♦♥q ♥♥r♦♥ r

♦ù r♥r Ux(t) rtérs étt ♥tr♥ ♥r♦♥

♥ ♠tt♥t q s t♥s♦♥s ♥trés s♦♥t ♦♥st♥ts t♥t q t♥s♦♥ ♥tr♥♥ sst ♣s stsé st très tr♦r ♣♦♥t éqr ♥r♦♥♦r♠ st s♠♣♠♥t r ♠t Ux(t → +∞) ♦ ♣s s♠♣♠♥t r Ux(t) q ♥♥ éré ♥s

limt→+∞

Ux(t) = Rx

(I +

n∑

i=1

wiUei

).

tt r ♠t st trt♦♥♠♥t ♦♥séré ♦♠♠ réstt ♣♣t♦♥ ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥r♦♥ r ① ♥trés Uei

|ni=1 ♦r♠♠♥ttt ♦♥t♦♥ sért s ♥♦tt♦♥s s ♣trs ♣réé♥ts t ♥ ♦♥sér♥tq R t 1 Ω

A:n −→

e(t) =(e1(t) e2(t) · · · en(t)

)⊤ 7−→ w0 + w

⊤e(t).

♥ trs tr♠s ♥♦s rtr♦♦♥s ssq s♦♠♠ ♣♦♥éré ♥r♦♥ ♠♣ à ér♥ q ♠♣é♠♥tt♦♥ ♣r♦♣♦sé st très é♦♥♦♠ t♥t ♥ rss♦rsq♥ sr ♥tért♦♥

P♦r s ♣rt ♦♥t♦♥ tt♦♥ st ♠s ♥ ÷r ♠♦②♥ s♦r ♦r♥t é ét s♦rt ♠♦♥t r tt r♥èr st♦♠♠♥é ♥ t♥s♦♥ ♣r rt♦♥ ♥♦♥♥ér s♥t ♦♥t ♥ tré st ♦♥♥é♥s r

Uy(t) = RyIy(t) =1

2(|Ux(t) + 1| − |Ux(t) − 1|) .

♠èr tt ①♣rss♦♥ ♣♣rît q t♥s♦♥ s♦rt Uy(t) st ♦r♥é♣r s rs −1 V t +1V t♥s♦♥ ♥tr♥ Ux(t) ♣t q♥t à ♣r♥r

Page 41: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

♦♥t♦♥ tt♦♥

1

−1x

Φ(x)

0

0

−1 +1

♥♠♣♦rt q r tr ♣rt s♥♦♥s q ♦♥♥t♦♥ t q s nt♥s♦♥s ♥tré s♦♥t é♠♥t ♦r♥és ♣r −1 V t +1V

♥ rstr ♦ér♥t s ♥♦tt♦♥s tsés sq t sstrr séts étr♦♥qs ♠♦è s éqt♦♥s t s♦♥t réérts ç♦♥ s♥t

dx

dt(t) = −x(t) + w0 + w

⊤e(t) t y(t) =

1

2(|x(t) + 1| − |x(t) − 1|) .

s ♥ rés ♥r♦♥s rs

s rés① ♥r♦♥s rs s♦♥t trt♦♥♥♠♥t ♠♦♥♦♦s ♦♠♠ s♦♥t s rés① ♦♣ t s rts t♦♦r♥strs rs s sts♣r♠tt♥t ♠tr ♥♦♠r ♦♥♥①♦♥s ♥ ♥♥ s♥s tr♦♣ ♥ tr s♦♥t♦♥♥tés s♥s♣r♥t s ① ♠♦ès s ♥trés t s♦rts ♥ ♥♥ s♦♥t s s ♥r♦♥s q ♦♥stt♥t s ♥r♦♥s rs ♥ ♥♥ s♦♥t ♦r♥sés s♦♥ ♥ strtr t♦♣♦♦q

q ♣r♠t r é♥r ♥ ♦s♥ ♦♥t s ♦♥t ♣rt t q s ♥trss♥t q ♥r♦♥ r ♣rt s♦♥ ♥tré t s s♦rt ss ♦s♥s rç♦t ♥tré t s♦rt s ♥r♦♥s rs s♦♥ ♦s♥

r rés♠ s rtérstqs à ♥ ♥♥ r♠♥tr ♦♠♣♦sé qtr ♥r♦♥s rs strtr t♦♣♦♦q ♦s st ♠♦♥♦♠♥s♦♥♥t ♦s♥ ♥ ♥r♦♥ r rr♦♣ ss ①st♥t s ♥r♦♥s stés♠♠ét♠♥t à s r♦t t ♠♠ét♠♥t à s ♥ rè é♥ér s♥♥s s♦♥t tsés ♦♠♠ rttrs trt♠♥t ♠s t s♦♥t ♦♥ ♣tôt♦♥strts s♦♥ ♥ ♠ rt♥r ♠♥s♦♥♥ ♥ t ♣srs s♣♦st♦♥s s♦♥t ♥sûr ♣♦sss ♣r♠s sqs s r s♦♥t s ♣sssqs

♥ rété st ♥ é♠♠♥t ♦r♥é ♣r s ♠ts ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♦♠♣♦s♥ts rt ♥s ♥tért♦♥ ♠tér ♣r♦♣♦sé s t♥s♦♥s s♦♥t ♣r♦ts ♣r s s ♠♦s ♥st ♣♥♥t ♣s ① ♠♥r trr sr s rs♦♥s ♠t♦s ♥ qà ♥♦tr ♦♥♥ss♥ ♥ rr ♥ s♦t ♠♥é ♥s s♥s ♣♦r ♠♦♠♥t

Page 42: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

entree

sortie

voisinage

connexions reboucleesconnexions directes

r

é♠ ♥ rés ♥r♦♥s rs ♦♠♣♦sé qtr ♥r♦♥s

♥ ♥ ♠♥s♦♥ ♥ ♦s♥rét ① ① ♥r♦♥s s ♣s ♣r♦s

♥ ① ♠♥s♦♥s ♥ ♠①♦♥ t ♥ ♦s♥ ♦♥♥té ♦♥é t ♦♥♥té r

♥ ① ♠♥s♦♥s ♥ ♠rré t ♥ ♦s♥ ♦♥♥té ♦♥é t♦♥♥té r

r

s t♦♣♦♦s t ♦s♥ss ♣s ssqs ♥s ♦♠♥ s ♥♥s

Page 43: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥ t♥♥t ♦♠♣t s rès ♠s ♥ rés q ♥♥♥t êtr é♥♦♥és éqt♦♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♥ ♥ ♥r♦♥ r ♥t ♦♥ ♥ ♣♣♥t N♥s♠ s ♥s és♥♥t ss ♥r♦♥s ♦s♥s t ♥ ♦♥sré♥t s ♥trés♦♠♠ ♦♥st♥ts

dx

dt(t) = −x(t) + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N

wyiyi(t).

♥s tt éqt♦♥ ei t yi(t) s♦♥t rs♣t♠♥t ♥tré t s♦rt i ♥r♦♥ N s ♦♥ts wei

s♦♥t s ♣♦s s②♥♣tqs s ♥trés ♦rrs♣♦♥♥ts ts ♦♥ts wyi

① s s♦rts s r♥rs s♣♣♥t é♠♥t ♣♦s s②♥♣tqs ♦♣ ♥s ♠sr ♦ù r ♣rés♥ r♥ rés ②♥♠q t♣r♠t à ♥ ♥♦r♠t♦♥ s ♣r♦♣r sr t♦t rés ♠ré ♦st♦♥ s♦♥♥①♦♥s ♦♠♠ ♥ ♥r♦♥ r st t♦♠tq♠♥t ♦♥t♥ ♥s s♦♥♣r♦♣r ♦s♥ ♥t q♥ s s♦rts r♦és yi(t) N ♦rrs♣♦♥ ♥ tà ♣r♦♣r s♦rt y(t) ♥r♦♥ ♥s st ♥♦s sr♦♥s ♠♥és à trtr ç♦♥ ér♥t s s♦rts ♣r♦♥♥t s ♥r♦♥s ♦s♥s s♦rt y ♥r♦♥♦s tsr♦♥s ♦rs ♥s♠ N ∗ ♣♦r és♥r ♦s♥ strt ♥ ♥r♦♥t ♥♦s ♥♦tr♦♥s wy ♣♦s s②♥♣tq s ♣r♦♣r s♦rt

♥ q s ②♣♦tèss ♥t rét ç♦♥ s♥t ♥♦♠r ♦♥♥①♦♥s ♥ ♥♥ × ♥r♦♥s rs ♦♥strt sr ♠ r ♦♠♣t ♦♥♥①♦♥s s t été ♦♠♣èt♠♥t ♥tr♦♥♥té ♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♥♥ ♥ étt rst ♥♦r ♣r♦é♠tq ♥ t àq ♦♥♥①♦♥ ♦rrs♣♦♥ ♥ ♣♦s s②♥♣tq ré q ♥ésst ♦♥ ♥ rt étr♦♥q ♦♥trô s♣♣é♠♥tr st ♣ ♦♣é ♣r s r♥rsq r♥ ♥tért♦♥ s ♦♥♥①♦♥s

♥ ♦♥séq♥ s ♥sttrs s ♥♥s ♦♥t ♣r♦♣♦sé ♥tsr q s ♦♣s♥ ♥q ♥r♦♥ r ré stàr q ♠♦t♦♥ ♥ s♣♦s s②♥♣tqs r♥r ♠♦ é♠♥t t ç♦♥ ♥tq ♣♦ss②♥♣tq ♦rrs♣♦♥♥t t♦s s trs ♥r♦♥s tt ç♦♥ ♥♦♠r rts ♦♥trô ♥s ①♠♣ ♣réé♥t st r♠♥é à s♠♥t ♥ ♣♦r s ♥ ♣♦s s②♥♣tqs s ♥trés ♦s♥ ♥ ♣♦r s ♥ ♣♦s s②♥♣tqs s s♦rts ♦s♥ ♥ ♣♦r s s ♥r♦♥s r ♠♦♥tr ♥ ♣ ♥tér♥t ♥ rés ♥r♦♥s rs ×

♥r♦♥s résé ♣r éq♣ s♣♥♦ ♦rí③❱á③q③ ❬ñá♥ t ❪

tté ♥ rés ♥r♦♥s rs

♥ ♣♦♥t ♣rtq ♣r♦r♠♠r ♥ rés ♥r♦♥s rs ♦♥sstà étr♠♥r ss ♣♦s s②♥♣tqs t s♦rt q t♦t tr ♥tré ♣♦st♦♥♥ s étts ♥tr♥s rés à ♦ù s ♦♥rr♦♥t sr s rs s♦rts

Page 44: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

tr × ♥r♦♥s rs ét ♥ ♥r♦♥ r r♦ssss♠♥t ×

r

point d’equilibre

sens du parcours

pente wy − 1

zones de saturation de la sortie

1

w0

X

i∈N

weiei +

X

i∈N∗

wyiyix(t)

dxdt

(t)

0-1

r

r é♥ér ♥ r♦t②♥♠q s ♣r ♥♥r♦♥ r

ésrés tr♠♥t résr ♥ t ♣♦st♦♥♥♠♥t s♣♣♦s ♦r ♥té ♣ré s étts ♥tr♥s s sts♥t t♠♥t sr ♥ r s♦rt ♦♥♥é ♥s s♦sst♦♥ s♥t ♥♦s ♦♥s ♠♦♥trr qà q r s♦rtst ♦rrs♣♦♥ ♥ ♥♥té étts ♥t① s② sts♥t s s♦♥t strés ♦♥ ♥ trt♦r ♣♣é r♦t ②♥♠q ❬ t ❨♥ ♦♥♥♥ é♥é t é♥é t ré ❪

♦ts ②♥♠qs ♥ ♥r♦♥ r

r ♠♦♥tr r t②♣q ♥ r♦t ②♥♠q ♦♥s♥t ♥ ♥r♦♥r q♦♥q à s♦♥ étt st st r♠♠ ♣s ♥ ♥r♦♥r stàr r♣rés♥tt♦♥ ♥s ♣♥ (x(t), dx

dt(t)) s♦♥ éqt♦♥

♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♥ r♣♣é ss♦s

dx

dt(t) = −x(t) + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N

wyiyi(t). r♣♣

Page 45: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥ s♣♣♦s♥t q s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♣ s♦♥t ♥s wyi= 0|i∈N ♦rs

st ♥ s♠♣ éqt♦♥ r♦t ♣♥t −1 t ♦r♦♥♥é à ♦r♥ w0 +∑

i∈N weiei

s très ♣rtr ♠s à ♣rt s r♦ts ②♥♠qs s♥t ♥ é♥ér s r♦tsrsés ♦♥t ♦r♥ st ♥érté ♣r ♠♦r① ♦♥t♦♥ tt♦♥ ♦r r ♥ ♣ ♥ t s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♣ ♥ s♦♥t♣s ♦ré♠♥t ♥s ♥ ♣rtr wy q ♣♦♥èr ♣r♦♣r s♦rt ♥r♦♥ ♥s♦♥t r♥r éqt♦♥ sért ♦♥ é♠♥t

dx

dt(t) = −x(t) + wyy(t) + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N ∗

wyiyi(t).

♥ é♦♠♣♦s♥t tt éqt♦♥ sr s tr♦s ♦♠♥s ♥érté ♦♥t♦♥tt♦♥ ♦♥ ♦t♥t s tr♦s éqt♦♥s r♦t s♥ts ❬♦♥♥♥ ❪ ♣♦r x(t) ∈ ]−∞ ;−1]

dx

dt(t) = −x(t) − wy + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N ∗

wyiyi(t);

♣♦r x(t) ∈ [−1 ;+1]

dx

dt(t) = (wy − 1)x(t) + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N ∗

wyiyi(t);

t ♣♦r x(t) ∈ [+1 ; +∞[

dx

dt(t) = −x(t) + wy + w0 +

i∈N

weiei +

i∈N ∗

wyiyi(t).

s ♥trés ♦♥st♥ts t s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♣ ♥s à ①♣t♦♥ wy ♦♥ ♣r ♥r♦♥ r ♥♦♥♦♣é s tr♦s éqt♦♥s ♦rrs♣♦♥♥t♥ ① tr♦s s♠♥ts r♦ts ♦srés ♥s r

P♦♥ts éqr ♥ ♥r♦♥ r t ♥ ♥♥

s rs t ♠♦♥tr♥t s ① rs t②♣qs q ♣♥t ♣r♥rs r♦ts ②♥♠qs é♥s ♣r éqt♦♥s q ♥t êtr étss♥t r♠♠s ♣s s♥ r r♣rés♥té ♥ ♦r♦♥♥és♥q ♦♥ s♥s ♥s q s r♦ts s♦♥t ♣r♦rs ♣r étt ♥tr♥ s dx

dt(t) > 0 ♦rs r♦t st ♣r♦r ♥s s♥s s étts ♥tr♥s r♦ss♥ts

s dxdt

(t) < 0 ♦rs st ♥s s♥s s étts ♥tr♥s ér♦ss♥tss ♣♦♥ts éqrs s♦♥t ♦♥ t♦t ♥tr♠♥t s ♣♦♥ts ♥trst♦♥ ♥tr sr♦ts ②♥♠qs t ① s ssss stàr à ♦ù éré dx

dt(t) s♥♥

s r♥rs s♦♥t sts ♥s ♠sr ♦ù ♣♥t r♦t ②♥♠q ② ♠è♥

Page 46: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

1

x(t)

dxdt

(t)

0-1

P♦♥t éqr st

1 x(t)

dxdt

(t)

0-1

P♦♥t éqr ♥st

r

tté s ♣♦♥tséqr ♥ ♥r♦♥r

amplitude

continue

composante

1

X

i∈N

weiei

x(t)

dxdt

(t)

0-1

♦ts ②♥♠qs ♥ ♥r♦♥ r ♦♥t♦♥♥♥t ♥ ♠♦ ♥♦q

1

P

i∈N weiei

x(t)

dxdt

(t)

0

-1

♦ts ②♥♠qs ♥ ♥r♦♥ r ♦♥t♦♥♥♥t ♥ ♠♦ st

r

s ① ♠♦s ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥♥

s étts ♥tr♥s stàr s éré ② st ♥ét ♥s ♥ étt éqrt r st st ♦♥trr♠♥t à r q st♥st

❯♥ ①♠♥ tt♥t éqt♦♥s ♠♦♥tr q s ♣♦♥ts éqrssts s♦♥t ♥s ♥tr s♦rt J−1 ;+1K q♥ wy < 1 r ♣♥t s♠♥t ♥tr st ♦rs ♥ét t ♥s ♥s♠ −1 ;+1 ♦rsq wy ≥ 1❯♥ ♥r♦♥ r ♥♦♥♦♣é ♣t ♦♥ ♦♥t♦♥♥r s♦♥ ① ♠♦s ❬♦♥♥♥t t ❨♥ ❪

♠♦ ♥♦q ♦rsq wy < 1 ♦r r

♠♦ st ♦rsq wy ≥ 1 ♦r r

♦ ♠♦ ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♣t ♣s sét♥r rt♠♥t s ♥r♦♥ r ♦♣é ♥ t s r♦ts ②♥♠qs q ♥♦s ♥♦♥s étr s♣♣♦s♥t q s ♥♦r♠t♦♥s rçs ♣r ♥r♦♥ s♦♥t ♦♥st♥ts r stt ②♣♦tès st rs♦♥♥ ♥ q ♦♥r♥ s ♥trés ei(t)|i∈N st ♥r♥ ♦♣ ♣s st ♣♦r s sss s s♦rts yi(t)|i∈N ∗ ♦s

Page 47: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥♥ts é♥♠♦♥s s r♦ts ②♥♠qs ♦♥t♥♥t ♠ré t♦t r♥r ♦♠♣t ç♦♥ é♦t♦♥ étt ♥tr♥

♥ t x(t) st ♥ s r♦ts ②♥♠qs s ♥♦♥♦♣é t st ♥ à tr ré s rt♦♥s ♥ s s♦rts ♦s♥ s ♣♦♥tséqr s rés① ♥ s♦♥t ♥s ♣s très s à tr♦r t ♦♣éq♣s ♦♥t ♣♣♦rté r ♦t rtèrs ss♥ts à r♥tr r ①st♥ ♣♦r ♥ ♣♦s ♦♥♥é ❬ t s t ③♥② t ❲ r t s♥♦ é♥é t ré❪ é♥♠♦♥s s réstts ♥ r♥tss♥t ♣s ♣♦r t♥t ♦♥r♥ ♥♥♥ s ♥ q ç♦♥ é♥ér stté ♥ rés ♥r♦♥s rs♦♣és ♥ ♣s ♥♦r été é♠♦♥tré ♥ qà ♦r ♥ ♥♥ ♥♦♥ st ♥t♥♦r été tr♦é

Pr♦r♠♠t♦♥ s ♥♥s

s t♦ts ♣r♠èrs ♣♣t♦♥s ♣r♦r♠♠és sr ♥ rés ♥r♦♥s rs♥t srt♦t ♣♦r ♦t strr ♣♦t♥t tt rttr t ♥tr ♦♠♠♥té s♥tq à ♥ ♣s srrêtr à ♦♥♥tté ♣♣r♠♠♥trétr ♠♦è P♦r tt rs♦♥ s ♣♣t♦♥s ét♥t ♣r♥♣♠♥t rt ♠ét♦s ♠♣rqs t♥t sés sr s ♥tt♦♥s ❬ts♠♦t♦ t ❪ q sr s ♥②ss r♦rss ❬ t ❨♥ ♦③ t ä♥ t ♦s②t③ ❪ Pr♠ s ♣♣t♦♥s ♣♦♥♥èrs ♦♥ tr♦ s ♦♣értrs ♠♦r♣♦♦ ♠té♠tq ❬❩rá♥② t ❪ sst♦♥ t①trs ❬♥r t ❪ ♦ ♥♦r rést♦♥ ♠é♠♦rs ss♦ts ❬♥t ❪

tt é♣♦q q ♥♦ ♣♣t♦♥ ♥ésstt ♥♦① trés♦rs ♥♥tté q s♥s ♥ ♦t été à ♦r♥ ré♣tt♦♥ s ♥♥s ♥rttr ♣r♦♠tts ♠s ♠♣♦ss à ♣r♦r♠♠r ré t♦t râ à♠t♦♥ q♥③ ♥♥és ①♣ér♥ q étt ♣rç ♦♠♠ s ♥tt♦♥s ♥ ♣r tr♦r s stt♦♥s ♥②tqs t ♥♠♥t ♦♥t ① ♣r♠èrs♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq ♣♦r ♥♥s ❬rt ❩rá♥② ♦♥♥♥ ä♥ t♦s②t③ ❪ s s♦sst♦♥s s♥ts ♣rés♥t♥ts ♣r♥♣s és q ♦♥t ♣r♠s à s ♠ét♦s s é♦♣♣r

♠♦ ♥♦q

♠♦ ♥♦q ♦rrs♣♦♥ s wy < 1 rs♠♥t ♠♦ ♥ ététrté q très tr ♥s st♦r s ♥♥s à ♥ s ♥♥és qtr♥t① ♣r ♦♥♥♥ ❬♦♥♥♥ t ❪ st ♥ ét s ♥♦♥♦♣é stàr wyi

= 0|i∈N ∗ q ♠♦♥tr q s trt♠♥ts tés ♣♥t êtr ♦♠♥tss♠és à s trs ♥érs ♣r ♦♥♦t♦♥ ♥♦r♠t♦♥ ♣é ♥ ♥tré

Page 48: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

♥s ♠♦ t♦s s ♣♦♥ts éqr s♦♥t sts ♦r r r①♣rss♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ s ♥trés t s ♣♦s s②♥♣tqs s♦t♥t ♥ ♥♥♥t éré s éqt♦♥s q ♦♥t à ♦♥t♦♥ rét♦♥ s♥t

A: [−1 ;+1]n −→

e1, e2, . . . , en 7−→1

1 − wy

(

w0 +∑

i∈N

weiei

)

.

♥ ♥t♥t s♦♠♠ ♣♦♥éré à ♥ ♣r♦t ♦♥♦t♦♥ ♥tr ♥ ♠sq ♥♦é ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs wei

|i∈N t s ♥trés ei|i∈N ♦♥ rtr♦ ♥②s♣r♦♣♦sé ♥s ❬♦♥♥♥ t ❪ s ♣r♠ètrs w0 t wy ss♥t rs♣t♠♥t sr ♦♠♣♦s♥t ♦♥t♥ t ♠♣t s rs ♦t♥s ♥ s♦rt

①♠♣ étt♦♥ ♦♥t♦rs ♥ ♥♥

r ♠♦♥tr réstt ♥ étt♦♥ ♦♥t♦rs ts♥t ♠sq ♦♥♦t♦♥ s♥t

H =1

8

−1 −1 −1−1 8 −1−1 −1 −1

.

s ♣♦s s②♥♣tqs ♥♥ s♦t♥♥♥t ♦rs à ♣rtr éqt♦♥ ♦① w0 t wy ♣♦st♦♥♥ st♦r♠♠ ♠ ♦t♥ s♦rt q ts♣♥♠♥t ♣ [−1 ;+1] stàr q♥ ♥r♦♥ r ♥ ♦t ♦♥rr♥s ]−∞ ;−1[ ∪ ]+1 ; +∞[ q ♦rrs♣♦♥ à ③♦♥ strt♦♥ ♦♥t♦♥tt♦♥ ❬♦♥♥♥ t ❪

(wyi

|i∈N

)=

0 0 00 −15 00 0 0

,(wei

|i∈N

)=

1

8

−1 −1 −1−1 8 −1−1 −1 −1

t w0 = 0.

s ♦♣é ♦♥t stté st ♥♦r ♥ ♣r♦è♠ ♦rt à ♦r st très♠ ♠trsé ♣r ♦♠♠♥té s♥tq rt♥s rrs ♣r♠ s ♣s♣♦♥ts ♥s ♦♠♥ ♦♥t ♥é♥♠♦♥s réss à ♣r♦r♠♠r qqs trt♠♥ts②♥t r♦rs à ♠♦ ♥tr♣♦t♦♥ ♥ sr ❬ót ❪ ♦r r étt♦♥ t①trs ❬③r♥② t s♣♦ ❪ ♦r r rs♣t♠♥t ♠♣é♠♥tés s ① ♣♦s t

(wyi

|i∈N)

=

( 0 0 −2 0 00 −4 16 −4 0−2 16 −39 16 −20 −4 16 −4 00 0 −2 0 0

)

,(wei

|i∈N)

=

(0 0 0 0 00 0 0 0 00 0 0 0 00 0 0 0 00 0 0 0 0

)

,

t w0 = 0.

♥s s trt♠♥t ♠s w0 rè ♠♥♦sté t wy ♦♥trst

Page 49: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

étt♦♥ ♦♥t♦rs♣r tr ♣ ♠ ♦r♥ ♠ trté

r

♥tr♣♦t♦♥ ♥ sr♣r ♥ ♥♥ ×

s tr♦s é♥t♦♥s sqs s♦rt st ♥tsé s♣♣♦rt♥t sr à ♥tr♣♦r

❱r s♦rt ♥♦rs

éstt ♥tr♣♦t♦♥

(wyi

|i∈N)

=

(2,27 1,80 3,36−0,70 −4,45 1,413,2 0,98 −0,31

)

,(wei

|i∈N)

=

(−3,91 1,25 3,050,86 −3,05 3,361,72 −0,63 −4,61

)

,

t w0 = −1,64.

♠♦ st

♦♥trr♠♥t ♠♦ ♥♦q ♠♦ st é♥éré é♥♦r♠é♠♥t ♣t♦♥s ès s éts s rés① ♥r♦♥s rs ❬♥♦ r ♦♠♣t♥ ♦rt♦r② é♥é t ♦♥♥♥ ❪ ♥s ♠♦ s ♣♦♥tséqrs sts s♦♥t stés ♥s ]−∞ ;−1[∪ ]+1 ; +∞[ stàr à ♦ù ♦♥t♦♥ tt♦♥ str ♥ ♦♥séq♥ s♦rt y(t → +∞) ♦ ♥ s stsr♥ +1 ♦ ♥ ♥ −1 ①st ♦♥ ♥ ♦ ♣srs r♦ts ②♥♠qs r♦♥tèrs

Page 50: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

①tr à éttr ♠ tst ♦♥t♥♥t qtr t①trs ér♥ts

♣♦rt♦♥ ♠ ♠♦②♥♥ ♥♦♥ ♥ ♦rrs♣♦♥ ♥ à t①tr rré

r

étt♦♥ ♥ t①tr ♥s♥ ♠

1 x(t)

dxdt

(t)

0-1

r

♦t ②♥♠q r♦♥tèr♥ ♥r♦♥ r ♥♠♦ st

q sé♣r♥t s r♦ts ♦♥s♥t à ♥ stst♦♥ ♥ −1 s ♦♥s♥t ♥+1 tt r♦♥tèr st très s♠♣ à étr♠♥r r♣q♠♥t ♦r r t s♦♥ ①♣rss♦♥ st ♦♥♥é ♣r s tr♦s éqt♦♥s r♦t s♥ts

♣♦r x(t) ∈ ]−∞ ;−1[ :dx

dt(t) = −x(t) − 1;

♣♦r x(t) ∈ [−1 ;+1] :dx

dt(t) = 0;

♣♦r x(t) ∈ ]+1 ; +∞[ :dx

dt(t) = −x(t) + 1.

♣rès s éqt♦♥s s♦rt ♥ ♥r♦♥ r ♥♦♥ ♦♣é ♦♥rr♦♥ ♥ +1 s t s♠♥t s

♣♦r x(t) ∈ ]−∞ ;−1] : −wy + 1 + w0 +∑

i∈N

weiei > 0;

♣♦r x(t) ∈ [−1 ;+1] : (wy − 1)x(t) + w0 +∑

i∈N

weiei > 0;

♣♦r x(t) ∈ [+1 ; +∞[ : wy − 1 + w0 +∑

i∈N

weiei > 0.

Page 51: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

♥ é♥t ♥ rés ♥r♦♥s rs ♥♦♥ ♦♣é ♦♥t♦♥♥♥t ♥ ♠♦st rés é♠♥t ♥ ♣r♦t ♦♥♦t♦♥ ♥tr ♥ ♠sq ♦é ♣r s♣♦s s②♥♣tqs rés t ♥ ♥♦r♠t♦♥ ♣é ♥ ♥tré ♣♥♥t à ér♥ ♠♦ ♥♦q réstt ♣r♦t st ♠♥t♥♥t sé ♦♠♠ ♠♦♥tr éqt♦♥s ♥s t②♣ ♥♥s ♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t♣rtq♠♥t ♥tq à s ♠♦ès ♣rés♥tés ♥s s ♣trs ♣réé♥ts♦♠♠ s r♥rs ♥ ♥♥ ♥♦♥ ♦♣é ♦♥t s ♥trés s♦♥t ♥rs é ♦♥♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♦r ♣tr à ♣

Pr ♦♥séq♥t ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥ t ♥♥ ♦♥sst ss♥t♠♥t à tr♦rs ♣♦s s②♥♣tqs q ♦r♦♥t ♦rrt♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q à s ésré ❬♦♥♥♥ t ä♥ t ♦s②t③ ❪ st ♥ qst♦♥ q st à ♦r♥ s tr① ①♣♦sés ♥s ♠♥srt t sr q ♥♦sr♥r♦♥s ♥s st♦♥ s♥t

①♠♣ ♣ért♦♥s ♠♦r♣♦♦ ♠té♠tq ♥ ♥♥

s trt♠♥ts ♠s ♣r ♠♦r♣♦♦ ♠té♠tq ♥♥t tr s♠♥tt♦♥ q♥tt♦♥ t ♠♦ést♦♥ ♠s ❬rr ❪ s s♦♥t séssr ① ♦♣ért♦♥s s ér♦s♦♥ t tt♦♥ q ♣♥t s é♥r♥s r ♠s ♥rs ♦♠♠ ♣♣t♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs s♥tsà q ♦s♥ pi|i∈N ♣①s ♠ ❬❩rá♥② t ❪

ér♦s♦♥ st résé ♣r ♣r♦t ♦q s♥t ∏

i∈N pi

tt♦♥ st rést s♦♠♠ ♦q s♥t ∑

i∈N pi

♥s ♦♥t①t ♦s♥ st ♥♦♠♠é éé♠♥t strtr♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♣r♠tt♥t ♣r♦r♠♠r ♥ ♥♥ ♣♦r ér♦s♦♥ s♦t♥♥♥ttrès ♠♥t ♣r ♦srt♦♥ s éqt♦♥s ♥ r♠rq♥t q♥ ♣r♦t♦q st r q♥ t♦ts ss rs s♦♥t rs ♦rs s t♦ts s ♥trés ♦s♥ s♦♥t ♣♦♥érés ♣r r 1 st ♣♦st♦♥♥r s ss♠♠♥tt ♥ s♣♣♦s♥t q étt ♥tr♥ q ♥r♦♥ r st ♥tsé à ③ér♦x(t = 0) = 0 ♦rs s st s♠♣♠♥t réé ♣r −w0 P♦r ♥ ♦s♥ × s♦♠♠ ♣♦♥éré r ♥tr −9 t +9 ♣r ♥ré♠♥ts ① ♥tés q ♣r♠t ér q s ♦t êtr ♦♠♣rs ♥s ♥tr ]7 ; 9[ s ♣♦s s②♥♣tqs ér♦s♦♥ s♦♥t ♦♥

(wyi

|i∈N

)=

0 0 00 3 00 0 0

,(wei

|i∈N

)=

1 1 11 1 11 1 1

t w0 = −8.

♠ê♠ ç♦♥ tt♦♥ sért à ♥ s ss♠♠♥t s ♥s♥tr ]−9 ;−7[ ♣♦r q s♦♠♠ ♣♦♥éré é♣ss ès q♥ ♥tré str

(wyi

|i∈N

)=

0 0 00 3 00 0 0

,(wei

|i∈N

)=

1 1 11 1 11 1 1

t w0 = 8.

r ♣rés♥t s ①♠♣s trt♠♥ts ♠s ♣r ér♦s♦♥ t ♣r tt♦♥

Page 52: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

♠ ♦r♥ éstt ér♦s♦♥ éstt tt♦♥

r

♦r♣♦♦ ♠té♠tqrésé ♣r ♥ ♥♥ ♥ ♠♦st

P♦r s ♣rt s ♦♣é ♥st ♣s très ér♥t s ♥♦♥ ♦♣é ♥ q ♥t ♥♦r t ♦t ♥ ♣r r♦rs ♣♣rt s trt♠♥ts♦♣és ♥ ♠♦ st ♠♣é♠♥t♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s q st téré sqà stst♦♥ s s♦rts ❬♦♥♥♥ t é♥é t é♥ét ré ❪ ♥ s♥t ♣r♥♣ ♥ ♣♦s ♣r♠tt♥t à ♥ ♥♥ rés♦r ♥ ②r♥t été ♦t♥ ❬ t ❯s ❪ ❯♥ ①♠♣ tst♦♥ st ♦♥♥é ♥s r t s ♣♦s s②♥♣tqs ♦rrs♣♦♥♥ts s♦♥t

(wyi

|i∈N)

=

0 1 01 4 10 1 0

,(wei

|i∈N)

=

0 0 00 0 00 0 0

t w0 = 2.

é♥♠♦♥s ♥ ♥♥ ♦♣é ♥ ♠♦ st ♣t résr s trt♠♥ts très ♦♠♣qés ♦♠♠ ♣r ①♠♣ ♦♥rs♦♥ ♥ ♠ ♥ ♥① rs ♥ ♥♠ ♠t♥ts ❬r♦♥s t ❪ Psrs ♠♣é♠♥tt♦♥s ♦♥t été ♠ss ♣♦♥t ♦♥t ♥♦s ♦♥s rt♥ ♣s ♦♥s

(wyi

|i∈N)

=

(−0,07 −0,1 −0,07−0,1 1,05 −0,1−0,07 −0,1 −0,07

)

,(wei

|i∈N)

=

(0,07 0,1 0,070,1 0,32 0,10,07 0,1 0,07

)

t w0 = 0.

❯♥ ①♠♣ ♣♣t♦♥ tt ♦♣ért♦♥ st ♦♥♥é ♥s r

♥t s ♠ét♦s ♥②tqs

♠♦è s rés① ♥r♦♥s rs été é♦♣♣é s♦♥ ♥térté♣♦r ♣r♥♣ ♣ré♦♣t♦♥ st rs q ♦♥t ss ♥sttrs à é♥r à ♣rtr ♥ rt étr♦♥q ♥ ♦♥tr♣rt s s♥① ♥tr♥s ①♥r♦♥s rs s♦♥t ♥tr ♥♦q stàr qs s♦♥t st rt♠ê♠ ♦rsq rés ♦♥t♦♥♥ ♥ ♠♦ st ♥ ♣rtq s♥ q♥s♥ té♦rq♠♥t ♥r r♣rés♥té ♣r ♥ t♥s♦♥ ±1 V r ♥ rété±1 V ± 10 % s ♥ rt st ① ♣♦r♥t q st ♥r♦♥ r♠①♠ q ♥♦s ♦♥s ♦♥stté ❬é♥é t ♦♥♥♥ ❪ rs♠♥ts ♣♣t♦♥s é♦♣♣és ♣♦r ♥♥ ♥ t♥♥♥t très ♣ ♦♠♣t s ♥ q♥

Page 53: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

r

tért♦♥ ♥ ♦♥t♦♥♦q à s ♣♦r rés♦r♥ ②r♥t τ és♥ ré ♥ ♣s

♦rt à t = 0 ♦rt à t = 10τ ♦rt à t = 60τ

♦rt à t = 500τ ♦rt à t = 900τ ♦rt ♥

r

♦♥rs♦♥ ♥ ♠t♥ts♥ ♠ ♥ ♥①

rs à ♥ ♥♥

♦♣é ♥ ♠♦ st ♠ ♦r♥ ♥ ♥① rs ♠ ♦t♥

Page 54: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rés① ♥r♦♥s rs ⑤ ♣tr

♣♦s s②♥♣tqs ♣rt♠♥t ♦♥t♦♥♥ ♥s ♥r♦♥♥♠♥t s♠t♦♥♦ù été é♦♣♣é ♥ s ♦♠♣♦rt ♣s t♦t ♦♠♠ ♣ré ♥ ♦s ♠rqésr ♥ s ♣s ♠ré

st ♥ ♣r♦é♠tq ♦♠♣èt♠♥t ♥♦ ♣♦r ♦♠♥ s rés① ♥r♦♥s rts q sst sq à t♦♦rs ♣♣②é sr s ♥r♦♥♥♠♥ts ♥♠érqs é♠t♦♥s ♥♦r♠tqs ♦ rést♦♥s ♠rqés sr ♣❯♥ ♥♦t♦♥ qté ♦rs été ♥tr♦t ♣♦r rtérsr ♣tt ♥ ♣♦s s②♥♣tqs à résr ♣♦rq♦ été ♦♥ç ♠ré ♣rés♥ rté♦r♠♥t s s♥① sr sqs tr ♥s ① ① ♣♦s rés♥t ♠ê♠ ♦♣ért♦♥ ♣♥t rér ♦♠♣èt♠♥t ér♠♠♥t s rs ♥trés ♥♥♥t rtés ♥ ♣r ①♠♣ ♦♥t♥r ♦♥t♦♥♥r ♦rrt♠♥t t♥sq tr ♥r ♥♦♣ér♥t ♦r ①♠♣ à ♥ ♣tr

s♦♥ ♣rtr t ♥îtr ♥ ♣r♦s♦♥ ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tqs ♣r♦♣rs ① ♥♥s ❬rt ä♥ t♦s②t③ ❩rá♥② ♦♥♥♥ é♥é ❪ st ♥ t ♠♦②♥ ♣s rt ♣♦rq♥tr tt ♥♦t♦♥ qté t srt♦t ♣♦r ♦♣t♠sr ♥ ♣♦s s②♥♣tqs s♦♥ rtèr st ♥s r q s tr① ♣rés♥tés ♥s ♠é♠♦r♦♥t été

①♠♣ ♦♠♣rs♦♥ ① ♠♣é♠♥tt♦♥s ér♥ts ♥♠ê♠ ♦♣ért♦♥

♥ été ♣é ♥ ♥q ① ♣♦s s②♥♣tqs ♣r♠tt♥tà ♥ ♥♥ ♥♦♥ ♦♣é résr t♦ts s ♦♥t♦♥s ♦qs qtr rs♣♦ss ❬♥ t ♥ ♥ t ❪ ♣♦s ♥♣r♠tt♥t résr ♦♥t♦♥ ♦q e7(e9 + e2e5) st ♦♥♥é ♦♠♠ ét♥t

(wyi

|i∈N

)=

0 0 00 2 00 0 0

,(wei

|i∈N

)=

0 1 00 −2 0−4 0 −3

t w0 = −3.

♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣rés♥té à ♥ ♠♥srt ♦♥♥ q♥t à

(wyi

′|i∈N

)=

0 0 00 2 00 0 0

,(wei

′|i∈N

)=

0 1 00 −1 0−3 0 −2

t w0′ = −2.

♣♣q♦♥s tr ♥tré s♥t à ① ♥r♦♥s rs rs♣t♠♥t♣r♦r♠♠és s ① ① ♣♦s s②♥♣tqs

e(10) =

0 1 00 −1 01 0 −1

.

st ♥♦♠r ♦♥t♦♥s ♦qs qtr rs ♥ér♠♥t sé♣rs

Page 55: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

tr♠♥t s♦rt s ① ♥r♦♥s s sts sr r −1 ♣sq

w0 +∑

i∈N

weiei = −3 + 1 + 2 − 4 + 3 = −1 < 0,

w0′ +∑

i∈N

wei

′ei = −2 + 1 + 1 − 3 + 2 = −1 < 0.

♣♣q♦♥s r ♠♥t♥♥t ♠ê♠ tr ♥tré q rt été ♦té

e(10) ′ =

0 1,05 00 −1,1 0

0,9 0 −1,15

.

s♦rt ♥r♦♥ r ♣r♦r♠♠é ♣r♠r ♣♦s s②♥♣tqsst ♠♥t♥♥t rr♦♥é t♥s q s♦rt s♦♥ rst ♦rrt

w0 +∑

i∈N

weiei

′ = −3 + 1,05 + 2,2 − 3,6 + 3,45 = 0,1 > 0,

w0′ +∑

i∈N

wei

′ei′ = −2 + 1,05 + 1,1 − 2,7 + 2,30 = −0,25 < 0.

♥ q s ① ① ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q ♥♦tr ♦♥ ♥ ♠r qté q ♣r♠r t s♣♣♦rtr rs♠♠♥t♥ ♠① êtr tsé sr ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♠tér ♥ ♥♥

Page 56: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

5Bilan sur les réseaux de

neurones artificiels

♥s tt ♣r♠èr ♣rt s ♣r♥♣① ♠♦ès ♥r♦♥s ♦r♠s ♦♥tété ♣rés♥tés ♥r♦♥ ♠♣ ♥ ♣r♣tr♦♥ ♥r♦♥ ♦tq ♥r♦♥r ♥ ①st ♥tr♠♥t ♦♣ trs t s ♣rés♥tr

ç♦♥ ①st ♠♥rt ② ♦♥srr ♣srs ♦rs ❬r②s t stt ②♥ ❪ ♣rès rs é♥t♦♥s rs♣ts ♣♣rît q ♠♦rté ♥tr① st é♥ t♦r s ♠ê♠s ♦♥t♦♥s rét♦♥ t tt♦♥ ♥ s♦♠♠ ♣♦♥éré sé ♥s ér♥ ♠r ♥tr s ♠♦ès♥ rés ♣s ♥s s ♥r♦♥s ①♠ê♠s q s♦♥t ♦♥ ♦♠♥t ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tqs ♠s ♥s ç♦♥ ♦♥t s s♦♥t ♠s ♥ rés ♥s q ♠ét♦♣♣r♥tss q ♥ é♦

s♦♥t rs s ① rtérstqs q s rés① ♥r♦♥s rtstr♥t r ♣r♥♣ t♦t êtr ♣ ♣♣r♥r ♥ ♦♣ért♦♥ à ♣rtr♥ strt♦♥ ss ts sr ♥ ①♠♣s ♦t♦s ss s♦♣s t s q s t♥qs ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣ss♥t êtr s ♦♥t ♥♦♥é♥♥t tr♥s♦r♠r ♥ rés ♥r♦♥s rts ♥ ♦t ♥♦r ♦♥t ♦♥ ♥♦r rô

Page 57: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Pr♠èr ♣rt ⑤ s rés① ♥r♦♥s rts

①t ss ♦♥stt♥ts rs♠♥t tt ♠é♦♥♥ss♥ r♥ ♦♥sér♠♥t r é♦♣♣♠♥t ♣♣t ♥ t ♠♣♦s é♥♦r♠é♠♥t ♦①rtrrs

♦♠♥ ♥r♦♥s rts tsr ♦♥ts êtr ér♥ts rés ♦t êtr ♦♠♣èt♠♥t ♥tr♦♥♥té t s ♦♥♥①♦♥s ♦♣ ♦♠♥ ♦s ♥r♦♥s s♦♥ts ♥éssrs q ②♥♠q st ♥éssr

r t ss ①♣ér♥ t ♥tt♦♥ ♣♣♦rt♥t ♥ s♠♥t ré♣♦♥ss à s qst♦♥s étt ♣♦ss ♣♣♦rtr s ré♣♦♥ss r♦rss à rt♥s ♥trs ♥ ♦t q ♠é♦rrt s♥t♠♥t s t♠♣s ♦♥r♥ s t♥qs ♣♣r♥tss t qté s rés① ♦t♥s

♥s é♦r s rés① ♥r♦♥s rs s♦♥t rrés ♦♠♠ ♥ ♥♥♦t♦♥ ♥ t r strtr r é♠♥é ♣♣rt s qst♦♥s ♠s ss r♥ ♥ s ♥♦♠r① ♦rt♠s ♣♣r♥tss é♦♣♣és ♣♦rs trs ♠♦ès ♦♠♠ ♥ té♠♦♥ ét ♦♥♥♥ ❬♦♥♥♥ ❪ ♥♦♥tr♣rt rr ♦♥ û s ♦sr sr s t♥qs ♣r♦r♠♠t♦♥♥②tqs é♦♣♣és à ♣rtr s ♥♦s ♦♥♥ss♥s ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♥s ♥r♦♥s rs

♥tr♦t♦♥ s ♥♥s é♠♥t ♥ tr ♠♣t ♠♣♦rt♥t sr té♠tqs rrs ♠♥és à s♦♥ st t q ♥♦s ♦♥s t♦ts t♥t ♣ts st ♥tr♦t♦♥ ♥ rtèr r♦stss s ① ♣♦s s②♥♣tqstsés sàs rt ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ér♥t ① rést♦♥s ♠térs♦♥t s ♥♥s ♦♥t ♦t st ♥ ♦♥tr♥t t②♣q s rés① q st♥qs ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq ss♥t ♥térr ❬♦♥♥♥ ä♥t ♦s②t③ é♥é ❪

s ♥♥s s é♠rq♥t ♦♥ s trs ♠♦ès rés① ♥r♦♥s rts♣r t qs s ♣r♦r♠♠♥t ç♦♥ ♥②tq stàr à ♣rtr ♥ ♦rt♠ ♣rés ♦♣ért♦♥ à ♠♣é♠♥tr t ♥♦♥ à ♣rtr ♥ ①♠♣s r♥r ♣s s ① ♣♦s ♦t♥s ♥ s♦♥t ♣s é① ♥ r♦stss q♠è♥ à réér à s ♠ét♦s ♣s s ♦♣t♠sr ♥ ♦♥séq♥

♥s ♣r♦♥ ♣rt ♠♥srt ♥♦s rr♦♥s q ♣♣t♦♥ à trsrés① t②♣ ♣♣r♦ ♥②tq ♣♣♦rt ♥ ♥♦ ér sr s qst♦♥s q ♥♦s ♥♦♥s s♦r sr ♣r♠étr s ♣♣r♥tsss sr♣r ①♠♣ s ②♥♠q ♠♥♠ ♥ rés ♣♦r q ♣ssrésr ♥ ♦♣ért♦♥ ♦♥♥é ♦ ♥♦r s♦♥ ♥♦♠r ♥r♦♥s ♦t♦s ♥térêts ♠ét♦s ♣♣r♥tss ét♥t ♥ ♣s ♥ésstr ♦♥♥ss♥ ♦r♠ ♦♣ért♦♥ à trtr q st ♥ ♦♥t♦♥ ♥éssr à tst♦♥ s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tqs

Page 58: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♥ sr s rés① ♥r♦♥s rts ⑤ ♣tr

ss ♥♦s ♣r♦♣♦s♦♥s ♥ ♠ét♦ ♥②s ♦♥t ♦t st ①♣r♠r ♦r♠♠♥t ♦♣ért♦♥ ♣♣rs ♣r t♦t rés ♥r♦♥s rt ♦♥t ♦♥t♦♥♥♠♥tsrt sé sr s s♦♠♠s ♣♦♥érés sés t♥t ♦♥♥é ♦♠♣①té s ♦♣ért♦♥s ♥♦s ♠è♥r à é♦♣♣r ♥ ♦r♠s♠ éé ♦♥t ♥♦s ♠♦♥trr♦♥sq ♣t srr s ① ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tqs ①st♥ts♥s r♥èr ♣rt ♥♦s rr♦♥s ♥♥ ♦♠♠♥t ♥♦s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣♥t êtr ♠♥és r ♣r♥♣ sr s②♥tétsr ♥ ♥r♦♥srts s ①♣rss♦♥s ♦r♠s ér♥t s ♦♣ért♦♥s à ♠♣é♠♥tr ♥str s ①♠♣s tt ♣rt s ♦rt♠s q ♥ é♦♥t sr♦♥t ♣s s②♥tétsr ♥ rés ♥r♦♥s ① rtérstqs ♦♣t♠sés à ♣rtr ♥♠♣♦rt q rés ♦t♥ ♣r ♣♣r♥tss

Page 59: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 60: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Deuxième partie

Analysed’un neurone artificiel

Page 61: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 62: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Sommaire de la partie

s ♥r♦♥s rts ♥rs

é♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r

♥r♦♥ rt ♥r♦♥ ♥r

ts ♥ ♠ét♦ ♥②s ♥r♦♥s ♥rs

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs

s ♦♥t♦♥s ♦qs éq♥ts ① ♥r♦♥s ♥rs

é♥t♦♥s ♣ré♠♥rs

♥tr♣rétt♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t

Pr♦♣rétés s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

②♣♦tès s♠♣tr

t s s②♠étrs

t s rt♦♥s

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠

s ♠s é♥értrs

é♥t♦♥ ♥♦ ♦r♠s♠

❯♥té ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♠s é♥értrs ♦♥♦♥ts t ♦♠♣é♠♥tt♦♥

♣♦rt ♦q ♥s♦♠♠

Pr♦♣rétés

rtr ♥ ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥s ♦qs à s

P♦rts ♥s♦♠♠ t ♠s é♥értrs

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r

Pr♥♣s ♦rt♠

s ♥ ♦r♠ ♥r♦♥ ♥r

Page 63: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s trs é♥értrs

♣t♠st♦♥ ♦rt♠

Page 64: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

6Les neurones

artificiels binaires

♥tr♦t♦♥ s rés① ♥r♦♥s rs ♥té ♥ ♥♦ ♠♣♥ rrs é t♦r s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥♥②tqs s ♥r♦♥s rs ♥ ♠♦ st ♥ ♣rtr ① ♦♥t

s ♥trés s♦♥t ♥tr ♥r ♥ qs ♣ss♥t ♣rîtr très s♣ésés à ♣r♠èr s réstts ♦t♥s ♥s ♦♠♥ ♣♥t ♥é♥♠♦♥s êtr tr♥s♣♦sésà trs ♠♦ès ♥r♦♥s rts ♣♦r qs s♦♥t ♦tés ♥ ♦♥t♦♥rét♦♥ ♥ér ♥ ♦♥t♦♥ tt♦♥ à s♦rt ♥r t q rs ♥tréss♦♥t q♥tés tt r♠t♦♥ sr é♠♦♥tré ♥s ①è♠ st♦♥ ♣tr

s ♣rs♣ts ♦rts ♣r s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tqs ♥ ♦♠♣rs♦♥ s t♥qs sés sr s ♣♣r♥tsss ♦♥t été stés ♥s ♣tr ♣réé♥t ♦r s ss ♠ét♦s t②♣ ①st♥ts s♦♥t ss♥t♠♥t ♦♥és sr ♥②s s ♠é♥s♠s ♥tr♥s s ♥♥s q ♦♥t à ♥s♦♥ ♣r♦è♠ ♣têtr ♥ ♣ ♥♦♠♣èt ♣♦r ♠♥r s ♣r♦rès s♥tsst rs♦♥ ♣♦r q ♥♦s r♣♦sr♦♥s ♥♦tr ♣r♦♣r ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq sr s ♣r♥♣s ♦♣ ♣s é♥ér① ②♥t trt ① ♥r♦♥s

sr ♣s s♦♥t ♥ ♦♥t♦♥ é♦♥ ♦ ss♠é ♠s s ♥r♦♥s rs s♦♥t ♥ ♦♥①♠♣ ♠♦è ts♥t ♥ tr ♦♥t♦♥ tt♦♥ t♦t ♥ ②♥t ♥ s♦rt ♥r

Page 65: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

r

r♦♥ ♥r tr♦s ♥trés

entrees binaires

sortie binaire

w0

entree auxiliaire

♥rs ç♦♥ é♥ér ♣tôt qà s ♠♣é♠♥tt♦♥s ♣rtèrs st tt♥②s q ♥♦s ♦♥s ♣rés♥tr ♥s tt ①è♠ ♣rt à ♦♠♠♥r ♣r ♠♦è ♥r♦♥ ♥r

é♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r

tt st♦♥ ♣♦r t érr ♣résé♠♥t t②♣ ♥r♦♥ ♦♥r♥é ♣r♥♦tr ♥②s t ♦♥ ♣r ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ q ♥ é♦r sts ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t é♥t♦♥ st s♥t

é♥t♦♥ r♦♥ ♥r♦t ♥ ♥s♠ ① rs rés st♥ts ❯♥ ♥r♦♥ ♥r sr st♥ ♠♦è ♥r♦♥ ♦r♠ ②♥t s tr♦s ♣r♦♣rétés s♥ts

ss ♥trés s♦♥t ♥s s ♦♥t♦♥ rét♦♥ st ♥ s♦♠♠ ♣♦♥éré s s♦rt st ♦t♥ ♣r ♥ s réstt ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♦♥t

♥ ② st réé ♣r ♥ ♣♦s s②♥♣tq ①r

r r♣rés♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r tr♦s ♥trés ♥ ♣s ♥tré ①r

♥ rè é♥ér és♥ ♥s♠ ♣♦r −1 ;+1 ♠s ♥s st ♠♥srt ♥♦s ♣réérr♦♥s ♥s♠ 0 ; 1 q ♥♦s ♦♥s ♦♣♣s ♥tt é♥♠♦♥s ♦① ♥♠♣q ♥ ♣rt é♥érté ♣sq s① ♥s♠s ♠♥s s ♦s ♦♠♣♦st♦♥ ♥tr♥ ♦q ♦♦é♥♥ s♦♥ts♦♠♦r♣s ♥ tr st ♥ t s ♥♠♣♦rt q èr ♦♦♦♥strt sr ♥ ♥s♠ ♥r a ; b ♦ù (a, b) ∈

2 t a < b s♥q s réstts ♦t♥s ♥s ♠♥srt ♣♦r s ♥r♦♥s ♥rs sr 0 ; 1s♣♣qr♦♥t é♠♥t à s ♥r♦♥s ♥rs sr a ; b ♠♦②♥♥♥t qqs♠♦t♦♥s

Page 66: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♥r♦♥s rts ♥rs ⑤ ♣tr

♥ t ♣ssr ♥ r♣rés♥tt♦♥ sé sr ♥s♠ ♥r a ; b à ♥ trsé sr 0 ; 1 ♠♥ é♥t♦♥ ① s♦♠♦r♣s♠s ♦r♣s M t M−1ré♣r♦qs ♥ tr

M: a ; b −→ 0 ; 1

e 7−→e − a

b − a,

M−1: 0 ; 1 −→ a ; b

e 7−→ e(b − a) + a.

s ① ♣♣t♦♥s ♦♥t tr♠♥t s ♣r♦♣rétés é♥ss♥t s s♦♠♦r♣s♠s

t ♦♠♣♦st♦♥ M−1 ♣r M ♦♥♥ ♥ ♣♣t♦♥ ♥tté

❯♥ ♥r♦♥ ♥r sr a ; b ♣t ♦rs êtr ①♣r♠é à ♣rtr ♥ ♥r♦♥ ♥rsr 0 ; 1 ♥ ♣♣q♥t M−1 M stàr ♦♥t♦♥ ♥tté à ♥ ss ♥trés ♥s s s ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥t ♥ é♦♣♣♥t M−1

A(e) = w0 +

n∑

i=1

w1M−1 M(ei) = w0 +

n∑

i=1

((b − a)wiM(ei) + awi).

♥ t♥t s ♥♠♥ts rs s♥ts

w ′0 = w0 + a

n∑

i=1

wi,

∀i ∈ J1 ;nK , w ′i = (b − a)wi,

t e ′i = M(ei),

♦♥t♦♥ rét♦♥ sért ♠♥t♥♥t ♦♠♠ ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥♥r♦♥ ♥r sr 0 ; 1 ♣sq q ♥tré e ′

i|ni=1 t 0 ♦ 1

A(e ′) = w ′0 +

n∑

i=1

w ′ie

′i.

♥ ♦♥s♦♥ t♦t ♥r♦♥ ♥r é♥ sr a ; b ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs(w1 · · · wn

)⊤ t w0 st éq♥t à ♥ ♥r♦♥ ♥r é♥ sr 0 ; 1 ♣r s

♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s ♣r s ♥♠♥ts rs éqt♦♥s (w ′

1 · · · w ′n

)⊤ t w ′

0

①♠♣ t ♥ ♥r♦♥ ♥r sr 0 V ; 5V

♦t ♥r♦♥ ♥r é♥ ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs(2 1 −2,4

)⊤ t ♣r w0 =

0,5 s rts étr♦♥qs tsés ♣♦r s ♠s ♥ ÷r r♣rés♥t♥t s rs♦qs vrai t faux ♣r s t♥s♦♥s 0 V t 5 V

♥ ♥ ♣rtr ♣♦r ♣♦rt ♦q non-et été M(e1 non-et e2) = M(e1) non-etM(e2)

Page 67: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♦♥ t érté st ♣r ♦♥séq♥t s♥t

e1 e2 e3 A(e1, e2, e3)0 V 0V 0 V 0,5 V0 V 0V 5 V −11,5 V0 V 5V 0 V 5,5 V0 V 5V 5 V −6,5 V5 V 0V 0 V 10,5 V5 V 0V 5 V −1,5 V5 V 5V 0 V 15,5 V5 V 5V 5 V 3,5 V

tr♥sr♣t♦♥ ♥r♦♥ ♥s 0 V ; 1V ♣r ♣♣t♦♥ s ♥♠♥ts rs ♣r♦♣♦sés ♣s t éqt♦♥s ♦♥♥

w ′0 = w0 + a

n∑

i=1

wi = 0,5, w ′1 = (b − a)w1 = 10, w ′

2 = (b − a)w2 = 5,

t w ′3 = (b − a)w3 = −12.

st ♠♠ét ♦♥sttr q t érté ♥r♦♥ ♥r sr 0 V ; 1Vé♥ ♣r s ♥♦① ♣♦s s②♥♣tqs st ♠ê♠ q ♦t♥ ♣réé♠♠♥t q str éq♥ s ① ♥r♦♥s ♥rs

e ′1 e ′

2 e ′3 A(e ′

1, e′2, e

′3)

0 V 0V 0 V 0,5 V0 V 0V 1 V −11,5 V0 V 1V 0 V 5,5 V0 V 1V 1 V −6,5 V1 V 0V 0 V 10,5 V1 V 0V 1 V −1,5 V1 V 1V 0 V 15,5 V1 V 1V 1 V 3,5 V

♥r♦♥ rt ♥r♦♥ ♥r

♥s ♥tr♦t♦♥ ♣tr ♥♦s ♦♥s t ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t

Pr♦♣♦st♦♥ ♦t ♥r♦♥ rt ♦♥t s ♥trés s♦♥t réstt ♥ q♥tt♦♥ sr ♥♥♦♠r ♥ ts ♦♥t ♦♥t♦♥ rét♦♥ A st ♥ér t ♦♥t s♦rtst ♦t♥ ♣r s ♣t êtr r♠♣é à ♦♥t♦♥♥té éq♥t ♣r ♥♥r♦♥ ♥r sr 0 ; 1

é♠♦♥strt♦♥ ♦♥sér♦♥s ♥ ♥r♦♥ ♦r♠ ♦♥t ♦♥t♦♥ rét♦♥ A st♥ér t ♦♥t ♦♥t♦♥ tt♦♥ Φ st ♦♥t♦♥ s ♥s 0 ; 1 ♣♣♦♥sn ♥♦♠r ♥trés ♥r♦♥ t d ♥♦♠r ts sr sqs s r♥èrss♦♥t q♥tés

Page 68: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♥r♦♥s rts ♥rs ⑤ ♣tr

s♦rt ♥ t ♥r♦♥ sért ♦♥ Φ A(e1, e2, . . . , en) ♥ rt é♥t♦♥ ♣ ♦♠♠ ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥r♦♥ st ♥ér♦rs ①st ♥éssr♠♥t n ♣♦s s②♥♣tqs wi|

ni=1 ts q

A(e1, e2, . . . , en) = w1e1 + w2e2 + · · · + wnen.

r s ♥trés s♦♥t q♥tés sr d ts t s é♦♣♣♥t ♦♥ ♥ s s♦♠♠s♣♦♥érés ♣r s ♣ss♥s ssss ① Pr ♦♥séq♥t été ♣réé♥ts ♦♥t♥ ç♦♥ s♥t

A(e1, e2, . . . , en) = w1

d−1∑

j=0

2je1j + w2

d−1∑

j=0

2je2j + . . . + wn

d−1∑

j=0

2jenj

=

n∑

i=1

d−1∑

j=0

2jwieij

é= An,d(e10, e11, . . . , en(d−1)).

♣♣rît ♥ é♥t q s♦rt ♥r♦♥ ♦r♠ Φ A sért é♠♥tΦ An,d ♦ù An,d st ♥ ♦♥t♦♥ ♥ér n× d rs ♥rs tt r♥èrst ss♠ à ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ②♥t n×d ♥trés trés♥t ♠ê♠ ♦♥t♦♥ q ♥r♦♥ ♦r♠ ♦r♥

s ① ①♠♣s s♥ts ♣rés♥t tt é♠♦♥strt♦♥

①♠♣ r♦♥ ♦r♠ s♥s s

♦♥sér♦♥s ♥r♦♥ ♦r♠ s♥t q ♠t tr♦s ♥trés é♥t♦♥♥és sr① ts

Φ A: 0 ; 1 ; 2 ; 33 −→ 0 ; 1

e1, e2, e3 7−→ H (e1 + 2e2 + 3e3) .

♦s ér♦♥s q s ♦♥t♦♥ rét♦♥ st ♥ér t q s ♦♥t♦♥ tt♦♥♦rrs♣♦♥ à ♥ s réstt ♣r♦♣♦st♦♥ s♣♣q ♦♥ t ♥r♦♥ ♥r éq♥t s♦t♥t ♥ s♥t ♠♥♠♥t é♠♦♥strt♦♥♦rrs♣♦♥♥t

A(e1, e2, e3) = 1 × e10 + 2 × e11 + 1 × 2e20 + 2 × 2e21 + 1 × 3e30 + 2 × 3e31

= e10 + 2e11 + 2e20 + 4e21 + 3e30 + 6e31

é= A3,2(e10, e11, e20, e21, e30, e31).

♥ ♦♥s♦♥ ♥r♦♥ ♥r éq♥t sért

Φ A3,2: 0 ; 16 −→ 0 ; 1

e10, e11, e20, e21, e30, xe31 7−→ H (e10 + 2e11 + 2e20 + 4e21 + 3e30 + 6e31) .

Page 69: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

①♠♣ r♦♥ ♦r♠ s

♦♥sér♦♥s ♥r♦♥ ♦r♠ s♥t q ♠t ♥ ♥tré sr qtr ts

Φ A: 0 ; 1 ; 2 ; . . . ; 15 −→ 0 ; 1

e1 7−→ H (3 + 6e1) .

s s ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥st ♣s ♥ér P♦r ①♣r♠r ♥r♦♥♦r♠ à ♥ ♥r♦♥ ♥r t ♦♥ ♥tr♦r ♥ ♦♥t♦♥ rét♦♥ér♥t ts♥t ♥ ♥tré ①r e0 A ′(e0, e1) = 3e0 + 6e1 ♦t♦♥s ♦rs q♣♦r t♦t r e1 ♥♦s ♦♥s A ′(1, e1) = A(e1)

♦♠♠ A ′ st ♥ér ♥♦s ♣♦♦♥s ♣♣qr ♠♥♠♥t ①♠♣ ♣réé♥t

A ′(e0, e1) = 1 × 3e00 + 2 × 3e01 + 4 × 3e02 + 8 × 3e03 +

1 × 6e10 + 2 × 6e11 + 4 × 6e12 + 8 × 6e13

= 3e00 + 6e01 + 12e02 + 24e03 + 6e10 + 12e11 + 24e12 + 48e13

é= A ′

2,4(e00, e01, e02, e03, e10, e11, e12, e13).

P♦r rtr♦r ♥r♦♥ ♦r♥ t ♦sr e0 = 1 stàr e00 = 1 e01 = 0e02 = 0 t e03 = 0 ♦♥t♦♥ rét♦♥ A ′

2,4 ♥t ♦rs ♦♥t♦♥ rét♦♥A1,4 ss♥t sr s qtr ♥trés rst♥ts

Φ A1,4: 0 ; 14 −→ 0 ; 1

e10, e11, e12, e13 7−→ H (3 + 6e10 + 12e11 + 24e12 + 48e13) .

tt é♠r été ♦r♠sé ♥s ❬♥ t rst ❪ ② t été♥tr♦t ♥ ♠é♦rr ♠♣é♠♥tt♦♥ s rés① ♥r♦♥s sr s ♣s

é♥érst♦♥ ♣r♥♣ à r♣rés♥tt♦♥ ♣r s ♥r♦♥s ♥rs ♥r♦♥s ♦r♠s ②♥t s s♦rts q♥tés st ♥ ♣r♦è♠ tr♠♥t ♣s ♦♠♣①q ♥♦s ♥♦♥s ♣s ♦ré ♥s ♠♥srt ♣♦r s rs♦♥s t♥t st♦rqsq ♣rtqs ♥ ♣rt s ♠♦rté s ♠♦ès s♦♥t é♥s s s♦rts qs♠♥t ♥rs t ♥♦♥ ré♠♥t ♥rs st ♣r♥♣♠♥t ♣r q s♦♥t♦♥s tt♦♥ ♦rrs♣♦♥♥ts s♣t♥t ♠① ① ♦rt♠s ♣♣r♥tss q trt♦♥ ♦♥t♦♥ é♦♥ s s♦♥t ♥ ♣rtr érs t♥♦♥ ♣♦r ♦r ♥ s♦rt ① rs ♣s ♥♥és tr ♣rt ♦rsq♥ s♦rtq♥té st ésré ♦rs ♦♥t♦♥ tt♦♥ st é♥ér♠♥t ♦rtrté q ♦tt à s ♠♦ès ♥r♦♥s ♦r♠s ♥ ♥tr tr♦♣ ér♥t ♣♦rs♣érr ♣♦♦r s ♥♦r ♥s ♥②s ♥r♦♥s ♥rs q tt ♣rt é♦♣♣r

♥ t A(2e1) 6= 2A(e1) ♦r été s ① ①♣rss♦♥s st ♥ ♣r♦♣rété s ♣♣t♦♥s♥érs

❱♦r s ♣r♦s s ♦♥t♦♥s tt♦♥ ss ♣rés♥tés ♥s ♣tr ♥ ♣

Page 70: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♥r♦♥s rts ♥rs ⑤ ♣tr

ts ♥ ♠ét♦ ♥②s

♥r♦♥s ♥rs

♠ét♦ ♥②s ♥r♦♥s ♥rs à q tt ①è♠ ♣rt st ♦♥sré ♣♦r ♦t ♦rr ♥ ♥♦ ♦ ♥s ♦♠♥ ♣r♦r♠♠t♦♥♥②tq ♥r♦♥s ♥rs ♦♥trr♠♥t ① tr① résés sqà ♦r ♥♦tr ét s t ♥ t ss ♥é♣♥♥t q ♣♦ss s rttrs♠♣é♠♥t♥t s r♥rs ♥ ♣rtr s rés① ♥r♦♥s rs ♥qs s♦♥t ♠♦tt♦♥ ♦r♥ ♥♦s rrs ♦s ♠♦♥trr♦♥s ♥s qst ♣♦ss ♦tr à ♥ ♦r♠s♠ ♦r♥ ♣ érr ç♦♥ ♠ ♦♥t♦♥s q♥ ♥r♦♥ ♥r t q ♥♦s ♦♥s é♥ ♣s tôt st ♣ résr

♥ strr q ♥♦s s♦s♥t♥♦♥s ♣r ♦♥sér♦♥s ♥r♦♥♥r r r♥r rés ♥ t ♦♥t♦♥ ♦q et ♥tr ss♥trés réstt ♥②s ♦♥t♦♥ ♥r♦♥ ♥r ♣t ♦♥♥ï♠♥t êtr ♠s s♦s ① ♦r♠s

♥r♦♥ ♥r r ♦♠♣r réstt ♦♣ért♦♥ 1,5 +e1 + e2 à r −1,5

♥r♦♥ ♥r r rés ♣♦rt ♦q et

♣r♠èr ♣r♦♣♦st♦♥ st très ♣r♦ ♠♦è ♥ t tr♦r s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♦♥t♦♥ q ért st ♠♠ét st ② ♦srr sér♥ts ♦♥ts ♠t♣trs Pr ♦♥tr ♦♠♣rr tt ç♦♥ ♦♥t♦♥ ♦r♠♠♥t résé ♣r s ① ♥r♦♥s r st ♦♣ ♠♦♥s♥tt

♥rs♠♥t s♦♥ ♣r♦♣♦st♦♥ ♠♦♥tr t♦t st q s ① ♥r♦♥s ♥rs r s♦♥t ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tqs ♥ r♥ st ♠♥t♥♥t étr♠♥t♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♣♦rt et ♥té q ♣♦s♣r♦è♠

♦r♠s♠ é s♠ ♦♥ s str à ♠♠♥ ♥tr s ① ♣r♦♣♦st♦♥s s♦rt q ♦♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r s♦t ♥t ç♦♥ ♥q ♣♦s s②♥♣tqs ♦♣t♠sé s♦♥ ♥ rtèr ♦♥♥é s♥ és

♠♥t♥ ♣r♦é♥t à ♥ ét ♣♣r♦♦♥ s ♣r♦♣rétés s ♥r♦♥s ♥rs tt♣rt ♣♦r ♦t ♥tr♦r ♥ ♥♦ ♦r♠s♠ q ré♥t s ① rtèrs ♦s tr♠♥r♦♥s ♣r ♥ ♦rt♠ ♣r♠tt♥t ①♣r♠r t♦♠tq♠♥t♥♠♣♦rt q ♥r♦♥ ♥r s♦s tt ♦r♠ ♦♣ért♦♥ ré♣r♦q r ♦t r♥èr ♣rt ♠♥srt

s rés① ♥r♦♥s rs s♦♥t ♣r ①♠♣ ♣s ♠♦r tr s ♥♦♥t♦♥ r étt ♥tr♥ ♥t ♥st ♣♥♥t ♣s ♥ rtérstq é♥ér s ♥r♦♥s♥rs t ♥♦s ♥♥ t♥r♦♥s ♦♥ ♣s ♦♠♣t

Page 71: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

r

ést♦♥ ♥ et ♦q s ♥r♦♥s ♥rs

a

b

ab

1,5

1,0

1,0

❯♥ ♣r♠r ♣♦s s②♥♣tqs♦♥♥♥t ♥ et ♦q

a

b

ab0,5

0,75

1,0

❯♥ s♦♥ ♣♦s s②♥♣tqs♦♥♥♥t ♥ et ♦q

Page 72: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

7Neurones binaires

et fonctions logiques

❯♥ ét s♦♠♠r s ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t à ♦♥s♦♥ qs♣♥t êtr ♠♦ésés ♣r s ss♠s ♣s ♦ ♠♦♥s ♦♠♣qés ♣♦rts♦qs ♥ t r ♦♥t♦♥♥♠♥t s s sr s rès ♣rt♠♥t

étr♠♥sts q ss♦♥t ♥ s♦rt ♥r à q ♦♠♥s♦♥ n ♥trés♥rs st ♦♥ rssr ♥ t érté ♣♦r étr♠♥r s ♦♥t♦♥s♦qs ♥s résés ♥sûr ♥tr s r♥èrs é♣♥ s rs s♣♦s s②♥♣tqs

st très ♠♦♥trr q♥ ♥r♦♥ ♥r ♥ ♣t résr q♥ rt♥ t②♣ ♦♥t♦♥ ♦q ♥ ♦♥séq♥ ♣r♠èr ét♣ ♥s ♥②s ♦♠♣♦rt♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣ss ♣r ♥tt♦♥ t ♥s♠ ♦♥t♦♥sét♣ s♥t st ♥ ét rs ♣r♦♣rétés ♥②tqs ♦♥t t st tr♦r ♥ r♣rés♥tt♦♥ q s♦t ♣s ♣♦ss ♦s ♠♦♥trr♦♥s ♥ ♣rtr q s ♦♣ért♦♥s ♦qs ssqs ♦♠♠ ♣♦rt et ♦ ♣♦rt ou ♥s♦♥t ♣s s ♠① ♣tés ♣♦r tt tâ ♥ ♦rr♥ t ♠① r♣réérr ♥ ♣♦rt ♦q ♥ ♥r très ér♥t ♥s♦♠♠ q ♥♦s é♥r♦♥s♥s ♣tr s♥t

♦s r♦♥s ♥s st ♣tr

Page 73: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♥t r ♣s ♦♥ st t♦t ♦r ♠♣ért ♣résr r ♠té♠tq♣r♠tt♥t ♥tr ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♥t s ♥trés t s♦rts s♦♥t ♥s ♥s♦s♥s♠ ♥r à ♥ ♦♥t♦♥ ♦q n ♥s ♥ t ss ♦♣érés s♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♠♣q♥t ♣srs s♦♠♠s t ♣r♦tstr♥t ♥s t q ♥♦♥t ♣s s♥s ès ♦rs q♥ rs r♠♥ts st♦♦é♥ s s②♠♦s ♦q s ♣r♦♣♦st♦♥s s ♥♦ér♥s ♥♥♥té♥ts ①♣rss♦♥ s♥t ♥ ♣r ①♠♣ ♥ s♥s

A(vrai, vrai, faux, . . . , vrai) = w0 + vraiw1 + vraiw2 + fauxw3 + . . . + vraiwn.

s♦r ♣r♦è♠ st q ♦♥t♦♥ rét♦♥ tt♥ s ♥trés ♥rsrts ♠s à rs rés t rç♦t s ♥trés ♦♦é♥♥s ♦♥♥t ♦♥ ♦♥rtr q ♥tré ♥s ♥t s ♣♣qr à ♦♥t♦♥ rét♦♥ tt ♥ ♥♦s é♥ss♦♥s ♦♥t♦♥ T ♦♥t rô st ss♦r ♥ r réà ♥ s ① rs ♦♦é♥♥s

T : −→

faux 7−→ 0

vrai 7−→ 1.

T ♥t vrai t faux à ♥s♠ ♥r 0 ; 1 ♥ rs♦♥ ♦r♠s♠ rt♥♣♦r ♠♥srt ♠s rt ♣rt♠♥t ♣ rr ♥s −2 ; 5 s t ♥ ♥térêt q♦♥q

P♦r s ♠ê♠s rs♦♥s st s♦t é♥r ♥ ♦♥t♦♥ s♠r rés♥tss♦t♦♥ ré♣r♦q T −1 ès ♦rs ♦♥t♦♥ ♦q L n ♥s résé♣r ♥ ♥r♦♥ ♥r sért

L:n −→

e1, e2, . . . , en 7−→ T −1 Φ A(T (e1), T (e2), . . . , T (en)).

♥ ♥ ♣s ♦♠♣qr ♥t♠♥t s éqt♦♥s tst♦♥ ♦♥t♦♥ T sr♠♣t ♥s t♦t st ♠♥srt t ♥♦s ss♠r♦♥s rs♣t♠♥t srs rés 0 t 1 ① ♦♦é♥s faux t vrai

s ♦♥t♦♥s ♦qs éq♥ts

① ♥r♦♥s ♥rs

s ♦♣ért♦♥s ♦qs s s♦♥t très s à résr à ♥ ♥r♦♥♥r Pr ①♠♣ ♥ s ♠♣é♠♥tt♦♥s ♦♣ért♦♥ ♦q ♦♥♦♥t♦♥stàr t ♦q st

(w1 w2

)⊤ =

(1 1

)⊤ t w0 = −1,5 ♦ù w0

♣♦♥èr ♥ ♥tré ①r é sr étt vrai ♥ t ♥r♦♥ ♥r ♥s

Page 74: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

♦t♥ rét ① qtr ♦♠♥s♦♥s ♥trés ♣♦sss ♦♥♦r♠é♠♥t t érté é♥ss♥t ♦♣ért♦♥ ♦q et

faux et faux ≡ Φ(−1,5 + 0 + 0) ≡ Φ(−1,5) ≡ faux,

faux et vrai ≡ Φ(−1,5 + 0 + 1) ≡ Φ(−0,5) ≡ faux,

vrai et faux ≡ Φ(−1,5 + 1 + 0) ≡ Φ(−0,5) ≡ faux,

t vrai et vrai ≡ Φ(−1,5 + 1 + 1) ≡ Φ(0,5) ≡ vrai.

♠ê♠ ç♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣t ss résr ♦♣ért♦♥ ♦q non-et s ♣♦s s②♥♣tqs

(w1 w2

)⊤ =

(−1 −1

)⊤ t w0 = 1,5

faux non-et faux ≡ Φ(1,5 + 0 + 0) ≡ Φ(1,5) ≡ vrai,

faux non-et vrai ≡ Φ(1,5 + 0 − 1) ≡ Φ(0,5) ≡ vrai,

vrai non-et faux ≡ Φ(1,5 − 1 + 0) ≡ Φ(0,5) ≡ vrai,

t vrai non-et vrai ≡ Φ(1,5 − 1 − 1) ≡ Φ(−0,5) ≡ faux.

♦♠♠ ♦♣ért♦♥ non-et st ♥rs t q♥ ♥r♦♥ ♥r ♣ss résr ♣r♠t r♠r q♥ rés ♥r♦♥s ♥rs ♣t résr ♥♠♣♦rtq ♦♥t♦♥ ♦q

♦t♦s tt ♣r♦♣rété ♥ s é♥érs ♣s à s ♥r♦♥s ♥rs ♥stt r♠t♦♥ s é♠♦♥tr t♦t ss ♠♥t à ♥ tr♦sè♠ ①♠♣ ♦♣ért♦♥ ♦ ①s ♥ q ♣r♦è♠ s ♣♦s s②♥♣tqs ♥s♦t ♣s ♦t tt ♣rt st très s♠♣ ♦♥sttr q st ♥s s♥ ♣r♦è♠ s♥s s♦t♦♥ ♥ t s②stè♠ ♥étés s♥t ♠♣♦s ♦rs rés♦r s ♦♥trt♦♥s w1 < 0 < w1 t w2 < 0 < w2 ❬♥s② t P♣rt❪

faux oux faux ≡ faux ⇒ A(0, 0) = w0 + 0 + 0 < 0,

faux oux vrai ≡ vrai ⇒ A(0, 1) = w0 + 0 + w2 > 0,

vrai oux faux ≡ vrai ⇒ A(1, 0) = w0 + w1 + 0 > 0,

t vrai oux vrai ≡ faux ⇒ A(1, 1) = w0 + w1 + w2 < 0.

é♥t♦♥s ♣ré♠♥rs

s ♦♥t♦♥s ♦qs réss ♥ ♥q ♥r♦♥ ♥r s♦♥t ♣♣és ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♥ réér♥ s tsé ♣♦r étr♠♥r r r s♦rt ♥ q tt é♥♦♠♥t♦♥ ♥♥ ss ♣s ♠♥t♦♥ r♦rs à ♥ ♦♥t♦♥rét♦♥ ♥ér ♥♥ st ♣s ♠♦♥s ♦t♦r ♦r♠♠♥t t ♥s♠ ♦♥t♦♥s ♦qs st é♥ ♠♥èr s♥t

é♥t♦♥ ♦♥t♦♥s ♦qs à s❯♥ ♦♥t♦♥ ♦q L n ♥s st ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s s t s♠♥t

Page 75: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s ①st n + 1 ♦♥ts rés ts q

∀e ∈ n

w0 +∑n

i=1 wiei > 0 ⇔ L(e) ≡ vrai,

w0 +∑n

i=1 wiei < 0 ⇔ L(e) ≡ faux.

♥ ♥♦tr s ♥s♠ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s n ♥s

♥s ♦♥t①t ♦♥t♦♥s ♦qs résés ♣r ♥ ♥r♦♥ ♥r s n + 1♦♥ts tt é♥t♦♥ ♦rrs♣♦♥♥t é♠♠♥t ① n+1 ♣♦s s②♥♣tqss t♥t st q ♥r♦♥ ♥r s♦t ♥ é♥ ♥s 0 ; 1 ♥ ♦tr tt é♥t♦♥♥♦s ♣r♠t étr ①st♥ ♥ ♥♥té ① ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t♥ ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q st ♣♦r érr q s w t w0 sts♦♥t ♦♥t♦♥ ♥éssr t ss♥t é♥t♦♥ ♦rs st ♥éssr♠♥té♠♥t s w

′ = kw t w0′ = kw0 ♦ù k ∈ ∗+

♣s s ① ♣♦s érés tt ♠♥èr ♥ s♦♥t ♣s s ss à ♠♣é♠♥tr ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q à s q w t w0 ♥ t ♣♦r n + 1 rés ♥♦♥ ♥s∆wi|

ni=0 ss♠♠♥t ♣tts ♥ r s♦ ♥♦s ♣♦♦♥s ♠♦♥trr q s w w0

ér ♦♥t♦♥ éq♥ é♥t♦♥ ♦rs st ss s w+∆ww0 +∆w0 ♥ rtérsr ♥♦t♦♥ ss♠♠♥t ♣tt ♥♦s ♥tr♦s♦♥s ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r

é♥t♦♥ r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r♥ ♣♣ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ǫ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣s ♣tt r♣rs ♣r s ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥ r s♦

♠rq ♥ ♣♦♦r ♦♠♣rr ♥tr s s ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t ♣srs ♥r♦♥s ♥rs st s♦♥t ① s r♥r ♥é♣♥♥tsé♥ts trs ♣r♦♣♦rt♦♥té k ǫ = ǫ/ |w| st ♦rs ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥♦r♠sé

♥tr♣rétt♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t♥ ♥r♦♥ ♥r

st♦rq♠♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r été ♥tr♦t♦♠♠ ♥ ♠sr s♥sté rt ♥ ♥r♦♥ r ♥ ♠♦ st ❬♦r t ❪ P♦r ♥ ♥♥ s rs ♥rs 0 t 1 ♥s qs ♣♦s s②♥♣tqs s♦♥t ♥ t r♣rés♥tés ♣r s r♥rs ♥♦qs stts rt P♦r ♥ rt 10 % ♦♥t♦♥ rét♦♥ ré♠♥t résést ♦rs

Art: 0 ; 1n −→ 0 ; 1

e 7−→ w0 ± 10 % +

n∑

i=1

(wi ± 10 %)(ei ± 10 %).

Page 76: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

t♦t é♥ tt ♦♥t♦♥ rét♦♥ rté ♣t ♣r♥r s rs trèsér♥ts s ♦♥t♦♥ rét♦♥ té♦rq ♠♣q ♥ ♣rtr ♣♦ssté q s ① ♥r♦♥s ♥rs ♥s é♥s rt♦r♥♥t ♥ ré♣♦♥sér♥t à ♣rtr ♥ ♠ê♠ tr ♥tré ♦r ♥ é ♠r s♣♦♥♣♦r s rt♦♥s ♣t ♦♥ sérr r

ét♥t t ♠♥srt ét s ♥r♦♥s ♥rs ♥s ♥ r ♦♣ ♣sé♥ér t s r♠rqs ♥ s♦♥t ♦rs ♣s ♦ré♠♥t ♣rt♥♥ts t♦ér♥ sr srs ♥tré q ♥♦s ♥♦♥s ①♣r♠r ♣t ♦rs êtr trt ♥ t♦ér♥ srs rs ♥ ♣♦s s②♥♣tqs s♦rt q r♥r ♣ss êtr ♠♦és♥s q ♥ ♠♦ ♦♥t♦♥ ♦q résé ♥ ♥

Pr♦♣♦st♦♥ ♦t ♥ ♥r♦♥ ♥r é♥ ♣r ♣♦s s②♥♣tqs w0 w ♦t ♥st♥ ♣rtrt♦♥ t ∆w0 ∆w tt ♣rtrt♦♥ ér

|∆w0| + |∆w| =

n∑

i=0

|∆wi| < ǫ,

♦rs ♣♦s s②♥♣tqs w0 +∆w0 w+∆w rés ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦qq w0 w

é♠♦♥strt♦♥ ♦♥sér♦♥s ♥ ♦♥t♦♥ ♦q L n ♥s t w0 w ♥ ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t L Pr é♥t♦♥ ♥♦s ♦♥s ♦♥ ♣♦r ♥ s2n trs e

(j) n ♥ s ① rt♦♥s s♥ts

w0 +∑n

i=1 wie(j)

i = ǫ(j) > 0 s L(e(j)) ≡ vrai

w0 +∑n

i=1 wie(j)

i = −ǫ(j) < 0 s♥♦♥

♦sss♦♥s ♠♥t♥♥t n+1 st♠♥ts s②♥♣tqs ∆wi|ni=0 ts q

∑ni=0 |∆wi| <

ǫ t ♣♣♦♥s e(1) ∈ n ♥ tr ♥tré ♣♦r q L(e(1)) ≡ vrai stàr

w0 +

n∑

i=1

wie(1)

i = ǫ(1) ≥ ǫ > 0.

♣rès st♠♥t s ♣♦s s②♥♣tqs été ♥t

∆w0 + w0 +

n∑

i=1

wie(1)

i +

n∑

i=1

∆wie(1)

i = ǫ(1) + ∆w0 +

n∑

i=1

∆wie(1)

i .

st ♠♥t♥♥t érr q ♣rs ♥ ♦♠♣t tt ♣rtrt♦♥ ♥ ♠♦♣s s♥ tt ①♣rss♦♥ tr♠♥t t q ♠♠r r♦t été♣réé♥t st ♥ ♣♦st r ♥♦s ♦♥s ♣r ♥été tr♥r t ♣sqe(1)

i |ni=1 ∈ ∣∣∣∣∣∆w0 +

n∑

i=1

∆wie(1)

i

∣∣∣∣∣≤ |∆w0| +

n∑

i=1

|∆wi| < ǫ ≤ ǫ(1).

Page 77: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

tt rt♦♥ ♣r♦ q tr♠ ♦rrs♣♦♥♥t à tért♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs♥st ♥s ♣r s s ♣s ss③ ♥ét ♣♦r ♣r♦♦qr ♥ ♥♠♥t s♥

♥ t♥t ♥ rs♦♥♥♠♥t t♦t à t s♠r ♥ tr e(2) ∈ n ♣♦r

q L sé à faux ♥♦s ♣♦♦♥s ♦♥r q ♣♦s s②♥♣tqsw0 + ∆w0 w + ∆w rés é♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q L

étss♠♥t tt ♣r♦♣♦st♦♥ st ♥ réstt ♣t ♣♦r ♣r♦é♠tq ♥♦s tr① ♥ t é♠♦♥tr q st ♣♦ss r sé♣ré♠♥t sr ♥s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ♥r♦♥ ♥r s♥s térr s ♦♥t♦♥ ♦q s rés rté ♥s éés ss♥t ♥tr♦r ♣♦ssté ♦r♥tr ♦① s ♣♦ss②♥♣tqs ♣r s rtèrs s♣♣é♠♥trs à rést♦♥ L ♦r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♣s r♥ ♣♦ss st rt♥♠♥t ①♠♣ rtèr s♣♣é♠♥tr ♣s é♥t à q ♥t êtr ①♣♦sé ♠s♥♦s ♥ ♦rr♦♥s trs ♥s st ♠♥srt

①♠♣ s♥t str s ♠♣t♦♥s tt ♣r♦♣♦st♦♥ sr ♥ ♥r♦♥ ♥r②♥t ① ♥trés

①♠♣ tért♦♥ ♥ ♣♦s s②♥♣tqs

♦t ♣♦s s②♥♣tqs w0 = 2,6 t w =(−1,4 −2,2

)⊤ q rés ♦♣ért♦♥

♦q non-et éqt♦♥s s♥t ♦♥♥ réstt ♦♥t♦♥ tt♦♥♣♦r s qtr trs ♥tré ♣♦sss

faux non-et faux ≡ Φ(2,6) ≡ vrai,

faux non-et vrai ≡ Φ(0,4) ≡ vrai,

vrai non-et faux ≡ Φ(1,2) ≡ vrai,

t vrai non-et vrai ≡ Φ(−1) ≡ faux.

♣rès é♥t♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r st ǫ = 0,4♥ tér♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♣r ∆w0 = +0,1 t ∆w =

(−0,2 −0,05

)⊤ ♦♥t

s♦♠♠ s rs s♦s st ♥ ♥érr à ǫ ♦♥ ér r♣♠♥t q ♦♥t♦♥ ♦q résé st t♦♦rs non-et

faux non-et faux ≡ Φ(2,7) ≡ vrai,

faux non-et vrai ≡ Φ(0,45) ≡ vrai,

vrai non-et faux ≡ Φ(1,1) ≡ vrai,

t vrai non-et vrai ≡ Φ(−1,15) ≡ faux.

♥ ♦tr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t été ♠é♦ré ♣sq ♥♦s ♦♥s ǫ =0,4/6,2 = 0,065 ♥t tért♦♥ t ǫ = 0,45/6,55 = 0,069 ♣rès ♠s ♥st é♠♠♥t ♣s ♥ réstt é♥érs à t♦t tért♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs stss♥t ♣r♦♣♦st♦♥

tért♦♥ s♥t ♥ stst ♣s s ♦♥t♦♥s é♥♦♥és ♥s ♣r♦♣♦st♦♥ ∆w0 = −0,15 t ∆w =

(+0,15 −0,3

)⊤ st ♣r ♦♥séq♥t ♣♦ss q

Page 78: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

♠♦ ♦♥t♦♥ ♦q résé ♣r ♥r♦♥ ♥r ♦r♥ q st s

faux non-et faux ≡ Φ(2,45) ≡ vrai,

faux non-et vrai 6≡ Φ(−0,05) ≡ faux,

vrai non-et faux ≡ Φ(1,2) ≡ vrai,

t vrai non-et vrai ≡ Φ(−1,3) ≡ faux.

st ♠♥t♥♥t ♦♥t♦♥ ♦q e2 t ♥♦♥ ♣s e1 non-et e2♥ r♥ r♥èr tért♦♥ ♣r♦♣♦sé ♣r t ①♠♣ ♥ q ♥ stsss♣s ♥♦♥ ♣s s ②♣♦tèss ♣r♦♣♦st♦♥ ♦♥sr ♠ré t♦t ♦♥t♦♥♦q résé ♣r ♥r♦♥ ♥r ♦r♥ ∆w0 = 0,1 t ∆w =

(−0,2 −0,15

)⊤

♥ t

faux non-et faux ≡ Φ(2,7) ≡ vrai,

faux non-et vrai ≡ Φ(0,35) ≡ vrai,

vrai non-et faux ≡ Φ(1,1) ≡ vrai,

t vrai non-et vrai ≡ Φ(−1,25) ≡ faux.

♥s t ①♠♣ ♥♦s ♦♥s ♠♦♥tré q étt ♣♦ss r sr s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ♥r♦♥ ♥r ♥ ♥ ♠é♦rr qté ♠sré ♣r s ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t t♦t ♥ ♦♥sr♥t ♦♥t♦♥ ♦q q rés st st ♥é♥♠♦♥s ♣ré♠tré rr à étr s rès ♠♦t♦♥♣réss

Pr♦♣rétés s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♦♠♠ ♠♦♥tré st♦♥ ♣réé♥t ♠♦ést♦♥ s ♥r♦♥s ♥rs ♣rs ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♣r♠t ♦t♥r qqs réstts ♥térss♥ts q♥tà r ♦♣t♠st♦♥ é♥♠♦♥s ♥ r ♦♣ ♣s ♦♥ ♥s ♣rt ééà s②♥tès rés① ♥r♦♥s ♥rs st ♥s♣♥s ♥r ét♥②s t ♥ ♣rtr ♥♦tr ♦♠♣ré♥s♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♥stt ♦♣tq ♥♦s ♦♥s étr ♣srs rs ♣r♦♣rétés ♥ ♠ttr ♥é♥ s rs♦♥s ♣♦r sqs s ♣♦rts ♦qs ssqs et ou non-et t♥ s♦♥t ♣s s ♠① ♣tés à értr ts ♦♥t♦♥s

②♣♦tès s♠♣tr

♥ s♠♣r s ①♣t♦♥s s s♦sst♦♥s s♥ts ♥♦s ♦♥s ♠♦♥trrq st ♣♦ss s♥s ♣rt é♥érté ♦♥sérr q t♦s s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ♥r♦♥ ♥r à ①♣t♦♥ w0 s♦♥t ♣♦sts ♦s ♣♣qr♦♥stt ②♣♦tès ♥s st ♠♥srt

Page 79: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

Pr♦♣♦st♦♥ s♦r♣t♦♥ s♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ w0 w ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s t ♥tr♥r ♥ ♣♦ss②♥♣tq ♥ét wi ♦rs st t♦♦rs ♣♦ss r♥r ♣♦st ♥ ♦♠♣é♠♥t♥t ♥tré ♦rrs♣♦♥♥t t ♥ ♠♦♥t w0 ç♦♥ s♥t

w0′ = w0 + wi.

é♠♦♥strt♦♥ tt ♣r♦♣♦st♦♥ st tr ♥♦s ♦♥s s♠♣♠♥t strr♣r ♥ ①♠♣

①♠♣ s♦r♣t♦♥ s♥ ♥ét ♥ ♣♦s s②♥♣tq♦♥sér♦♥s ♥r♦♥ ♥r é♥ ♣r s tr♦s ♣♦s s②♥♣tqs w0 = 0,5 w1 = 1t w2 = −1 t q rés ♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q e1 non-et e2 ♣♦s s②♥♣tqw2 ét♥t ♥ét ♥♦s és♦♥s ♣r♦♣♦st♦♥ ♣réé♥t q s ♦♥t♦♥ ♦q♣têtr ♥②sé ♥ ♦♠♣é♠♥t♥t ♥tré e2 ♥ ♥♥t s♥ w2 t ♥♠♦♥t r w0 ♥ ♦♥séq♥ ♥♦ ♥r♦♥ ♥r sért ♦♥ w ′

0 = −0,5 w1 = 1 t w ′′2 = 1 t rés

♦♥t♦♥ ♦q e1 ou e ′2 r ♦♠♠ s♦♥ ♥tré st ♥ t ♥ét♦♥

♥tré e2 ♦♥ e1 ou e ′2 ≡ e1 ou e2 q st ♥ sé♠♥tq♠♥t éq♥t à értr

é♣rt

♥ és♥r ♥s♠ s ♦♥t♦♥s ♦qs s réss s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦sts s é♥t♠♥t w0 ♣r +

s

t s s②♠étrs

♥ ♦q ♦♦é♥♥ s②♠étr ♥ ♦♥t♦♥ st é♥ ç♦♥ s♥t

é♥t♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q s②♠étrq❯♥ ♦♥t♦♥ ♦q st ît s②♠étrq ♦♠♣èt♠♥t s t s♠♥t s s♦♥ ét♦♥ st st ♣♦r t♦t ♣r♠tt♦♥ ss ♥trés

st ♣rt♠♥t s②♠étrq ♣♦r ♥ r♦♣ ♥trés s tt ♣r♦♣rété stéré sr r♦♣ ♥trés ♥q♠♥t

♣rès tt é♥t♦♥ r ♣rs ♣r ♥ ♦♥t♦♥ ♦q s②♠étrq ♥ é♣♥ ♣s ♦rr ss rs ♥tré ♥ trs tr♠s s ♣r♠ètrss♣t ♥♥r r s♦rt ♥ t ♦♥t♦♥ st ♥♦♠r rs ♥s ♥ étt ♦♥♥é Pr ①♠♣ ♦♥t♦♥ ♦q e1 et e2 st éq♥tà ♦♥t♦♥ Set(e) é♥ ♣r

Set: 0 ; 1 ; 2 −→

e = 0 7−→ faux

e = 1 7−→ faux

e = 2 7−→ vrai,

Page 80: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

♦ù r e ♣♣é ♥tré rét e1 t e2 t q ♦♥ ♥♦tr e → e1 ; e2 ♣♦r r ♥♦♠r ♥trés à vrai ♣r♠ e1 t e2 ♦♥t♦♥ Set s ♥♦♠♠ s♣tr ♦♥t♦♥ ♦q et

♥ t st ♣♦ss é♥r ♥ ♦♥t♦♥ s♣tr ♣♦r ♥♠♣♦rt q ♦♥t♦♥♦q q s♦t ♦♠♣èt♠♥t s②♠étrq ♦ ♥♦♥

é♥t♦♥ ♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q L(e1, e2, . . . , en) ♥ ♦sr♥t s s②♠étrs ♣rts L st ♣♦ss ♦r♠r d ≤ n r♦♣s ni rs s②♠étrqs ♥s ❯♥tr rét e ♠♥s♦♥ d ♣t ♦rs êtr tsé ♣♦r érr ♥♠♣♦rt qtr ♥tré L s ♥trés réts ei|

di=1 ♦rrs♣♦♥♥ts s♦♥t ♦rs ♦t♥s

♥ ré♣rt♦r♥t ♥♦♠r rs ♥s étt vrai ♥s ♥ s r♦♣s

♥ ♣♣ s♣tr L ♦♥t♦♥ SL(e1, e2, . . . , ed) ≡ L(e1, e2, . . . , en) s♣s ♥trés rét sr ♣♣é s♣ rét t ♥♦s és♥r♦♥s ♣r tr rétt♦t tr t s♣

♥ é♥ér s♣tr st r♣rés♥té s♦s ♦r♠ ♥ t érté ♦r s①♠♣s s♥ts

♠rq Pr ♦♥♥t♦♥ s rs réts s♦♥t ♦r♦♥♥és s♦♥ rs ♥♥sér♦ss♥ts sr r ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥ ♥ ♥q♥t♥ ♦rt ♥♥

①♠♣ ♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q s②♠étrq

♦t ♦♥t♦♥ ♦q s♥t

L1(e1, e2, e3) ≡ e1e2e3 + e1e2e3 + e1e2e3.

s tr♦s rs s♦♥t tr♠♥t s②♠érqs t s rés♥t ♦♥ ♥ ♥ sr rét e à r ♥s J0 ; 3K q s♥ ♦ ♥ ♥ s rse1 e2 t e3 ♥st à vrai ♦ ♥ ♥ s ♦ ♥ ① ♦ ♥ s tr♦s s♣tr tt ♦♥t♦♥ s ét t érté ♥ sstt♥t ♥tré rét e ①tr♦s ♥trés ♥rs e1 e2 t e3

e SL1

0 faux

1 faux

2 vrai

3 faux

r♥r trt t q s ç♦♥ q L1 ♦r vrai st ♦r ①t♠♥t① ss tr♦s ♥trés ♥s étt vrai

①♠♣ ♦♥t♦♥ ♦q ♣rt♠♥t s②♠étrq

♦♥t♦♥ ♦q L2(e1, e2, e3) ≡ e1(e2 + e3) st ♣rt♠♥t s②♠étrq ♣♦r e2

t e3 st ♦♥ ♣♦ss r♣rés♥tr s ① rs ♣r r réte2 ∈ J0 ; 2K ♥ q r e1 ♥ s♦t s②♠étrq ♥ tr r

Page 81: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

st t♦t ♠ê♠ ♣♦ss r♣rés♥tr ♣r r rét e1 ∈ J0 ; 1K q ts♠♣♠♥t 0 q♥ e1 ≡ faux t 1 s♥♦♥ s♣tr L2 st ♦♥

e1 e2 SL2

0 0 faux

0 1 faux

0 2 faux

1 0 faux

1 1 vrai

1 2 vrai

♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s st s ♥ r ♠♣é♠♥tt♦♥s♦s ♦r♠ ♥r♦♥s ♥rs ♦♠♠ s r♥rs ts♥t ♥ ♦♥♦♥ rét♦♥ ♥ér ① ♥trés ♣♦♥érés ♣r ♠ê♠ r ♣♦s s②♥♣tq s♦♥t ♣r♦♥séq♥t s②♠étrqs s♥s s ♦♥t♦♥s ♦♦é♥♥s ♦r é♥t♦♥ s♥ q s s♦♥t ♥tr♥s s♥s ♥♥ sr s♦rt ♥r♦♥ t♦♥ sr ♥tr ♦♥t♦♥ ♦q résé ♦♠♠ ♠♦♥tr♥t s ①♠♣s♣réé♥ts érr s ♥r♦♥s ♥rs ♥s s♣ s ♥trés réts ♣r s s♣tr ♦♥t♦♥ ♦q résé st rt♥♠♥t ♥ ♦① ♣s♣rt♥♥t ♥ ②♥t s rs②♥tès ♣♦r ♣rs♣t ♥ t t s♣ ♥t ♦♥srr s ♥♦r♠t♦♥s s②♠étr ♥t s rs ♥trés stàr srt♦♥s été sr s ♣♦s s②♥♣tqs ♦rrs♣♦♥♥ts

t s rt♦♥s

♥②s s rt♦♥s ♥ ♦♥t♦♥ ♦q ♦♥sst ♥ ét r♦ss♥♦ ér♦ss♥ tt r♥èr ♥ ♦♥t♦♥ ss rs ♥tré s♣♣♦s t♦t ♦r ♣♦♦r ♦r♦♥♥r s ♦♥t♦♥s ♦qs ♥tr s qst t②♣q♠♥t t ♥ ♣♦s♥t

L1 < L2 s t s♠♥t s L1 ⇒ L2.

tt rt♦♥ ♦rr ♠♣q ♥ ♣rtr faux < vrai

❯♥ ♦♥t♦♥ ♦q ♣t ♥s ♦r s ♣r♦♣rétés s♥ts

é♥t♦♥ ♦♥st♥ s♦♥ ♥ r ♦♥t♦♥ ♦q L(e1, e2, . . . , en) st ♦♥st♥t s♦♥ r ei s t s♠♥ts L ♥ é♣♥ ♣s ei

é♥t♦♥ r♦ss♥ér♦ss♥ s♦♥ ♥ r ♦♥t♦♥ ♦q L(e1, e2, . . . , en) st r♦ss♥tér♦ss♥t s♦♥ r ei

s t s♠♥t s r L r♦tér♦t s♥s r q♥ ei r♦t

st à ♥♦tr q s ① ♣♦s s②♥♣tqs ♥♦♥t ♣s s♦♥ êtr strt♠♥t ♥tqs ♣♦r r♥rs ① rs ♦rrs♣♦♥♥ts s②♠étrqs ♠s st ♥ st q ♥♦s ♦rr♦♥s ♥s ♣rts♥t

Page 82: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

①♠♣ ♦♥t♦♥ ♦q ♦♥st♥t t r♦ss♥t ♦♥t♦♥ ♦q L3(e1, e2, e3) ≡ e1e2(e3 + e1) st ♦♥st♥t s♦♥ s tr♦sè♠r ♥ t t érté L3 ♠♦♥tr q tt r♥èr ♥ é♣♥ ♣s e3

e1 e2 e3 L3

faux faux faux faux

faux faux vrai faux

faux vrai faux faux

faux vrai vrai faux

vrai faux faux faux

vrai faux vrai faux

vrai vrai faux vrai

vrai vrai vrai vrai

tt ♦♥t♦♥ st é♠♥t r♦ss♥t s♦♥ e1 t e2 ♥ t ♣ss faux àvrai s rs ♥ ♣r♦♦q ♠s ♣ss vrai à faux L3

①♠♣ ♦♥t♦♥ ♦q q♦♥q ♦♥t♦♥ ♦q L4 é♥ ♣r t érté s♥t ♥st ♥ ♦♥st♥t ♥r♦ss♥t ♥ ér♦ss♥t s♦♥ ♥ ss rs

e1 e2 e3 L4

faux faux faux vrai

faux faux vrai faux

faux vrai faux faux

faux vrai vrai vrai

vrai faux faux faux

vrai faux vrai vrai

vrai vrai faux faux

vrai vrai vrai vrai

♥ t s ① ♣r♠èrs ♥s sèr♥t q L4 st ér♦ss♥t s♦♥ e3 qst ♦♥trt ♣r s ♥s t s qtr ♥s ♠♦♥tr♥t ♠ê♠ ç♦♥ qL4 ♥st ♥ r♦ss♥tér♦ss♥t ♥ ♦♥st♥t s♦♥ e2 ♥♥ s ♥s t ♦♥s♥t à ♠ê♠ ♦♥s♦♥ ♣♦r e1

s ♦♥t♦♥s ♦qs à s +s ♣r r é♥t♦♥ s♦♥t s ♦♥t♦♥s r♦s

s♥ts s♦♥ t♦ts rs rs ♥ ♣r ♠♦♥♦t♦♥ ♦♠♣èt ♥ t s♦s②♣♦tès s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦sts ♣ss ♥ ♥tré faux à vraistàr 0 à 1 ♠♥t ♦♥t♦♥ rét♦♥ r s♦♥ ♣♦ss②♥♣tq ♥ ♦♥séq♥ tt r♥èr ♥ ♣t q rstr ♠ê♠ ôté s é♥ ♣r ♦♥t♦♥ tt♦♥ ♦ ♥ r♥r 0 rs 1 ♦♥♦r♠é♠♥t à é♥t♦♥ tt ♣r♦♣rété ♠♣q ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t ❬é♥ét ré ❪

Pr♦♣♦st♦♥ é♥ért♦♥ ♥ tr♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +

s é♥ ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs w0 t(w1 . . . wn

)⊤ e st ♥ tr ♥tré t q L(e) ≡ vrai ♦rs t♦t tr

e′ ♦t♥ à ♣rtr e ♥ ♣ss♥t à vrai ♥ ♠♦♥s ss ♦♠♣♦s♥ts à faux

é ss L à vrai ♥ t q e é♥èr e′ q st ♥♦té ♦r♠♠♥t e ⇒ e

Page 83: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

é♠♦♥strt♦♥ ♦♥sér♦♥s ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L ∈ +s n rs t

s♦t e ♥ tr ♥tré t q L(e) ≡ vrai t t q s j ♦♠♣♦s♥t ej s♦t♥s étt faux Pr é♥t♦♥ rt♦♥ s♥t ért ♥ s♦♥t ♦♥trt♦♥ ej ♥s ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥r♦♥ ♥r ♦rrs♣♦♥♥t st éré

A(e) = w0 + 0 × wj +

n∑

i=1i6=j

wiei > 0.

♦t tr e′ ♦t♥ à ♣rtr e ♥ ♣ss♥t r s j ♦♠♣♦s♥t à

vrai ♥ ♦rs

A(e ′) = w0 + wj +

n∑

i=1i6=j

wiei > A(e) > 0.

♦r♦r ♣r♦sss é♥ért♦♥ trs ♦♥t♦♥♥ é♠♥t ♥s s♣s ♥trés réts ♥ t s e st ♥ tr rét t q S(e) ≡ vrai ♦rst♦t tr e

′ ♦t♥ à ♣rtr e ♥ ♠♥t♥t r ♥ ♦ ♣srs ss ♦♠♣♦s♥ts ér é♠♥t S(e ′) ≡ vrai

♣r♦♣♦st♦♥ ♠♣q q t érté ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s♣têtr s♠♣é ♥ ② ♥♥t t♦ts s ♥s é♥érés ♣r ♠♦♥s ♥ ♥♣♦r q ♦♥t♦♥ ♦q sé à vrai ♣r♥♣ st stré ♣r ①♠♣s♥t

①♠♣ érté s♠♣é ♥ ♣♦rt ou t érté ♣♦rt ou q st é♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à ssért

e1 e2 ou

faux faux faux

faux vrai vrai

vrai faux vrai

vrai vrai vrai

st tr ♦♥sttr q qtrè♠ ♥ st é♥éré à ♦s ♣r ①è♠t ♣r tr♦sè♠ ♥ ♥ ♦♥séq♥ s♦♥ t érté ♣t êtr s♠♣é ♥

e1 e2 ou

faux faux faux

faux vrai vrai

vrai faux vrai

Pr ♦♥tr tr♦sè♠ ♥ t s♠♣é ♥st ♣s é♥éré ♣r s♦♥t ré♣r♦q♠♥t ♥ t ♣♦r ♣ssr s♦♥ à tr♦sè♠ ♥ rt♠♥r r e2 vrai à faux q st ♦♥trr ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♣r♦♣♦st♦♥

Page 84: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs ⑤ ♣tr

s ♦♥♣ts ♦♥t♦♥ s♣tr t é♥ért♦♥ trs ♥tré ♦♥t ♥♦s♣r♠ttr ♥tr♦r ♥♦t♦♥ ♠ é♥értr q ♦♥stt ♥ qqs♦rt t érté ♦♣t♠sé ♥ ♥r♦♥ ♥r st tt r♣rés♥tt♦♥s ♦♥t♦♥s ♦qs à s q st à s ♠ét♦ s②♥tès q ♥♦s ♣rés♥tr♦♥s ♥s ♣rt ♣tr s♥t ♥ é♦♣♣ r ♠té♠tq♥ q ♥♦s ♣ss♦♥s tsr ♦r♠s♠ ♥♦ ♣♦r ①♣r♠r réstt ♥②s ♥r♦♥s ♥rs t srt♦t ♦♠♠ ♣♦♥t é♣rt r rs②♥tès

Page 85: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 86: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

8Un nouveau formalisme

ét ♥②tq ♠♥é ♥s ♣tr ♣réé♥t ♦rt ♦ àé ♥ ♦r♠t♦♥ rt♠étq s ♦♥t♦♥s ♦qs à s tr♥t t érté ♥ t s ♣r♦♣rétés s②♠étr s ♦♥t♦♥s

♦qs à s sèr♥t tsr s ♦♥t♦♥s s♣trs ♣♦r érr ♦♥t♦♥♦q ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣tôt q s ♦♥t♦♥ ♦q rt Pr rs ♠♦♥♦t♦♥ ♠♣q ♥ rt♥ r♦♥♥ ♥tr s ér♥ts ♥s ♥ t érté q été trt ♣r ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♣r♦♣♦st♦♥

Pr ♦♥séq♥t ♦r♠t♦♥ rré ♣♦r ①♣r♠r réstt ♥②s ♥♥r♦♥ ♥r st rt♥♠♥t sé sr ♥ ss♦t♦♥ ♦♥t♦♥ s♣tr t ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♥s ♣tr ♥♦s ♣rés♥t♦♥s à q ♥♦s ♦♥s♦t ♣tsé ♠ é♥értr t q r ♦t ♣r♠èr st♦♥ ♣tr ♥s ①è♠ st♦♥ ♥♦s ♦rr♦♥s ♥ tr ♣r♦♣♦st♦♥ sésr ♥ ♥♦ ♥r ♣♦rt ♦q ♥s♦♠♠ st ♥ ♦♥t♦♥ ♦q às très s♠♣ ♣r♦♣♦sé ♣r ♦♥♥♥ ♦♠♠ ♦♣ért♦♥ s s ①♣rss♦♥sérqs ♦♥t♦♥s ♦qs à s r♥èr st♦♥ étr ♥♥ ♥♥tr ♠s é♥értrs t ♣♦rts ♥s♦♠♠ t ♠♦♥trr ♥ ♣rtr ♦♠♠♥ttrr s ♣r♠èrs ♥ ①♣rss♦♥s à s ♣♦rts ♥s♦♠♠

Page 87: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s ♠s é♥értrs

♦♠♠ ♠♦♥tr ①♠♣ s♥t ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q às st ♥ t érté ♠é♦ré q tr ♣rt s ♣r♦♣rétés s②♠étr t ♠♦♥♦t♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s st ♥ t t érté ♦♥t♦♥ s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♦♥t s ♥s ♥tés ♦♠♠r♦♥♥ts ♣r ♣r♦sss é♥ért♦♥ r♦♥t été ♥és

①♠♣ ♠ é♥értr ♣♦rt ou

♦♣ért♦♥ ♦q ou st ♦♠♠tt stàr q ss ① ♥trés e1 t e2 s♦♥ts②♠étrqs ♣rès é♥t♦♥ ♣tr ♣réé♥t s s rés♥t ♦♥♥ ♥ ♥q r rét e t s♣tr Sou st ♦rs ♦♥t♦♥ s♥t

Sou: J0 ; 2K −→

e(0) = 0 7−→ faux

e(1) = 1 7−→ vrai

e(2) = 2 7−→ vrai.

♣♦rt ♦q ou st é♠♥t r♦ss♥t q s♥ q rt♥s trs♥tré s♦♥t é♥érés ♣r trs ♥ ♦rr♥ st tr ♥tré e

(11) =(1 1

)⊤ q st é♥éré ss ♥ ♣r e

(10) =(0 1

)⊤ q ♣r e

(01) =(1 0

)⊤ ♥s

s♣ rét tt rt♦♥ s trt ♣r

e(1)⇒ e(2).

♥s ♠ é♥értr s♦t♥t ♥ ♥ ♦♥sr♥t q s rs ♥trés réts Sou ♣♦r sqs r♥r t vrai t q ♥ s♦♥t é♥érés ♣r ♥ tr ♠ é♥értr ♣♦rt ou srt ♦♥ s♠♣♠♥t e(1) = 1 é♠♥tq♠♥ttt r♣rés♥tt♦♥ trt rè ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣ért♦♥ ou ♥st rq s ♠♦♥s ♥ ss ♥trés st r

♠ê♠ ç♦♥ ♠ é♥értr ♣♦rt ♦q et ♥st ♦♥stté q r e(2) = 2 ♣sq e1 et e2 ♥st r q s ♠♦♥s ① s ♥trés s♦♥trs stàr ①t♠♥t ①

♥s t ①♠♣ ♥♦s ♦♥s ♠♣t♠♥t s♣♣♦sé q ♣r♦sss é♥ért♦♥étt st ♣r rét♦♥ s②♠étr tt ②♣♦tès t ♣rt ♣r♦♣♦st♦♥s♥t sr éq♥ ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♥s s ① s♣s

Pr♦♣♦st♦♥ e t e

′ s♦♥t ① trs n t s e t e′ s♦♥t rs ①♣rss♦♥s rs♣ts

♥s s♣ rét ♦rs

(e ⇒ e′) ⇒ (e ⇒ e

′).

é♣r♦q♠♥t s e ⇒ e′ ♦rs q tr e ♦♥t rét♦♥ ♦♥♥ e é♥èr

♠♦♥s ♥ s trs e′ n ♦♥♥♥t e

′ ♣r rét♦♥

Page 88: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

é♠♦♥strt♦♥ ♥s s♥s rt s e′ st é♥éré ♣r e ♦rs s♥ ♣r

é♥t♦♥ q♥ ♠♦♥s s ♦♠♣♦s♥ts à faux r♥r st à vrai ♥s e′

s trs rst♥t ♥♥és tt ♠♦t♦♥ ♣♦r ♦♥séq♥ ♠♥tt♦♥ r s rs réts ♦rrs♣♦♥♥ts tr rét e

′ ♦t♥ st♦♥ ♦♠♣♦sé rs réts ♦♥t r st ♥ s♣érr ♦ é à s e q s♥ e ⇒ e

é♣r♦q♠♥t s e ⇒ e′ t s e st ♥ tr n ♦♥t rét♦♥ ♦♥♥

e ♦rs st ♣♦ss ♦♥strr ♥ tr e′ n à ♣rtr e s♦rt q

e ⇒ e′ P♦r st ♥ t étr♠♥r s ♦♠♣♦s♥ts e ♦♥t r

♠♥té ♦rs ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♦♥♥♥t e′ t ♣ssr à vrai ♥ ♥♦♠r

s♠r rs ♥s s r♦♣s s②♠étr ♦rrs♣♦♥♥ts e

é♥t♦♥ ♥♦ ♦r♠s♠

①♠♣ ♣ ♣réé♥t ♦♥♥ ♥ é♥t♦♥ ♥tt ♥♦t♦♥ ♠é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s st ♥ ♥s♠ trs rétsq é♥t à vrai ♦♥t♦♥ ♦q r♣rés♥té t q ♥ ♣♥t ♣s êtr ♦t♥s à ♣rtr trs trs ♣r é♥ért♦♥ s trs ♣rtrs s♦♥t ♣♣és trs é♥értrs

é♥t♦♥ ❱tr é♥értr♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +

s ♦♥t s♣tr st SL ♥ ♣♣ tré♥értr L ♦ SL t♦t tr rét e t q

SL(e) ≡ vrai ♣♦r t♦t e

′ 6= e t q SL(e ′) ≡ vrai ♦♥ e′ 6⇒ e

❯♥ é♥t♦♥ éq♥t st ♦♥♥é ♣r ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t

Pr♦♣♦st♦♥ é♥t♦♥ éq♥t ♥ tr é♥értr L st ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s +

s t s♣tr SL ♦rs e st ♥ tré♥értr L s t s♠♥t s

SL(e) ≡ vrai ♣♦r t♦t e

′ ♦t♥ à ♣rtr e ♥ ♠♥♥t r ♥ ♠♦♥s ssrs réts ♦♥ SL(e ′) ≡ faux

é♠♦♥strt♦♥ ♣r♠r ♣♦♥t ♣r♦♣♦st♦♥ st ♣rés♥t ♥s é♥t♦♥ st ♦♥ étr éq♥ ♥tr s♦♥ ♣♦♥t ♣r♦♣♦st♦♥ t s♦♥ ♣♦♥t tt r♥èr

♥s s♥s rt s ♥ s trs e′ ♦t♥s ♥s s♦♥ ♣♦♥t ♣r♦

♣♦st♦♥ ét SL à vrai ♦rs é♥érrt e ♣r é♥t♦♥ q st ♠♣♦ss♣r ②♣♦tès é♣r♦q♠♥t s e st ♥ tr ér♥t s♦♥ ♣♦♥t ♣r♦♣♦st♦♥ ♦rs ♥ s trs réts ♣♦♥t é♥érr ♥é SL à vrai q st é♥t♦♥ tr é♥értr

Page 89: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

ç♦♥ ♣s ♦r♠ ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s s é♥à ♣rtr s trs é♥értrs ç♦♥ s♥t

é♥t♦♥ ♠ é♥értr ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +

s t s♣tr SL st♥s♠ t♦s ss trs é♥értrs s trs ② s♦♥t ♦r♦♥♥és s♦♥ ♦rr①♦r♣q ér♦ss♥t

♠ é♥értr L st ♥♦té SL ♦ L

♠rq Pr é♥t♦♥ s♣ rét s rs réts ♦♠♣♦s♥t strs é♥értrs ♥ ♠ é♥értr s♦♥t ♥és ♣s ♥♥t sr r ♦♥t♦♥ ♦q ért à ♠♦♥s ♥♥t

♠rq ♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q vrai st0

t♥s q ♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q faux st ∅

♥ ♣♦♦r tsr s ♠s é♥értrs ♦♠♠ r♣rés♥tt♦♥s s ♦♥t♦♥s♦qs ♦♥t s s♦♥t sss st ♠♣ért sssrr qs rs s♦♥t ♥ éq♥ts ♠♥èr é♥ér ♥s s ♦♥trr ♦rs ① ♠s é♥értrsér♥ts ♣♦rr♥t r♣rés♥tr ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♦ ré♣r♦q♠♥t ① ♦♥t♦♥s ♦qs à s ér♥ts ♣♦rr♥t ♦r ♠ê♠ ♠é♥értr ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t ét éq♥ ♥tr ♠s é♥értrst ♦♥t♦♥s s♣trs ♦s rr♦♥s ♣s ♦♥s q ①t♥s♦♥ tt ♣r♦♣♦st♦♥à éq♥ ♥tr ♠s é♥értrs t ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♠♥ ♥②♣♦tès s♣♣é♠♥tr q♥t à ç♦♥ ♦♥t rét♦♥ s♣ ♥tré été ♠♥é

Pr♦♣♦st♦♥ q♥ s♣tr♠ é♥értr r♣rés♥tt♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♣r s ♦♥t♦♥ s♣tr st éq♥tà s r♣rés♥tt♦♥ s♦s ♦r♠ ♥ ♠ é♥értr

é♠♦♥strt♦♥ s♥s rt st ♥ t ♦♥séq♥ ♣♣t♦♥ ♣r♦sss é♥ért♦♥ ① trs réts s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

ré♣r♦q t♥t q♥tà t q♥ tr rét ♥ ♣t ♣s ér s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à vrai s♥s êtr ♦ ♥ ♥ tr é♥értr ♦ ♥ ♥ tr rét é♥éré ♣r ♥ ① ♦r é♥t♦♥ ès ♦rst♦s s trs réts s♣tr é♥t ♦♥t♦♥ ♦q à s à vrai s♦♥t♦♥t♥ rt♠♥t ♥s ♠ é♥értr ♦ s♦♥t rt ♥ é♥ért♦♥s trs réts é♥t ♦♥t♦♥ s♣tr à faux s♦♥t t♦s s trs rétsrst♥ts

Page 90: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

qqs ♠s é♥értrs ♥tt♠♥t ♥♦♠r trsrr♦♣és s♥ ♥ ♠ é♥értr ♣t êtr ♦♥séré ♦♠♠ ♥ ♠sr ♦♠♣①té ♦♥t♦♥ ♦q ♦rrs♣♦♥♥t st rs à ♣r♥♣ ♠♦tt♦♥ rrèr s♦♥ tst♦♥ ① é♣♥s s ♦r♠t♦♥s ♣s ssqs q s♦♥t s t① érté ♦ s ①♣rss♦♥s érqs à s s ♣♦rtset t ou s qqs ①♠♣s s♥ts str♥t tt ér♥ à ♥t s♠s é♥értrs

①♠♣ ♠ é♥értr qqs ♦♥t♦♥s ♦qs às

♦♥t♦♥ ♦q à s L1 ♥q rs st é♥ ♣r ①♣rss♦♥ érqs♥t

L1(e1, e2, e3, e4, e5) ≡ e1(e2 + e3 + e4 + e5).

♦♥ t érté st ♦♥ ss s ♥s é♥t L1 à vrai s♦♥t ♦♥♥és

e1 e2 e3 e4 e5 L1

vrai faux faux faux vrai vrai

vrai faux faux vrai faux vrai

vrai faux faux vrai vrai vrai

vrai faux vrai faux faux vrai

vrai faux vrai faux vrai vrai

vrai faux vrai vrai faux vrai

vrai faux vrai vrai vrai vrai

vrai vrai faux faux faux vrai

vrai vrai faux faux vrai vrai

vrai vrai faux vrai faux vrai

vrai vrai faux vrai vrai vrai

vrai vrai vrai faux faux vrai

vrai vrai vrai faux vrai vrai

vrai vrai vrai vrai faux vrai

vrai vrai vrai vrai vrai vrai

♣r♦r s q♥③ ♥s s♦♥t t♥t ♥♦r♠t♦♥s é♥ss♥t ♦♥t♦♥ ♦q às t ♦♥t ♥ ♠ét♦ ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq ♥r♦♥s ♥rs rtt♥r ♦♠♣t P♦rt♥t ♠ é♥értr q ♥ st éré ♥ ♦♠♣t q♥ str ♥s s♣ s ♥trés réts s♥♥t ♥s q ♦♠♣①té ré ♦♥t♦♥ ♦q st ♥ ♠♦♥r

L1(e1, e2) =1 1

,

♦ù e1 → e1 t e2 → e2 ; e3 ; e4 ; e5

Pr♦①♠♥t t érté ♦♥t♦♥ ♦q à s L2 é♥ ♣r①♣rss♦♥ s♥t

L2(e1, e2, e3, e4, e5) ≡ e1(e2(e3 + e4e5) + e3e4e5),

s♠ à ♣r♠èr ♠♦♥s ♦♥tr♥♥t ♣sq ♥ ♦♥t♥t ♣s q s① ♥sé♥t ♦♥t♦♥ à vrai

e1 e2 e3 e4 e5 L2

vrai faux vrai vrai vrai vrai

vrai vrai faux vrai vrai vrai

vrai vrai vrai faux faux vrai

vrai vrai vrai faux vrai vrai

vrai vrai vrai vrai faux vrai

vrai vrai vrai vrai vrai vrai

Page 91: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

P♦rt♥t ♠ é♥értr ♦rrs♣♦♥♥t s♠♥t ♥é ♥ ♦♠♣①té♥ ♣rt ♥ésst tr♦s rs ♥tré réts e1 → e1 e2 → e2 ; e3t e3 → e4 ; e5 tr ♣rt ♦♠♣t ♥ tr é♥értr s♣♣é♠♥tr

L2(e1, e2, e3) =

1 2 01 1 2

.

tt r♥èr ♦♥t♦♥ ♦q é♠♦♥tr ♥ ♣ ♣s té q s♠s é♥értrs ér♥t s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♦t♦s s ① ♦♥t♦♥s L1 t L2 ♦♥t ♥ ♦♠♠♥ ♥ ♥♦♠r ♠♣♦rt♥t s②♠étrs q ♣t♦♥r à r ttrr rs♣♦♥sté s ♣tt ♥♦♠r trs é♥értrs♦t♥ ♥s ①♠♣ s♥t ♠♣t rét♦♥ rs été ♥trsé♣r ♦① ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥②♥t ♥ s②♠étr ♥tr ss rs

①♠♣ ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q s♥s s②♠étr

♦♥t♦♥ ♦q à s L3 s♥t ♥ ♥ s②♠étr

L3(e1, e2, e3, e4, e5) ≡ e1(e2 + e3e5) + e3e4(e1 + e2).

♥s s ♥q rs réts ei|5i=1 ♦♥t♦♥ s♣tr ♦rrs♣♦♥♥t s♦♥t

rt♠♥t s ♥q rs ♥trés ei s tr③ ♥s t érté ♣♦rsqs L3 t vrai s♦♥t

e1 e2 e3 e4 e5 L3

faux vrai vrai vrai faux vrai

faux vrai vrai vrai vrai vrai

vrai faux vrai faux vrai vrai

vrai faux vrai vrai faux vrai

vrai faux vrai vrai vrai vrai

vrai vrai faux faux faux vrai

vrai vrai faux faux vrai vrai

vrai vrai faux vrai faux vrai

vrai vrai faux vrai vrai vrai

vrai vrai vrai faux faux vrai

vrai vrai vrai faux vrai vrai

vrai vrai vrai vrai faux vrai

vrai vrai vrai vrai vrai vrai

ré ♠ é♥értr L3 ♦♥t♥ à r ♥ ♥♦♠r rét trs é♥értrs

L3(e1, e2, e3, e4, e5) =

1 1 0 0 01 0 1 1 01 0 1 0 10 1 1 1 0

.

trrs s ①♠♣s ♥ ♥ sté ♣♣♦rté ♣r ♠ é♥értr sté♥t q tr é♥értr ♦rrs♣♦♥ à ♥ ♦♥t♦♥ ♠♥♠ tt♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q s ♥ q r ♥♦♠r é t♠♥t ♦♠♣①té tt r♥èr Pr éq♥ ♥ t érté ♦♥t♥t é♠♥t s ♥♦r♠t♦♥s ♠s r♦♥♥ ♠♣♦rt♥t ♠♦ r♣rés♥tt♦♥ s ♥♦s ② rtr♦r ♠♥ ♦♥ ♥ rt♥ ①♣rts stàr s trt♠♥tss♣♣é♠♥trs tr♥sr♣t♦♥ ♥ ♠ é♥értr ♣r ①♠♣

♥ étr s s t ♦♥ ré♠♥t ♦r s♠♣té s ♠s é♥értrs st ♥éssr é♦♣♣r s ♦ts ♠té♠tqs q r s♦♥t éés

Page 92: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

0 2 4 6 8 10 12 14 160

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4x 10

4

nombre de variables reduites

nom

bre

de

vecte

urs

genera

teurs

r

♦♠r ♠♦②♥ trsé♥értrs ♥ ♦♥t♦♥ ♥♦♠r rs réts ♦r ♠♦②♥♥ k = d4 ②st s♣r♣♦sé ♥s q ♦r k = 2

d ♥

♥ trs tr♠s ♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦t rt♠♥t ♦r♥r ♥ ♠ é♥értr t ♥♦♥ ♥ t érté tr♥srt ♣r st ♠ê♠ ç♦♥ ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq ♥ ♥r♦♥ ♥r r ss sstrr r♣rés♥tt♦♥ s♦s ♦r♠ t① érté t ♥s st ♣♦r t♦t t♥t ♥ ♠ é♥értr

♥s r ♥♦♠r trs é♥értrs ♠♦②♥ ♣♦r d rs réts été ①♣ér♠♥t♠♥t éé à d4 ♠♦②♥ ♥r♦♥s ♥rs à ♥trés réts ♥ ♦♠♣rs♦♥ é♦t♦♥ ♥ 2n ♥♦♠r ♥s ♥t érté réstt ♥q q ♥♦♥ s♠♥t ♥ ♠s é♥értr st♦♥stté ♠♦♥s ♥s q♥ t érté ♠s q♥ ♣s r ♥♦♠r♠♥t ♣s ♥t♠♥t ♥♦♠r rs q ♣♦r r♥r

♦r ♥♦s ♥ s♦♥s ♣s ①♣qr qtt♠♥t réstt ♦♥t s ♠♣t♦♥s sr♦♥t ♣ts ♣♦r ♦♠♣①té s ♦rt♠s ♣r♦r♠♠t♦♥♥②tq ♣rt ♥ttt♠♥t tt ér♥ s st ♣r tq ♥♦♠r trs réts é♥érés ♠♥t ♣s r♣♠♥t ♥♦♠r rs réts q ♥♦♠r trs é♥értrs

♥t♦♠ ♥ ♠ é♥értr ♥ tr sr♣t♦♥ s ♣r♦érs q ♦♥t sr st ♠♣♦rt♥t ♥tr♦r ♣srs é♥t♦♥s rts à ç♦♥ ♦♥t ♥ ♠ é♥értr st strtré

é♥t♦♥ ♥ ♥ tr é♥értr♥ és♥ ♣r r♥ ♦rr i ∈ Ji ; dK ♥ tr é♥értr ss i ♣r♠èrs♦♠♣♦s♥ts

Page 93: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

é♥t♦♥ ♠ é♥értr ①trt ♠ é♥értr ①trt L ♣♦r ♥ r♥ ♣rtèr st ♦♠♣♦sé strs é♥értrs L q ♦♥t tt r♥

é♥t♦♥ ♦s♠ é♥értr s♦s♠ é♥értr L rt à ♥ r♥ ♦rr i ♦♥♥é st ♦♠♣♦sés trs é♥értrs ♠ é♥értr ①trt ♦rrs♣♦♥♥t s ♥trés♦rrs♣♦♥♥t ① r♥s ♥ ♠♦♥s ♥ ér rt♥ ♣rss ♥♦s ♣rr♦♥sé♠♥t s♦s♠ é♥értr ♦rr i ♣♦r ♣résr q st ss ♥r♥ ♦rr i Pr rs ♥ t s♦s♠ é♥értr ♥ ♣s q d − i♥trés réts

Pr ♦♥♥t♦♥ s♦s♠ é♥értr ♦rr 0 ♥ ♠ é♥értr st ♠ é♥értr ♠ê♠

①♠♣ ♥s t ♠s é♥értrs ①trts

♦t ♦♥t♦♥ ♦q +s s♥t

L4 ≡ e1e2 + (e1 + e2)(e3(e4 + e5) + e4e5).

♥s s♣ rét ♦♥stté e1 → e1 e2 → e2 e3 → e3 e4 → e4 te5 → e5 s ♠ é♥értr st

L4 =

1 1 0 0 01 0 1 1 01 0 1 0 11 0 0 1 10 1 1 1 00 1 1 0 10 1 0 1 1

.

♦♥♦r♠é♠♥t à é♥t♦♥ ss ♥q r♥s ♦rr s♦♥t

(1 1 0

),

(1 0 1

),

(1 0 0

),

(0 1 1

)t

(0 1 0

).

♣rès s é♥t♦♥s t s ♥q ♠s é♥értrs ①trts t s♦s♠sé♥értrs ♦rrs♣♦♥♥ts s♦♥t

♠s ①trts s♦s♠s

L4( 1 1 0 ) =1 1 0 0 0

0 0

,

L4( 1 0 1 ) =

1 0 1 1 01 0 1 0 1

1 00 1

,

L4( 1 0 0 ) =1 0 0 1 1

1 1

,

L4( 0 1 1 ) =

0 1 1 1 00 1 1 0 1

1 00 1

,

t L4( 0 1 0 ) =0 1 0 1 1

1 1

.

Page 94: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

❯♥té ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥♦q à s

♥s ♣tr ♥♦s s♦♠♠s rrés à ♦♥s♦♥ q♥ s ♣r♦♣rétés qt ♦r ♥ ♦t ♥②tq ♣té à sr♣t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r étt♥té ss♥t ♠s é♥értrs s♥ qà ♥ ♦♥t♦♥ ♦q às ♥ ♦t ♦rrs♣♦♥r q♥ s ♠ é♥értr q q s♦t ç♦♥♦♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦ ♥ rés rés

♣r♦r ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s t q été é♥à ♣ ért ♥té r♣rés♥tt♦♥ ♥ t érté ♦♥t stss ♥ rété ♣r♦sss rét♦♥ ♥t ♦tr ♥ é♠♦ à tt ♥tt♦♥♥ t ② ♥té ♥ ♠ é♥értr ♣♦r ♥ ♦♥t♦♥ s♣tr ♦♥♥é♦r ♣r♦♣♦st♦♥ ♣ ♠s étss♠♥t ♥té ♥ ♠é♥értr ♣♦r ♥ t érté s♣♣♦s q rét♦♥ s♣ ♥trés♦t ♦♠♣èt stàr q t♦s s r♦♣s rs s②♠étrqs ♥t été♣r♦♣r♠♥t ♥tés t réts

♥ ♣rtq ♣t rrr q ♥ s♦t ♣s s ♥♦t♠♠♥t ♦rs ♥②s♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ r♥r♥t ♣s ♦♠♣t rt♥ss②♠étrs ♦s ♥ rr♦♥s ♦♥ à ♦r♠r ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t

Pr♦♣♦st♦♥ ❯♥té ♥ ♠ é♥értr♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L ∈ +

s n rs e1 e2 en P♦r ♥ rét♦♥ ♦♥♥é s♣ ♥tré rtérsé ♣r s rs réts e1 e2 ed ♠ é♥értr L sért ç♦♥ ♥q

é♠♦♥strt♦♥ ♦♥tr♦♥s q ① ♠s é♥értrs st♥ts L1 t L2

érts sr ♥ ♠ê♠ s♣ ♥tré rét ér♥t s ♦♥t♦♥s ♦qs à s♥éssr♠♥t ér♥ts

P♦r ♣♣♦♥s e ♥ tr é♥értr L1 ♥ s tr♦♥t ♣s ♥s L2

♦ ♥rs♠♥t s ① ♠s é♥értrs r♣rés♥t♥t ♠ê♠ ♦♥t♦♥♦q à s ♦rs e st ♥éssr♠♥t é♥éré ♣r ♠♦♥s ♥ tr é♥értr L2 ♦t e

′ ♥ t tr

P♦r s ♠ê♠ rs♦♥s e′ st ss ♥éssr♠♥t é♥éré ♣r ♥ tr é♥é

rtr L1 e′′ ♥ ♦rs e

′′⇒ e

′⇒ e q ♦♥trt ②♣♦tès s♦♥

q e st ♥ tr é♥értr L1 t ♦♥ été s ♦♥t♦♥s ♦qsà s ré♣rés♥tés ♣r L1 t L2

①♠♣ s♥t str t q♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s tr♦ ♥ értr♥ ♠ é♥értr ér♥t ♥ ♦♥t♦♥ ç♦♥ ♦♥t s♣ ♥tré strét

Page 95: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

①♠♣ ♠ é♥értr ért ♥s ér♥ts s♣s♣r♥♦♥s ♠ é♥értr ①♠♣ ♣

L4 =

1 1 0 0 01 0 1 1 01 0 1 0 11 0 0 1 10 1 1 1 00 1 1 0 10 1 0 1 1

.

♥ r♠rq♥t q e1 t e2 s♦♥t s②♠étrqs st ♣♦ss rér ♥ ♣ ♣ss♣ rét ♥t ♦♥ e1 → e1 ; e2 e2 → e3 e3 → e4 t e4 →e5 t ♠ é♥értr sért ♠♥t♥♥t

L4′ =

2 0 0 01 1 1 01 1 0 11 0 1 1

.

♥♥ ♥ ♥♦r♣♦r♥t s②♠étr e3 e4 t e5 à ♦♥sttt♦♥ s♣ rét ♥t e2

′ → e3 ; e4 ; e5 t

L4′′ =

2 01 2

.

♦♠♠ ♠♦♥tr t ①♠♣ ♣s s♣ ♥s q s ♠s é♥értrs s♦♥térts st rét t ♣s s r♥èrs s♦♥t ♦♥ss ♥s st ♥♦s ♦♥sérr♦♥s q s ♠s é♥értrs s♦♥t t♦♦rs érts ♥s ♥ s♣ ♦♠♣èt♠♥trét stàr q t♦ts s s②♠étrs r ♦♥t♦♥ ♦q à s ♦♥t étéréts tt ♥ st tt s♦sst♦♥ ♣rés♥t ♥ ♣r♦ér ♦rt♠q r♣ ♣r♠tt♥t étr♠♥r s értr ♥ ♠ é♥értr ♣têtr rét t rér ♠①♠♠ s éé♥t

tt ♦♣ért♦♥ ♦♥sst à étr s s②♠étrs ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥ étr♠♥r s♣ rét ♣s ♣tt ♣♦ss tt ♥ ♦♣ ♠ét♦ss ①st♥t ❬♦ ♦ ❪ ♠s s s♦♥t sés sr ♦srt♦♥ ♥ t érté ♥ r♣rés♥tt♦♥ ♦♥t ♥♦s s♦t♦♥s st♠♥t ♥♦sr♥r st ♦♥ ♥éssr é♦♣♣r ♥ ♥♦ ♠ét♦ ♣r♦♣r ①♠s é♥értrs

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Page 96: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

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P♦r rér ♦♠♣èt♠♥t ♥ ♠ é♥értr t tstr s②♠étr t♦tsss rs réts ① à ① r s rs ét♥t ♦r♦♥♥és s♦♥ r ♥♥ sr r ♦♥t♦♥ ♦q qs r♣rés♥t♥t ♥② s♦♥ tstr q s s②♠étrs ♥tr ① rs réts ssss s♦rt q ssd − 1 tsts ss♥t e1 e2 e2 e3 ed−1 ed ♦♠♣①té t♦t rét♦♥ ♥ ♠ é♥értr st ♦♥ ♥ O(d5) ttr ♦♠♣rs♦♥ ♠ét♦ ♣s r♣ ♣♦r s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ❬♦ ❪ rqrt♥ ♥q ♦srt♦♥ t érté t é♦ ♦♥ ♥ O(2n) ♦ù n ≥ d

♣r♦♣♦st♦♥ s♥t ét ♣r♦ér rét♦♥ ♥ ♦s q ① rsréts s②♠étrqs ♦♥t été ♥tés ❬é♥é t s♦♠s❪

Pr♦♣♦st♦♥ ét♦♥ ♥ ♠ é♥értr s ① ♥trés réts ei t ei+1 ♥ ♠ é♥értr s♦♥t s②♠étrqs♦rs tt r♥èr ♣t êtr rét ç♦♥ s♥t

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♥s ♠♥♣t♦♥ ♦♥t♦♥s ♦qs ♦♠♣é♠♥tt♦♥ st ♥ ♦♣ért♦♥♥♦♥t♦r♥ q ♦♥♥t s♦r ré♣rtr sr s ♠s é♥értrs ♥t s tt ♦♣ért♦♥ s ♠♣t♦♥s trs sr ♥ t érté st ♥♣ ♠♦♥s s ♣♦r s ♠s é♥értrs

Page 97: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♦rt♠

ét♦♥ ♥♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ rérét s s②♠étrs ♥ ♠ é♥értr

Pr♠ètrs − ♠ é♥értr t ♥s t ♦♦♥♥s∗

♦♥t♦♥ rr♥♥t ④ tst s②♠étr s ① ♣r♠èrs rs t rét t♥t q st st♥tq s②♠trq ④

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− ♥♦♠r rs réts♥tr ♥rrs ♦rr − ♦rr s s♦s−♠s é♥értrs♥tr ♦rr

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r♥s − t ♦♥t♥♥t t♦ts s r♥s ♦rr ésré♦rr♥sr♥s ①trr❴r♥s♦rr ♥rr♥s − ♥r ♥s t r♥s♥tr ♥rr♥s ♥r❴♥sr♥s

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rr❴rs♦rr♦rr−− ♠♥ ♠♥s♦♥ rét

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⑥⑥

Page 98: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

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Pr♠ètrs − ♠ é♥értr t ♥s t ♦♦♥♥s∗

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s♦♠♠s❬❪ r♥s❬❪❬❪r♥s❬❪❬❪⑥

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rt♦r♥r ①⑥

♣♦r q r s♠ ❬♠♥s♦♠♠s♠①s♦♠♠s❪ t♦ts s ♦♠♥s♦♥s rr rs♣ ♥s ♥tr ♥trs ❬ r♥❪ t ❬r♥❪ ts q rrs♠ s♦♥t ♥s t s♦♠♠s♥tr s♠ ♠①s♦♠♠st♥tq s♠ ♠♥s♦♠♠s ④

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♦♥t s♦♠♠ s éé♠♥ts st ♥tq s♦♥t ♥tqss♠ ♠①s♦♠♠st♥tq s♠ ♠♥s♦♠♠s ④

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♦rt♠

st s②♠étr s ①♣r♠èrs rs réts♥ ♠ é♥értr

Page 99: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

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❱r♠♥t s♥ q L5(e) ≡ vrai ès q ♠♦♥s ① s ♥q ♥trés e s♦♥t rs tr♠♥t t L5(e) ≡ vrai s ♣s 5 − 2 = 3 ♥trés s♦♥t sss♦ ♥♦r L5(e) ≡ faux ès q ♠♦♥s qtr ♥trés s♦♥t sss♦♠♠ L5(e) ≡ faux st sé♠♥tq♠♥t éq♥t ¬L5(e) ≡ vrai s♥ q tr

(4)♣t êtr ♥tr♣rété ♦♠♠ ♥q tr é♥értr ♦♥t♦♥

♦q ¬L5 st ♦rs é♥♦♥é ♥s s♣ rét ♦r♠é ♣r r réte → ei|

5i=1

st tt s♦sst♦♥ ♣♦r ♦t é♥érsr rs♦♥♥♠♥t à ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr q♦♥q ♥t ♥tr♦r ♦♥♣t ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

♦♠♣é♠♥t ♥ ♠ é♥értr ♥ q ①♠♣ ♣ss ♣rîtrs♠♣t ♦rt♠ é♥ér ♣r♠tt♥t ♦♠♣é♠♥tr ♥ ♠ é♥értr♦♥♥é s♥ ét rt♠♥t sé♠♥t st ♥ ♣r♦ér rérs sr ss♦s♠s é♥értrs ♦rr ♣s ♥ ♣s éé

Pr♦♣♦st♦♥ ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr♦t L ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s +

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♥ st♥ ♦rs ① s r

s d = 1 ♦rs L ♥ ♦♠♣t q♥ tr é♥értr(η1

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tr ♦♠♣é♠♥té st ♦♠♣♦sé ♥q tr(n1 − η1 + 1

) s ①st

s d > 1 ♦rs ♠ é♥értr ♦♠♣é♠♥té st ♦t♥ à ♣rtr s r♥s♦rr η1,1 > η1,2 > · · · > η1,k ♥ ♦r♠♥t s ①st tr é♥értr(n1 − η1,k + 1 0 . . . 0

) ♣s ♥ ♥rs♥t t♦ts s s♦s♠s é♥értrs

♦rr t ♥ r t♥t rs♣t♠♥t s ♥♦s r♥s ♦rr s♥ts n1 − η1,i|

ki=2

r ♣rés tt ♣r♦ér ♦♠♣é♠♥tt♦♥

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Page 100: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

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L1

L2

Lk ¬L1

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¬Lk

0 . . . 00 . . . 0η1

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η1 − k − 1 n1 − η1

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n1 − η1 + 2

n1 − η1 + k

n1 − η1 − k + 1

r

♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥♠ é♥értr

P♦r s d > 1 s♣♣♦s♦♥s t♦t ♦r s♦r ♦♠♣é♠♥tr ♥ ♠ é♥értr d − 1 rs réts s k r♥s ♦rr r♣rés♥t♥t ♥ ♣ rs ♣♦r ♥tré rét e1 ts q ♦♥t♦♥ ♦q r♣rés♥té ♣t êtrr ♥ trs tr♠s s η1,k st ♣s ♣tt s r♥s ♦rr ♦rs ♦♥t♦♥ ♦q ♥ ♣t ♣s êtr r s e1 ≤ η1,k − 1 Pr ♦♥séq♥t tr(n1 − η1,k + 1 0 . . . 0

)st ♥ ♥ tr é♥értr ♠ é♥értr

♦♠♣é♠♥té

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♦rt♠ st ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♣s♦♦ ♣r♦ér ♦♠♣é♠♥tt♦♥ séré ♣r tt ♣r♦♣♦st♦♥ t♥t ♦♥♥é q q tr é♥értr♥st trté q♥ s ♦s ♦rs ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr ♦♠♣①té t ♦rt♠ st ♥ O(k) = O(d4)

♠ é♥értr ♦♥♦♥t ♥s ♣r♦sss ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♠é♥értr ♦t♥ st ①♣r♠é ♥s ♥ s♣ rét ♦ù t♦ts s rs ♥tré ♦♥t été ♥és ♥ q sr♣r♥♥t t ♦r ♥s réstt ①♣rss♦♥ ♥♣r♦sss ♦♠♣é♠♥tt♦♥ s♠r à ♦ ♦r♥ q ♦♠♣é♠♥tt♦ts s rs t tr♥s♦r♠ s s♦♠♠s ♦qs ♥ ♣r♦ts t ré♣r♦q♠♥t ♦♠♣♦rt♠♥t tr♦r s stt♦♥ ♥s st♦♥ s♥t

♦s rr♦♥s ♥s ♣rt ♠♥srt q ♦♠♣é♠♥t ♥ ♠é♥értr ♦ ♥ rô étr♠♥♥t ♥s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥②tq ♥r♦♥s♥rs ② sr tsé s♦s ♥ ♦r♠ tr♥t ♥s q ss rs ré

Page 101: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♦rt♠

♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ ♦♠♣♠♥trt♦r♥ ♦♠♣é♠♥t ♥ ♠ é♥értr

Pr♠ètrs − ♠ é♥értr t ♥s t ♦♦♥♥s∗

♦♥t♦♥ ♦♠♣♠♥tr♠♥rtr ④ ♦♠♣♠♥t❴ − t st♦♥t ♠ ♦♠♣é♠♥té ♠♥rtr ♦♠♣♠♥t❴ − ♥♦♠r trs ♥tr ♥rtrs − ♥♦♠r rs réts ♥tr ♥rrs ♥ − r ♠①♠ ♣r♠èr r rét♥tr ♥ ♠① r♥ − r♥ ♦rr ♥ ♦rs trt♠♥t♥tr r♥ ❬❪❬❪

♣r♠r tr s ①sts r♥ ④

♦♠♣♠♥t❴❬❪❬❪ ♥ − ❬❪❬❪ ♣♦r ④

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r♥ s♥tr♥

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s♦s − s♦s−♠ é♥értr ①trt ♣♦r r♥♠♥rtr s♦s s♦s♠r♥

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⑥rt♦r♥r♦♠♣♠♥t❴

Page 102: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

ts s♦♥t ①♣r♠és ♥s ♠ê♠ s♣ rét q ♠ é♥értr é♣rt♥ ♣♣ ♦rs ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

é♥t♦♥ ♠ é♥értr ♦♥♦♥t ♠ é♥értr ♦♥♦♥t ♥ ♠ é♥értr L st s♦♥ ♦♠♣é♠♥t①♣r♠é ♥s s♣ rét L ♥ ♦t♥t ♥ t♥t tr♥s♦r♠t♦♥ s♥t à q ♦♠♣♦s♥t t♦ts s trs é♥értrs ¬L ηi,j ♥t

ni − ηi,j |d,ki=1,j=1 ♦ù ni|

di=1 st r ♠①♠ ♠ss r rét

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♣♦rt ♦q ♥s♦♠♠

♣♦rt ♦q ♥s♦♠♠ été é♥ à ♦r♥ ♥s t ♥r sr♣t♦♥ ♦q s ♥r♦♥s ♥rs s②♠étrqs ❬♦♥♥♥ t ❪ ♥str s r♥rs ♦♥ ♥ ♥♦♠r ♥trés rtrr♠♥t r♥ t s♣♦s ♥♣r♠ètr q ré éq♥t s tt♦♥ ♥s tt st♦♥ ♥♦s ♦♥s♠♦♥trr q s ①♣rss♦♥s érqs à s ♣♦rts ♥s♦♠♠ s♦♥t é♠♥t♥ ♦r♠s♠ ♣♦ss ♣♦r érr s ♦♥t♦♥s ♦qs à s résés ♣r s♥r♦♥s ♥rs

é♥t♦♥ ♥s♦♠♠❯♥ ♥s♦♠♠ ♣r♠ètr η ∈ st ♥ ♦♣ért♦♥ ♦q ♥tr ♥ rt♥ ♥♦♠r rs ♥tré st éé à vrai ès ♦rs q ♠♦♥s η s rss♦♥t ♥s étt vrai t faux s♥♦♥

tt ♦♣ért♦♥ st r♣rés♥té ♣r s②♠♦η

⊤ ♦ù ttr η st s♦♥ ♣r♠ètr n rs ♥trés s ① értrs s♥ts s♦♥t éq♥ts

η

⊤(e1, e2, . . . , en) ≡ (e1η

⊤ e2η

⊤ . . .η

⊤ en).

s s♦♥t t♦ts s ① s ηs♦♠♠ e1 e2 sqà en

trrs tt é♥t♦♥ s♠t ♥tr ♦♠♣♦rt♠♥t ♥ ♥r♦♥♥r t ♥ ♥s♦♠♠ st é♥t ♥ ♣rtr t q s ① ♥t♥ s♦rt q s ès q tté ♣rç trrs s ♥trés é♣ss♥ rt♥ s rés♠ à s rtèr ♠♦♥♦t♦♥ t s②♠étrq s ①♥ttés

st ♣rés♥t qqs ①♠♣s ♦♥t♦♥s ♦qs à s érts s♣♦rts ♥s♦♠♠

①♠♣ qs értrs ts♥t ♣♦rt ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥ ♦q L1 é♥ ♣r

L1(e1, e2, e3) ≡ e1e2 + e1e3 + e2e3,

Page 103: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

sé à vrai ès q ♠♦♥s ① rs ♣r♠ s tr♦s s♦♥t ♥s étt vrai♣rès é♥t♦♥ ♥s♦♠♠ sért ♦♥ é♠♥t

L1(e1, e2, e3) ≡2

⊤(e1, e2, e3) ≡ (e12

⊤ e22

⊤ e3).

♦♥t♦♥ ♦q L2 é♥ ♣r

L2(e1, e2, e3, e4) ≡ e1 + e2e3 + e4(e2 + e3),

st r ès ♦rs q e1 = vrai ♦ q ♠♦♥s ① s ♥trés e2 e3 t e4 s♦♥t àvrai sért ♦♥ ss

L2(e1, e2, e3, e4) ≡1

⊤(e1,2

⊤(e2, e3, e4)) ≡ (e11

⊤ (e22

⊤ e32

⊤ e4)).

Pr♦♣rétés

♣r♠r ♦r s rtèrs ♥r t ♣r♠étr ♥s♦♠♠ ♥ ♦♥t♥ ♦♣ért♦♥ ér♦t♥t ♥s s ♠♥♣t♦♥ ♥é♥♠♦♥s qqs ♣r♦♣rétésr♠rqs q ♦♥♥t étr ♥ ♠① s ♠rsr

♦♠♠ttté ❯♥ ♥s♦♠♠ st ♦♠♠tt ♣r é♥t♦♥ stàr q ♦rr ss ♥trés ♥♥♥ ♣s r s s♦rt ♥ ♣r ①♠♣

(e12

⊤ e22

⊤ e3) ≡ (e22

⊤ e32

⊤ e1).

ss♦tté ❯♥ ♥s♦♠♠ ♥st é♥ér♠♥t ♣s ss♦t ♠ê♠ ♦rsq ♠ê♠ ♣r♠ètr st tsé

((e12

⊤ e22

⊤ e3)2

⊤ e42

⊤ e5) 6≡ (e12

⊤ e22

⊤ (e32

⊤ e42

⊤ e5)).

♥ t ♥s ♠♠r t ①♠♣ ♦r e4 ≡ vrai t e5 ≡ vrai

st à r♥r ♦♥t♦♥ ♦q r ♦r ♥st ♣s s ①♣rss♦♥ ♠♠r r♦t q ♥ésst ♠♦♥s ♥ r r s♣♣é♠♥tr♣r♠ e1 t e2

é♠♥t ♥tr éé♠♥t ♥tr ♥s♦♠♠ st ♣r é♥t♦♥ r ♦♦é♥♥ faux

e1η

⊤ . . .η

⊤ en

η

⊤ faux ≡ e1η

⊤ . . .η

⊤ en.

é♠♥t s♦r♥t ♥s♦♠♠ ♥ ♣s éé♠♥t s♦r♥t s♥s strt tr♠ é♥♠♦♥s t♦♥ ♥ r à vrai ♥s ♥ ♥s♦♠♠ s rés♠ ç♦♥ s♥t

e1η

⊤ . . .η

⊤ en

η

⊤ vrai ≡ e1η−1

⊤ . . .η−1

⊤ en.

Page 104: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

trrs s ① r♥èrs ♣r♦♣rétés ♥♦s s♦♠♠s ♦♥ ♥ ♠sr étr♥ rt♦♥ é♦♠♣♦st♦♥ ♥ ♥s♦♠♠ s♦♥ ♥ ss rs

Pr♦♣♦st♦♥ é♦♠♣♦st♦♥ s♦♥ ♥ r♦t ♥ ♥s♦♠♠ ♣r♠ètr η ♣♣qés à n rs ei|

ni=1 ♥ ♣t é♦♠

♣♦sr s♦♥ s ♣r♠èr r ç♦♥ s♥t

(e1η

⊤ . . .η

⊤ en) ≡ ((e2η

⊤ . . .η

⊤ en) + (e1(e2η−1

⊤ . . .η−1

⊤ en)))

Pr ♦♠♠ttté ♦♥ ♣t tsr tt rt♦♥ ♣♦r tr ♥ é♦♠♣♦st♦♥s♦♥ i r

tt ♦r♠ é♦♠♣♦st♦♥ éré té♦rè♠ ♥♥♦♥ t ♣♣rîtrs ① ♦♣ért♦♥s ♦qs st♥rs et t ou ♣r♦♣♦st♦♥ s♥t ♣♦r t ♠♦♥trr q ♦♥ ♣t s♥ ♣ssr t ♥tsr q s ♥ét♦♥s t s ♦♣ért♦♥s♥s♦♠♠ ♣♦r ①♣r♠r ♥♠♣♦rt q ♦r♠ ♦q

Pr♦♣♦st♦♥ ❯♥rsté ♥s♦♠♠ ♣♦rt ♥s♦♠♠ t ♦♣ért♦♥ ♥ét♦♥ ♦r♠♥t ♥ s②stè♠ ♦♣ért♦♥s ♥rs stàr q ♥♠♣♦rt q ♦r♠ ♦q ♣t s①♣r♠r ♥ ts♥t①s♠♥t s ♦♣ért♦♥s ♥ét♦♥ t s ♣♦rts ♥s♦♠♠

é♠♦♥strt♦♥ tr♣t ♦♣ért♦♥s non ; et ; ou st ♦♥♥ ♣♦r êtr ♥rs ♥ét♦♥ s♥t ♣rt s②stè♠ ♦♣értr ♦♥t ♥rsté ♦t êtr é♠♦♥tré st ♦♥ ♠♦♥trr ♦♠♠♥t rqr ♥ et t ♥ ou à ♣rtr ♥♥s♦♠♠ ♣♦r ♣r♦r ♣r♦♣♦st♦♥

Pr é♥t♦♥ ♦♣ért♦♥ et st r ♦rsq ss ① ♥trés s♦♥t rs t ♦♣ért♦♥ ou ♦rsq ♠♦♥s ♥ st r ♦s ♥ és♦♥s ♦♥ s ① éq♥ssé♠♥tqs s♥ts

e1 et e2 ≡ (e12

⊤ e2) e1 ou e2 ≡ (e11

⊤ e2),

q ôt é♠♦♥strt♦♥

rt♦♥ é♦♠♣♦st♦♥ s♦♥ ♥ r ♣r♦♣♦st♦♥ ♣t ♦♥sérr é♠♥t

(e1η

⊤ . . .η

⊤ en) ≡ ((e2η

⊤ . . .η

⊤ en)1

⊤ (e12

⊤ (e2η−1

⊤ . . .η−1

⊤ en))).

Pr♦♣♦st♦♥ t♦rst♦♥ ♥ r♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q L ♦♥t ①♣rss♦♥ érq st s♦s ♦r♠

L ≡ (η

⊤(e))1

⊤ (L12

⊤ (η−1

⊤ (e)))1

⊤ (L22

⊤ (η−2

⊤ (e)))1

⊤ . . .1

⊤ (Lk

2

⊤ (η−k

⊤ (e))),

♦ù k ≤ η

Page 105: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s ♦♥t♦♥s ♦qs L1 L2 Lk ér♥t L1 > L2 > · · · > Lk ♦rs L ♣ts t♦rsr ♥

L ≡ (eη

⊤ L1η

⊤ L2η

⊤ . . .η

⊤ Lk).

é♠♦♥strt♦♥ té♦rè♠ s é♠♦♥tr ♥ é♦♠♣♦s♥t sss♠♥t ①♣rss♦♥ t♦rsé s♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs Lk Lk−1 t

é♦♠♣♦st♦♥ s♦♥ Lk ♦♥♥

L ≡ (eη

⊤ L1η

⊤ L2η

⊤ . . .η

⊤ Lk−1)1

⊤ (Lk

2

⊤ (eη−1

⊤ L1η−1

⊤ L2η−1

⊤ . . .η−1

⊤ Lk−1)).

2s♦♠♠ ♥ ♣t ♣s êtr r s♥s q Lk s♦t r r Lk ≡ vrai ♠♣q ♣r②♣♦tès q s trs ♦♥t♦♥s ♦qs Li|

k−1i=1 s♦♥t rs é♠♥t (η− 1)

s♦♠♠ ♦♥t♥t ♦♥ k − 1 tr♠s rs t s s♠♣ ♥ rt ♣r♦♣rétés♦r♣t♦♥ ♥ é♥t ♦♥ ♦♥

L ≡ (eη

⊤ L1η

⊤ L2η

⊤ . . .η

⊤ Lk−1)1

⊤ (Lk

2

⊤ (η−k

⊤ (e))).

Pr rérr♥ é♦♠♣♦st♦♥ ηs♦♠♠ s♦♥ s ♦♥t♦♥s Li|i = 1k−1 rst♥ts ♦♥♥ ①♣rss♦♥ rré

L ≡ (η

⊤(e))1

⊤ ((η−1

⊤ (e))2

⊤ L1)1

⊤ ((η−2

⊤ (e))2

⊤ L2)1

⊤ . . .1

⊤ ((η−k

⊤ (e))2

⊤ Lk).

trs ♣r♦♣rétés ♣♦rr♦♥t êtr tr♦és ♥ ♥♥① ♠♥srt tès ♦♥♥♥ ❬♦♥♥♥ ❪

rtr ♥ ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♥ ♣r♠èr ♣♣r♦①♠t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r rés ♥ ♦♥t♦♥ ♦q s②♠étrq t ♠♦♥♦t♦♥ ♦♥ ♣r ♥r♦♥ ♥r s②♠étrq ♣t ♦rs êtr♠♦ésé ♣r ♥ s♠♣ ♥s♦♠♠ ♦♥t ♣r♠ètr η s♦t♥t à ♣rtr ♣♦ss②♥♣tq w0 ♥tré ①r ♥r♦♥ ç♦♥ s♥t ❬é♥é tré ❪

η = 1 +

⌊n

2

(

1 −w0

∑ni=1 wi

)⌋

.

st s♠♣♠♥t ♦♠♣tr ♥♦♠r ♠♥♠ ♥trés ♥s étt vrai ♣r♠tt♥t à s♦rt ♥trr ♥s étt vrai ♥ ts♥t té♦rè♠ é♦♠♣♦st♦♥ét ♥s s♦sst♦♥ ♣réé♥t st ♣♦ss é♦♠♣♦sr tt ♥s♦♠♠

♦rsq t♦s s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t s rs s♠s t q w0 ♥st ♣s ♠ ♣♦st♦♥♥é

Page 106: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

⊤η

⊤η

⊤η−1

⊤1

⊤2

r

é♦♠♣♦st♦♥ ♥ ♥r♦♥♥r ♥ ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs

s♦s ♦r♠ ♣rés♥té ♥s éqt♦♥ stàr ♥ ts♥t qtr ♦♣ért♦♥s ♥s♦♠♠ r s q ♥r♦♥ ♥r s②♠étrq ♦rrs♣♦♥ à ♥ ♣♦rt♥s♦♠♠ ♦rs ♦t êtr ♣♦ss tr ♦♣ért♦♥ ♥rs stàr trr q ♥s♦♠♠ ♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r s②♠étrq tr♠♥t t tt♥♦ értr sèr ♥ ç♦♥ ♠ttr ♥ rés qtr ♥r♦♥s ♥rss②♠étrqs s♦rt q ♦♥t♦♥ ♦q résé ♣r r♥r s♦t ♠ê♠q résé ♣r ♥q ♥r♦♥ ♥r é♣rt t ré♣r♦q♠♥t ♦rr

P♦r ♣♦s s②♥♣tq ①r q ♥r♦♥ ♥r rés sté ♥ ♦♥t♦♥ ♣r♠ètr η ♥s♦♠♠ ♦rrs♣♦♥♥t trrs rt♦♥ s♥t

w0 =(n − 2η + 1)

2

n∑

i=1

wi,

q tr♦r s stt♦♥ ♥s ♣rt

trrs t ①♠♣ ♥ï ♥♦s ♦♥s ♠♦♥tré ♥ q♦ ♦♣ért♦♥ ♦q♥s♦♠♠ st ♣r♦ ♠♦è ♥r♦♥ ♥r é♥♠♦♥s s r♥rs ♥ rés♥t ♥ ♦♣ért♦♥ ♦q ss s♠♣ q rt♠♥t rr♠♥t t s①♣r♠♥t♦♥ ♥ é♥ér s♦s ♦r♠ ♥ ♠rt♦♥ ♣srs ♣♦rts ♥s♦♠♠ s①♣rss♦♥s ♣♥t t♦t ♠ê♠ êtr ♣r♦r♠♠és s♥ ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs q r ♣r♦♣rété s♥èr ttrr ♠ê♠ r à t♦s ss♣♦s s②♥♣tqs s ♣têtr s ♣♦s s②♥♣tqs s ♥trés ①rs ♦s♦rr♦♥s tt qst♦♥ ♥s ♣rt

♥s st♦♥ ♣réé♥t ♥♦s ♦♥s ♥tr♦t ♠ é♥értr ♦♠♠ ♠♦②♥ r♣rés♥tr ♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s tt r♥èr ♣t êtr♥tr♣rété ♦♠♠ ♥ ♥s♠ ♦♥t♦♥s tt♦♥ érts ♣r s trsé♥értrs ç♦♥ s♠r ♥ ♥s♦♠♠ ♣r♠t ♠♣é♠♥tr r♣♠♥t ♥♦♥t♦♥ tt♦♥ s♠♣ ♦r ♥s ♥ r♦♣ s②♠étr ♥ ♥♦♠r ♠♥♠

Page 107: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

rs à vrai ♣♦r r ♣ssr ♣♦rt ♥s étt vrai ♦s ♦♥s ♦r ♥s st♦♥ s♥t ♦♠♠♥t ♥ ♣t êtr ♠s à ♣r♦t ♣♦r tr♦r très r♣♠♥tértr ♥ ♥s♦♠♠ t ♦♥ ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs s②♠étrqs ♦rrs♣♦♥♥t à ♥ ♠ é♥értr

P♦rts ♥s♦♠♠ t ♠s é♥értrs

❯♥ t érté ♣têtr s②♥tétsé ç♦♥ ♥q ♥ ♥ ①♣rss♦♥ érq ♣♣é ♦r♠ ♥♦r♠ s♦♥t ç♦♥ s♠r ♥ ♠ é♥értr♣têtr s②♥tétsé s♦s ♦r♠ ♥ ①♣rss♦♥ érq sés sr s ♣♦rts♥s♦♠♠ ♥s ♥ t érté q ♥ s trt ♣r ♥ ♠♥tr♠ qst ss♠é ① ♠♥tr♠s s trs ♥s ♣r ♥ ♣♦rt ou ♥s ♥ ♠é♥értr s②♥tès st s♥s♠♥t ér♥t ♣sq ♦♥é sr ♥ ♣r♦sssrérs

❯♥ tr é♥értr ♦r♠s ♥ ♦♥t♦♥s sr s ♥trés ♣r♠tt♥t tt♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s s ♦♥t♦♥s s♦♥t ①♣r♠és ♣r s ♦♠♣♦s♥ts s trs é♥értrs q ♥q♥t r ♠♥♠ q s rs♥tré réts rs♣ts ♦♥t tt♥r ♥ ♣♣♥t ei,j s ♥trés r♣rés♥tés ♣r r rét ei|

di=1 tr é♥értr e =

(η1 η2 . . . ηd

)⊤ s

trt ♦♥ ♥ ♣r♦t ♣♦rts ♥s♦♠♠ s♥t (η1 η2 . . . ηd

)≡ (e1,1

η1⊤ e1,2

η1⊤ . . .)(e21

η2⊤ e2,2

η2⊤ . . .) · · · (ed1

ηd⊤ ed,2

ηd⊤ . . .)).

①♠♣ rtr ♥ ♥s♦♠♠ ♥ ♠ é♥értr ♦♥stté ♥ s tr é♥értr

♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q à s L1 é♥ ♥s ①♠♣ ♣ ♦♥t♥t ♣♦r s tr é♥értr e =

(1 1

) ♣rès éqt♦♥

tt ♠ é♥értr s trt ♦♥ ♥

L1 ≡ (1

⊤e1)(1

⊤e2),

s♦t s ♥trés ♥rs ♦r♥

L1 ≡ e1(e21

⊤ e31

⊤ e41

⊤ e5)

≡ e12

⊤ (e21

⊤ e31

⊤ e41

⊤ e5).

♥s t ①♠♣ ①♣rss♦♥ ♥ ♥s♦♠♠ été ♦t♥ ♥ ♣♣q♥t s rèss♠rs à s réss♥t s②♥tès ♥ t érté ①♠♣ s♥t♠♦♥tr q st ♣♦ss r ♠①

①♠♣ rtr ♥ ♥s♦♠♠ ♥ ♠ é♥értr ♣s ♦♠♣qé

s♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ①♠♣ ♥ ♠ é♥értr ♦♥sttés ① trs s♥ts

e(1) =

(1 2 0

)t e

(2) =(1 1 2

).

Page 108: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

ηi

ηi − 1

ηi − 2

ηi − k

ηi−1η1

· · ·

L1

L2

Lk

e1 ei−1 ei

0 0 ... 0

ei+1 . . . ed

≡ (η1⊤ e1)(

η2⊤ e2) · · · (

ηi−1⊤ ei−1)

·(ei

ηi⊤ L1

ηi⊤ L2

ηi⊤ · · ·

ηi⊤ Lk)

r

②♥tès t♦rsé s♦♥ ♥r

♥ s②♥téts♥t sé♣ré♠♥t s ① trs râ à éqt♦♥ ♣s ♥ sré♥ss♥t ♣r ♥ ♣♦rt ou ♦♥ tr♦ ①♣rss♦♥ érq s♥t

L2 ≡ (e1(e22

⊤ e3)) + (e1(e21

⊤ e3)(e42

⊤ e5))

≡ e12

⊤ ((e22

⊤ e3)1

⊤ ((e21

⊤ e3)2

⊤ (e42

⊤ e5))).

♥ t♦rs♥t s rs e2 t e3 ♦r ♣r♦♣♦st♦♥ ♣ tt①♣rss♦♥ ♥t

L2 ≡ (e12

⊤ (e22

⊤ e32

⊤ (e42

⊤ e5))).

♦♥trr♠♥t ① ♣♣r♥s réstt ♥ ♣t ♣s êtr s♠♣é ♣sq ♦♣ért♦♥ ♥s♦♠♠ ♥st ♣s ss♦t ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♠ é♥értr L2 st ♦♥ ♦♥stté tr♦s ♣♦rts 2s♦♠♠

s ① ①♠♣s t♥♥t à ♠♦♥trr q ♥ ♠♥èr é♥ér st ♥ r♦♣ trs é♥értrs q t rr à trr ♥ ①♣rss♦♥ érq t ♥♦♥♥ s trs sé♣ré♠♥t ♥ ♦♣ér♥t ♥s réstt ♦t♥ st ♦rs éàt♦rsé s♦rt q st ♦♥séré ♦♠♠ ♥q ♣♦r ♦♥t♦♥ ♦q ért

r ♠♦♥tr q r♦♣ trs é♥értrs ♦sr ♣♦r t♦rsr s♦♥ r rét ei|

di=1 st q s♦s♠ é♥értr ♦rr i − 1

tt t♦rst♦♥ t ♥tr♥r s s♦s♠s é♥értrs ♦rr i ♥♦♠♠ésL1 L2 Lk q ♣♥t ♦♥ êtr ♣ré♠♥t s②♥tétsés ♠ê♠ ♠♥èr t ♥s st

♣r♦éé s②♥tès rérs srrêt ♦rsq s s♦s♠s é♥értrs ♥tr♥♥t ♦rs t♦rst♦♥ ♣♥t êtr trtés rt♠♥t stàr ♦rsqs♥ é♣♥♥t ♣s q ♥ s r rét ①♣rss♦♥ érq st ♦rss♠♣♠♥t ♥ ♦♣ért♦♥ ♥s♦♠♠ sr tt r

Page 109: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

r

t♣s ♠s s♦s ♦r♠♥ ♥s♦♠♠ ♠

é♥értr ①♠♣

2 0 0 0 0

1 1 0 0 0

1 0 1 1 0

1 0 1 0 1

0 1 1 1 0

1 0 0 0

0 1 1 0

0 1 0 1

2 0 0 0

1 1 1 0

2 0 0

2 0 0

1 0 1

1 1 0

1 1 0

0 1

1 0

1 0

1

a b c

d

e

f g

e12⊤ (e2

1⊤ (e3

2⊤ (e4

1⊤ (

1⊤(e5)))))

2⊤ (e2

2⊤ (e3

2⊤ (

1⊤(e4))))

♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ st ♦♥ réstt ♥ ♦rt♠ rérs ♦♥t ♣r♥♣st résr s②♥tès t♦rsé ♥térté s trs é♥értrs ♥t étr ♣r♦ér ♦rt♠q ♥s ♦t♥ tt r♥èr st stré ♣r♥ ①♠♣ q r♣r♥ ♠ é♥értr ①♠♣ ♣

①♠♣ ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♥ ♠ é♥értr ♠ é♥értr à s②♥tétsr st s♥t

L3(e1, e2, e3, e4, e5) ≡

1 1 0 0 01 0 1 1 01 0 1 0 10 1 1 1 0

.

r ♠♦♥tr ♦♠♠♥t s str♥t s ♥♠♥ts rérss ♣r♦ér s②♥tès réstt ♦t♥ st

L3 ≡ (e12

⊤ (e21

⊤ (e32

⊤ (e41

⊤ (1

⊤(e5)))))2

⊤ (e22

⊤ (e32

⊤ (1

⊤(e4))))).

P♦r ② ♣r♥r t r à ttrr ♦♥ ♣r♠ètr ① ér♥ts ♦♣ért♦♥s♥s♦♠♠ ♥s r s r♥rs s♦♥t rés rt t ♦rrs♣♦♥♥t ①rs s r♥s ♦rr ♦♥t s s♦s♠s é♥értrs s♦♥t ♦♥t♦♥ ♦qvrai q s r♥rs ss♥t t♠♥t ♣rt ♠ é♥értr ♦ ♥♦♥ st♣r ①♠♣ s t♦rst♦♥ e1 q ♠♥ s②♥tès ♣ré ♦♥t♦♥ ♦q ♦t♥ ♣♦r e1 = 1 t ♦t♥ ♣♦r e1 = 0 t q ré♥ t♦t ♥ ♣♦rt 2s♦♠♠ ♥ q tr

(2 0 0 0 0

)⊤ ♥ ss ♣s

♣rt ♠ é♥értr

♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♥ ♠ é♥értr ♦♠♣èt st ♦♥ réstt ♥s②♥tès t♦rs♥t rérs♠♥t t♦ts s rs réts s♣ ♥tré♦rt♠ st ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♣s♦♦ tt s②♥tès ♦♠♣①té st éé ♥s r ♣r ♥♦♠r ♥♠♥ts rérss ♥ ♦♥t♦♥ ♥♦♠r trs é♥értrs k ♠ é♥értr tst résé sr ♥r♦♥s ♥rs ②♥t à ♥trés réts t ♦t♥s ét♦r♠♥t♠♦♥tr q ♦♠♣①té st ♥ O(k) stàr ♥ O(d4)

Page 110: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠ ⑤ ♣tr

0 2000 4000 6000 8000 10000 120000

0.5

1

1.5

2

2.5x 10

4

nombre de vecteurs generateurs

nom

bre

de

lancem

ents

recurs

ifs

r

♦♠r ♥♠♥tsrérss ♥ ♦♥t♦♥ ♥♦♠r trsé♥értrs ttr ♦♠♣rs♦♥ r♦ty = 2k st é♠♥t tré

♦rt♠ ♣rés♥té à ♥ tt st♦♥ ♣r♠t s②♥tétsr ♣r t♦rst♦♥s rérss ♥ ♠ é♥értr s♦s ♦r♠ ♥ ①♣rss♦♥ érq♦♠♣♦sé ♣♦rts ♥s♦♠♠ ♥ s♣♣♦s♥t s♣♦sr ♠ é♥értr ♥♥r♦♥ ♥r ♣r♠r réstt ♣r♠t ♦♥ ①♣r♠r s♦s ♦r♠ ♣srs ♣♦rts ♥s♦♠♠ stàr ♣srs ♥r♦♥s ♥rs s②♠étrqs ♦♥♥tés s ♥s ① trs ♦r s♦sst♦♥ ♣ ♦s♠♦♥trr♦♥s ♥s ♣rt s♥t q rés ♥r♦♥s ♥rs q ♥ é♦st q rés ♠ é♥értr ②♥♠q ♣s

Page 111: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♦rt♠

s s♦s ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠

♥ ♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ t♦rsr ①♣rss♦♥ érq t♦rsé ♥ ♠ é♥értr

Pr♠ètrs − t ♦♥t q ♥ st ♥ tr é♥értr − ♥♦♠r rs réts − ♥♦♠r trs é♥értrsr − ♥ r rét t♦rsé∗

♦♥t♦♥ t♦rsrr♥♥t ④ ♣rt − r tr é♥értr r♦♣ trt♥t ♥tr ♣rt ♣r♠tr − r ♣r♠ètr ♥−s♦♠♠ é♥tr ♣r♠tr trtrt − ♥ ♣r♦r♥t s trs é♥értrs♥tr trtrt ♥rtr − ♥♦♠r trs é♥értrs s♥tr ♥rtr

s s ♣r♦sss rérs ♥ s r réts ④

♣r♠tr ❬❪❬❪r♣r♠tr①r

⑥s♥♦♥ ④

s ♥♦r♠ ♣r♦sss rérss s♦♠♠❬❪❬❪ ④

tr t②♣ ♥ ♣r♠tr ❬❪❬❪♣rt

⑥s♥♦♥ ④ trs s

♣r♠tr ❬❪❬❪♣rt

r①r♣r♠tr

trtrt ♣rt

♥♠♥t rérs sr s ♦♥t♦♥s ♦qs t♥tq trtrt ④

s♦s − st♦ ♠ é♥értr ♦rs♦s♥rtr

t♥tq ❬trtrt❪❬❪ ❬♣rt❪❬❪ ④ ♦♣ tr é♥értr♣♦r ④

s♦s❬trtrt❪❬❪ ❬trtrt❪❬❪⑥trtrt♥rtr

t♦rsrr−♥rtrs♦strrs♦s♣rttrtrt

⑥r

⑥⑥

Page 112: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

9Analyse

d’un neurone binaire

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♥sst ♥ étr♠♥t♦♥ ♦♥t♦♥♦q q rés trrs ss n ♣♦s s②♥♣tqs t s♦♥ ♣♦s s②♥♣tq ①r ♠ét♦ ♣s ♠♠ét st s♥s ♥ ♦t r♠

♣ss ♥ ♣rès ♥ ♥ t érté rs♠♥t ♥s ♦♣tq♥ r♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥ ♥r ♥s ♥②sé s ♣trs ♣réé♥ts ♦♥t♠♦♥tré q tt r♣rés♥tt♦♥ s♦rt ♣srs ♥♦♥é♥♥ts ♥ t s t érté ért t♠♥t ç♦♥ ♦♥♥ ♦♥t♦♥ ♦q résé♣r ♥ ♥r♦♥ ♥r s strtr ♥ st ♥é♥♠♦♥s ♦♣ tr♦♣ é♦♥é ♣♦r♣r♠ttr ♥ rrt♦r ♥tr ♥ ①♣rss♦♥ ♣r♠♥t ♦q t s ♣♦ss②♥♣tqs

♦♥trr ♣tr ♣réé♥t ♠♦♥tré q tst♦♥ s ♠s é♥értrs♣r♠ttt rstr très ♣r♦ ♥ ♦r♠ ♠♣é♠♥té ♥ ♥r♦♥ ♥r Pr s t♦rst♦♥ st ♣r ①♠♣ très r♣ ♣r♦r♠♠r ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs rés♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ért s♦s tt ♦r♠Pr rs ♥♦♠r trs é♥értrs ♦♠♣ré ♥♦♠r ♥s♥ t érté ss ♣résr ♥ t♠♣s ♠♦♥r ♣♦r ♥r♦♣ért♦♥s

Page 113: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s ♠♥èr ♦t♥r ♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q ♥ ♥r♦♥♥r étt ♣ssr ♣r s♦♥ t érté ♦♠♠ ♥♦s ♦♥s t ♥s ♣tr ♣réé♥t ♦rs é♥é srt ♦♠♣èt♠♥t ♥♦②é ♦r ♥é ♥s ♠ss ♦♣ért♦♥s q tt tr♥sr♣t♦♥ ♥♥rt st ♣r ♦♥séq♥t♥éssr réér à ♥ ♦rt♠ ♥②s ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t résttsrt rt♠♥t ♥ ♠ é♥értr

♥s ♣tr s ♣r♥♣s ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ t ♦rt♠ ♥②s s♦♥t♣rés♥tés ♦♠♠ ♦♥s♦♥ tt ♣rt râ à t ♦rt♠ ♥♠♣♦rt q♥r♦♥ ♥r ♣t êtr ♥②sé ♥ ♥ ♠ é♥értr ♦♥t ♥♦s ♠♦♥trr♦♥s♥s ♣rt q ♠♥♣t♦♥ ♣r♠ttr ♦sr s ♣r♦♣rétés ♥r♦♥♦ rés ♥r♦♥s q ♥ sr éré

Pr♥♣s ♦rt♠

tt à ♥r s ♥trés éqts ♦♥♦r♠é♠♥t ♣r♥♣ s♦r♣t♦♥ s♥ ♣tr à ♣ ♥♦s s♣♣♦s♦♥s s♣♦sr ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♥t t♦s s♣♦s s②♥♣tqs s ♣têtr w0 s♦♥t ♣♦sts Pr rs ♥♦s r♣♣♦♥s q♥♦s ts♦♥s ♥s♠ ♥r 0 ; 1 ♦♠♠ r♣rés♥tt♦♥ s rs ♦♦é♥♥sfaux t vrai ♦s s ②♣♦tèss ♦♥t♦♥ ♦q résé ♣r ♥ ♥r♦♥ ♥rs é♥t ♣r

L:n −→

e1, e2, . . . , en 7−→ H

(

w0 +

n∑

i=1

wiei

)

.

s ♥ ♦r♠ ♥r♦♥ ♥r

r♣rés♥tt♦♥ ♥ ♠s é♥értrs st ♦♥strt à ♣rtr ♦♥t♦♥ s♣tr♥ ♦♥t♦♥ ♦q ♦♥♥t ♦♥ ♥s ♥ ♣r♠r t♠♣s tr♥s♣♦sr s♥trés ♥r♦♥ ♥r à ♥②sr ♥ ♥trés réts tt ♦♣ért♦♥ s♦s♥t♥① ét♣s rér q r♦♣ ♥trés s②♠étrqs ♥ ♥ r rét ♦r♦♥♥r s ♥trés réts ♥ ♦♥t♦♥ r ♥♥ sr s♦rt ♥r♦♥ s ① ét♣s s♦♥ st ♥é♥♠♥t ♣s s♠♣ st ♥ t ♦♠♣rr r s ♣♦s s②♥♣tqs ss♦és à ♥ s ♥trés ♣♦r♥tr sqs s♦♥t s ♣s ♥♥ts ♣s ♣♦s s②♥♣tq ♥ réé t ♣s s♠♥t ♥tré ♦rrs♣♦♥♥t ♥s ♠♦r s♦rt

♥ r♥ ♣r♠èr ét♣ ♥ésst qqs érss♠♥ts st é♥tq ① ♥trés sr♦♥t s②♠étrqs s rs ♣♦s s②♥♣tqs s♦♥t é① tt♦♥t♦♥ ♥st ♣♦rt♥t ♣s ♥éssr t ① ♥trés ♦♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♥

Page 114: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ⑤ ♣tr

s♦♥t ♣s ss♠♠♥t ér♥ts ♣♥t ♣rt♠♥t êtr s②♠étrqs tés st ♥s ♠♥t tt ér♥ q é♣♥ é♥♦r♠é♠♥t r w0 ①♠♣ s♥t ♠♦♥tr qss ♣tt q ♣ss êtr st t♦♦rs♣♦t♥t♠♥t ss♥t ♣♦r rsr s②♠étr ♥tr s ♥trés ♦rrs♣♦♥♥ts

①♠♣ ②♠étr ① ♥trés

♦t ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♥t s♦rt st é à ♣rtr s tr♦s ♥trés e1 e2 te3 t s ♦♥ts ♣♦♥ért♦♥ ♣♦sts w1 w2 ≪ w1 t w3 = w2 + ǫ ♦ù ǫ st ♥ré ♣♦st rtrr♠♥t ♣tt ♣♦s s②♥♣tq sr♥t s ♣r ①♠♣ r s♥t w0 = −w1 − w2 −

ǫ2

t érté ♦rrs♣♦♥♥t à ♥r♦♥ ♥r st

e1 e2 e3 A(e1, e2, e3) s♦rt0 0 0 −w1 − w2 −

ǫ2 faux

0 0 1 −w1 + ǫ2 faux

0 1 0 −w1 −ǫ2 faux

0 1 1 −w1 + w2 + ǫ2 faux

1 0 0 −w2 −ǫ2 faux

1 0 1 ǫ2 vrai

1 1 0 − ǫ2 faux

1 1 1 w2 + ǫ2 vrai

♥s t st ♦♥sttr q s ♥trés e2 t e3 ♥ s♦♥t ♣s s②♠étrqs ♣sq s ♥s t ♥ ♦♥♥♥t ♣s ♠ê♠ réstt ♥ r♥ s ♣♦s s②♥♣tq w0 t r −w1 − 2w2 ♦rs t érté s srtért

e1 e2 e3 A(e1, e2, e3) s♦rt−1 −1 −1 −w1 − 2w2 faux

−1 −1 +1 −w1 − w2 + ǫ faux

−1 +1 −1 −w1 − w2 faux

−1 +1 +1 −w1 + ǫ faux

+1 −1 −1 −2w2 faux

+1 −1 +1 −w2 + ǫ faux

+1 +1 −1 −w2 faux

+1 +1 +1 ǫ vrai

ért ♥tr s ♣♦s s②♥♣tqs w2 t w3 ♥ q♥tq s ♣réé♥t ♥st♣s ss♥t ♣♦r rsr s②♠étr ♥tr e2 t e3

♥s♥♠♥t à trr t ①♠♣ st ♠♣♦ssté r s②♠étr ① ♥trés ♣r s r r ♣♦s s②♥♣tq ♥ trs tr♠s rét♦♥ s ♥trés ♠♥ ♣r♦r tstr s②♠étr t♦ts s ♥trés① à ① ♥ ♦♣ért♦♥ q ♠♥ ♣ré ♥ t érté q st st♠♥t q ♥♦s ♦♦♥s étr

étr♠♥r s s②♠étrs tr♠♥t q ♣r s♠♣ été s ♣♦s s②♥♣tqsst ♦♥ ♥ ♦♣ért♦♥ q r êtr té ♣♦stérr♠♥t ♠é♥értr à ♦rt♠ rét♦♥ ♣tr

Page 115: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♥ é♥t ♠s ♥ ♦r♠ s ♥♦r♠t♦♥s s ♠t ♦♥ à rér s ♥trései|

ni=1 ②♥t ♠ê♠ r ♣♦s s②♥♣tq ♣s à ♥r s d ♥trés réts

♦t♥s t s♦rt q s ♦♥t ♥ st ♣s éé s♦♥t ♣♦♥érés ♣r ♣♦s s②♥♣tq ♣s ♥s st♦♥ s♥t ♥♦s ♣♣r♦♥s ♦♥wi|

di=1 ♣♦s s②♥♣tq ♥tré rét ei|

di=1 ♣s s i < j ♦rs wi > wj

s trs é♥értrs

♥s ♣tr ♥ é♥t♦♥ éq♥t ♥ tr é♥értr été ♦r♠é ♥ tr é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q L st ♥ tr rét e s♣rét t q L(e) ≡ vrai t t q t♦t tr e

′ ♦t♥ ♥ ♠♥♥t ♠♦♥s♥ s ♦♠♣♦s♥ts e é L à faux

Pr♠r tr é♥értr ès ♦rs ♥ ♣r♠r tr é♥értr ♥r♦♥♥r é♥ ♣r w0 t s wi|

di=1 s♦t♥t très ♠♥t ♥ r♥t r e(+)

1

à ♣rtr q tr e(1) =

(e(+)

1 0 . . . 0)

⊤ é s②sté♠tq♠♥t ♥r♦♥ ♥r à vrai éqt♦♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r ♠♣qq tt r ér à ♦s s ① éqt♦♥s s♥ts

w1e(+)

1 > −w0, w1(e(+)

1 − 1) ≤ −w0.

♣♦s s②♥♣tq w1 ét♥t strt♠♥t ♣♦st r♥t à ♣♦st♦♥♥r e(+)

1

♦♠♠ s ♥tr ♥tr s♥t

−w0

w1< e(+)

1 ≤ 1 −w0

w1.

t ♥r♠♥t ♣r♠t ①♣r♠r r e1(+) à ♦♥t♦♥ rr♦♥

♥érr

e+1 = 1 −

⌊w0

w1

.

♥ s♣♣♦s♥t q tt r ♠♥♠ ♣ss êtr t♠♥t tt♥t ♣r ♣r♠èr ♥tré rét ♦rs tr e

(1) st ♣r ♦♥strt♦♥ ♥ tr é♥értr ♥r♦♥ ♥r ♣s ét♥t ♦♥♥é q s trs é♥értrs ♥♠ é♥értr s♦♥t ♦r♦♥♥és ♥s ♦rr ①♦r♣q ér♦ss♥t ♥♦s ♣♦♦♥s ♦♥r q e

(1) ♥ st ♣r♠r tr é♥értr ♥ t é♥èr t♦ss trs q ♣♦rr♥t êtr ssés ♥t

①è♠ tr é♥értr tr é♥értr s♥t s♦t♥t ç♦♥très s♠r ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♠♣q q ♦♠♣♦s♥t e1 t♦s strs trs é♥értrs r ♥ r strt♠♥t ♣s ♣tt q e(+)

1 ♥ t ♣r♠èr ♦♠♣♦s♥t ①è♠ tr é♥értr ♠ é♥értr

Page 116: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ⑤ ♣tr

♦t ♦r ①t♠♥t e(+)

1 − 1 ♥s s ♦♥trr s♥rt ♥ t q ♦♥trt♦♥ ♠①♠ ♦♠♥é t♦ts s trs ♥trés réts ♥st ♣sss♥t ♣♦r ♦♠♣♥sr ♣ss e1 = e(+)

1 à e1 = e(+)

1 − 1 t étt s ♠ é♥értr ♥ ♦♠♣trt ♣s trs trs é♥értrs

tr é♥értr e(2) sért ♦♥

((e(+)

1 − 1) e(+)

2 0 . . . 0)

⊤ t stst s① éqt♦♥s s♥ts ♦ù w(1)

0 = w0 + w1(e(+)

1 − 1)

w2e(+)

2 > −w(1)

0 , w2(e(+)

2 − 1) ≤ −w(1)

0 .

♥ ♥♦s ♥s♣r♥t rés♦t♦♥ q ♦♥t à r e(+)

1 ♥♦s ♣♦♦♥s ♥ér r e(+)

2

e(+)

2 = 1 −

⌊w(1)

0

w2

= 1 −

⌊w0

w2+

w1

w2

(e(+)

1 − 1)⌋

.

♥s ♠sr ♦ù ①è♠ ♥tré rét ♣t tt♥r tt r ♠♥♠e

(2) st ♣r ♦♥strt♦♥ ①è♠ tr ♠ é♥értr

é♥érst♦♥ s♠t ♥tr s ① ♦♥strt♦♥s st s♥ ♥ ♣r♦sss rérs s♥t à rtr♦r ♠ é♥értr ♥ ♥r♦♥ ♥r d♥trés réts à ♣rtr s ♣srs ♥r♦♥s ♥rs ①trts ②♥t♥ d − 1 ♥trés réts ①è♠ tr é♥értr é sèr ♥sêtr ♣r♠r tr ♠ é♥értr ♦t♥ rérs♠♥t ♣♦r ♥r♦♥ ♥r ①trt ②♥t ♣♦r ♥trés réts ei|

di=2 t ♦♥t ♣♦s s②♥♣tq

①r st w(1)

0

trt♠♥t r rét e1 ♣r♦♦q ♥s ♣srs ♥♠♥ts rérsst♥t ① ♥r♦♥s ♥rs ①trts s ♣♦s s②♥♣tqs ①rs s♥ts w0

(1) = w0 + w1(e(+)

1 − 1) ♣♦r e1 = e(+)

1 − 1 w0

(2) = w0 + w1(e(+)

1 − 2) ♣♦r e1 = e(+)

1 − 2 w0

(e(+)1 ) = w0 ♣♦r e1 = 0

s ♠s é♥értrs ♦t♥s ♣♦r s ♥r♦♥s ♥rs ①trts s♦♥t ♦rs♦♥sttés trs é♥értrs d−1 ♦♠♣♦s♥ts ♦♠♣♦s♥t ♠♥q♥tst s♠♣♠♥t r ♥tré e1 ♣♦r q ♣♦s s②♥♣tq ①r♦rrs♣♦♥♥t été é

♣r♦sss rérs ♣r♥ ♥tr♠♥t ♥ ♦rsq st rtr♦r ♠é♥értr ♥ ♥r♦♥ ♥r ①trt ♦♥stté ♥ s ♥tré rét ♥qtr é♥értr q ♦♥t♥t st ♦rs éq♥t ♣r♠r tr é♥értr ♦t♥ ♣♦r s é♥ér

①♠♣ ♥ ♠ é♥értr s♠♣♦t ♥r♦♥ ♥r ♦♥stté s qtr ♥trés e1 e2 e3 t e4 rs♣t♠♥t♣♦♥érés ♣r w1 = 2 w2 = 3 w3 = 2 t w4 = 3 t ♦♥t ♣♦s s②♥♣tq ①rst w0 = −3,75

Page 117: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♠s ♥ ♦r♠ ♥r♦♥ ♦♥t à tsr s ① rs réts s♥ts♦♥t ♦rr s ♥s st ①é ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs ♦rrs♣♦♥♥ts (e1, w1 = 3) ♣♦r e2 t e4 (e2, w2 = 2) ♣♦r e1 t e3 ♣r♠r tr é♥értr st é à ①♣rss♦♥

e(1) =

(2 0

)⊤.

♦♥ ♦r ♥r ♥②s rérs♠♥t sr s ① ♥r♦♥s ♥rs ①trts♦♥sttés ♥tré rét rst♥t e2 rs♣t♠♥t ♣♦r w(1)

0 = −0,75 se1 = 1 t w(2)

0 = −3,75 s e1 = 0

♣r♠r tr é♥értr ♣r♠r ♥r♦♥ ♥r ①trt s♦t♥t é♠♥t ①♣rss♦♥ é♥♠♦♥s ♥st ♣s sr ♥tré rét e1 q st ♣sq ♥r♦♥ ♥r ①trt ♥ s♣♦s ♣s tt ♥tré ♠s♣tôt sr e2 q ♦♥♥ tr é♥értr

e(2) ′ =

(1).

♦♠♠ ♥② q♥ s ♥tré rét ♥② ♣s ♥②s rérs s♣♣é♠♥tr t ♠ é♥értr ♥r♦♥ ♥r ①trt st s♠♣♠♥t ♦♥stté tr e

(2) ′ st tr♥s♦r♠é ♥ tr é♥értr ♥r♦♥ ♥r ♦r♥♥ ♦t♥t ♥ ♣r♠èr ♦♠♣♦s♥t ♦♥t r st q t ♣r♠s♦t♥r w(1)

0 ♥②s rérs ♣r♠r ♥r♦♥ ♥r ①trt ♥r ♦♥ ♠ é♥értr tr é♥értr s♥t

e(2) =

(1 1

)⊤.

s♦♥ ♥r♦♥ ♥r ①trt s trt ç♦♥ s♠r ♦♥ ♥q tré♥értr st

e(3) ′ =

(2).

♦♠♠ ♥r♦♥ ♥r ①trt st ♦t♥ ♣♦r e1 = 0 tr♦sè♠ t r♥rtr é♥értr ♥r♦♥ ♥r ♦r♥ st ♦♥

e(3) =

(0 2

)⊤.

♥r♦♥ ♥r ①trt ♥ q♥ s ♥tré t ♥ ♣r♦♦q ♣s ♥♦♥ ♣s ♥②s rérs

♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q L1 résé ♣r ♥r♦♥ ♥r é♥♣r w t w0 st ♦♥ ♦♥stté s tr♦s trs é♥értrs s♥ts

L ≡

2 01 10 2

.

♣t♠st♦♥ ♦rt♠

♣r♥♣ ♦rt♠q ért ♥s st♦♥ ♣réé♥t ♣rés♥t ♥t êtr♦♠♣èt♠♥t étr♠♥st ♥s s♥s ♦ù ♥ rqrt ♥ ♦♣ért♦♥ ♦♠♣rs♦♥ Pr ♦♥tr ♥♦♥é♥♥t r ♦♣ trs é♥értrs

Page 118: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ⑤ ♣tr

s♣rs stàr s♥t ♥tr♥r s rs tr♦♣ éés ♣♦r ♥ ♦ ♣srs rs ♦♠♣♦s♥ts ♥ t r♥ ♥ r♥t q réstt ①♣rss♦♥ tsé ♣♦r ♦♥strr ♣r♠r tr é♥értr q ♥②s s♦t ♥s♥tr s rs ♠sss ♣♦r ♥tré rét ♦♥r♥é t ♥st ♣s s ♦rs tr é♥értr ♦t♥ ♥①st ♣s ♥ rété st s♣r

Pr ①♠♣ s ♣♦s s②♥♣tq ①r ①♠♣ t été ①é à −14♦rs ♣r♠r tr é♥értr rt été

e(1) =

(5 0

)⊤,

♥ q ♥tré rét ♦rrs♣♦♥♥t e1 ♥ ♣ss ♦r q 2 ♠①♠♠ tr é♥értr ♥s q t♦s ① ②♥t ♥ r strt♠♥t s♣érr à 2♦♠♠ ♣r♠èr ♦♠♣♦s♥t ♦♥t ♦♥ êtr rtrés ♠ é♥értr ♥t ♥r♦♥ ♥r

rs♠♥t s trs é♥értrs s♣rs ♥ r♠tt♥t ♣s ♣♦r t♥t ♥s té s trs é♥értrs s♥ts tr ♥t s♥♦♠r① trs st ♦♥ ♣r♠♥t ♥ qst♦♥ ♦♣t♠st♦♥ ♦rt♠q

♥ és♥♥t ♣r n1 r ♠①♠ q ♣t ♣r♥r ♥tré rét e1 st ♦rs ♦♠♣rr réstt ①♣rss♦♥ e(+)

1 > n1

♦rs tr e(1) =

(e(+)

1 0 . . . 0)

⊤ ♥ t ♣s ♣rt ♠ é♥értrt s ♥♠♥ts rérss ♦♥t ♦♠♠♥r sr ♥r♦♥ ♥r ①trt ♣♦re1 = n1 ♥s s ♦♥trr tr e

(1) t ♣rt ♠ é♥értr t ♣r♠èr ♥②s rérs sr ♥r♦♥ ♥r ①trt ♣♦r e1 = e(+)

1 − 1♦♥♦r♠é♠♥t à st♦♥ ♣réé♥t

ç♦♥ s♠r st ♦rt ♣r♦ q rt♥s ♥r♦♥s ♥rs ①trts ♣♦r srs tr♦♣ s e1 ♥ ♣ss♥t ♣s êtr rs t ♥t ♥ ♠ é♥értr st ♣r ①♠♣ s ♥r♦♥ ♥r ①♠♣ w0 = −4,75 ♣r♠r tr é♥értr st t♦♦rs e

(1) =(2 0

)⊤ t♥s q ♣r♠r

♥r♦♥ ♥r ①trt ♦t e(2) =

(1 2

)⊤ ♣rès st♦♥ ♣réé♥t ♥

r♥èr ♥②s rérs ♦t êtr ♥é sr ♥r♦♥ ♥r ①trt ♣♦r e1 = 0 st ♣♦rt♥t é♥t q r♥r ♥ ♣♦rr ♠s êtr r P♦r q s♦t rt ♥ t ♣♦♦r ♠♥tr ♥♦r ♣s r e2 ♥ ♦♠♣♥sr ♣ss e1 = 1 à e1 = 0 q st ♠♣♦ss ♣sq st éà à s♦♥ ♠①♠♠♥s e2

①st ♦♥ ♥ r ♠t e(−)

1 ♥ç q ♥st ♣s ♥éssr ♥②sr s ♥r♦♥s ♥rs ①trts tt r♥èr st ♦♥♥é ♣r ♠s ♥ éqt♦♥ t q ♥r♦♥ ♥r ①trt ♣♦r tt r ♣t ♥♦r êtr r t♥sq ♥ ♣t ♣s êtr ♣♦r e(−)

1 − 1

w1e(−)

1 +

d∑

i=2

wini > −w0 t w1(e(−)

1 − 1) +

d∑

i=2

wini ≤ −w0,

Page 119: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

①è♠ ♣rt ⑤ ♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

♦ù s rs ni|di=2 s♦♥t s rs ♠①♠s ♠sss ♣♦r s ♥trés réts

ei|di=2

r e(−)

1 ♦rrs♣♦♥ ♦♥ s ♥tr ♦♠♣rs ♥s ♥tr

−1

w1

(

w0 +

d∑

i=2

wini

)

< e(−)

1 ≤ 1 −1

w1

(

w0 +

d∑

i=2

wini

)

.

s①♣r♠ ♦♥ ♦♠♠ e(+)

1 ♠♦②♥ ♦♥t♦♥ rr♦♥ ♥érr

e(−)

1 = 1 −

1

w1

(

w0 +

d∑

i=2

wini

)⌋

.

♥ ♦♥s♦♥ ♠ét♦ ♥②s ért ♥ ♣s♦♦ ♣r ♦rt♠ ♦t t♦t ♦r r s ① rs e(+)

1 t e(−)

1 ♥ ts♥t rs♣t♠♥ts ①♣rss♦♥s t r ♦rs ♥r rérs♠♥t ♥②s s♥r♦♥s ♥rs ①trts ♣♦r e1 ∈

qmin(e(+)

1 − 1, n1) ;max(0, e(−)

1 )y P♦r tt

r rét ② ♦♥ ♣r n1 + 1 ♥♠♥ts rérss q ♠♣q ♥♦♠♣①té ♦ ♥ O(

∏di=1(ni + 1)) ≤ O(2n)

râ à t ♦rt♠ t♦t ♥r♦♥ ♥r ♣t êtr trt ♥ ♠ é♥értrt r ♦t ♥ ♦♣t♠st♦♥ ♣r ♥ s ♠ét♦s ①♣♦sés ♥s ♣rts♥t

Page 120: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ⑤ ♣tr

∗ ♦♥t♦♥ ♥②srt♦r♥ ♠ é♥értr ♥ ♥r♦♥ ♥r

Pr♠ètrs❲ − t tré s ♣♦s s②♥♣tqs s ♥trés réts① − t s rs ♠①♠s s ♥trés réts − ♣♦s s②♥♣tq ①r − ♥♦♠r ♥trés réts ∗

♦♥t♦♥ ♥②sr❲①♠♥rtr ④ ①♠♥ − r ♠♥♠ ①♥tr ①♠♥ − ♦♦r❲❬❪ ①♠① − r ♠①♠ ①♥tr ①♠① − ♦♦r❲❬❪ s♦♠♠❲❬❪❲❬❪ ①trt♦♥ − r ① ♣♦r q ♥ ♥r♦♥ ♥r st ①trt♥tr ①trt♦♥ ♠ − ♠ é♥értr ♦♥strt s♦s−♠ − ♠ é♥értr ♥ ♥r♦♥ ♥r ①trt♠♥rtr ♠ ♠♥rtr s♦s−♠

tst ①st♥ ♣r♠r tr é♥értrs ①♠♥ ①❬❪ ④

①trt♦♥ ①❬❪⑥s♥♦♥ ④

①trt♦♥ ①♠♥ − ♠ ④①♠♥⑥

♥♦❴ − ♣♦s s②♥♣tq ①r ♥r♦♥ ♥r ①trt♦tt♥t ♥♦❴ − ①trt♦♥ ∗ ❲❬❪

♣♦r ①♠♥①♠① ④ ♥♠♥t rérss♦s−♠ ♥②sr❲①♥♦❴−

♦t ♣r♠èr ♦♠♣♦s♥t à q trss♦s−♠♦tr❴tt①trt♦♥

♦♥té♥t♦♥ s♦s−♠ ♠ é♥értr♠ s♦s−♠

♥♦ ♣♦s s②♥♣tq ①r♥♦❴ ♥♦❴ ❲❬❪

rt♦r♥r♠⑥

♦rt♠

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r♥ ♠ é♥értr

Page 121: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 122: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Troisième partie

Synthèse de réseauxde neurones artificiels

Page 123: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 124: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Sommaire de la partie

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs

s②♥tès ♣r ♥étés

②♥tès ♥ï

②♥tès ♣r sr♣trs ♦

②♥tès ♣r rt♦♥ ss

s②♥tès rt

②♥tès ♣r ♣s♦♥rs♦♥

②♥tès ♣r t① ♥s

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♦r♣♦♦ s ♠s é♥értrs

s ♠s ♥ ♦r♠ ♥ ♠ é♥értr

♣♠♥t s♣tr ♥ ♠ é♥értr

❱sst♦♥ s♣tr ♥ ♠ é♥értr

②♥tès ♠s é♥értrs s♣tr ♥♦♥ r♣é

②♥tès ♠s é♥értrs s♣tr q♦♥q

②♥tès s♣tr ♣♣r♦é

②♥tès s♣tr ①t

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s ♠s é♥értrs

s trs é♥értrs s♣♣♦rts

②♥tès trs s♣♣♦rts

étt♦♥ s trs s♣♣♦rts

♥ t ♦♣t♠st♦♥ s②♥tès é♦♠étrq

Page 125: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

❱rs ♥ ♥r♦♥♥♠♥t s②♥tès sssté ♣r ♦r♥tr

t érté ① ♠s é♥értrs

s s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

s s ♦♥t♦♥s ♦qs q♦♥qs

②♥tès ♠s é♥értrs ♣r ♦rtrs

Pr♥♣s s②♥tès ♣r ♦rtrs

♦ sé sr s②♥tès ♣r ♦rtrs

♦♥s♦♥ é♥ér

Page 126: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

10Un regard sur

la programmationde neurones binaires

rré ♣r♠r ♥r♦♥ rt ♦♥st ♥♦♠rss rrs à s♥térssr à ♦q à s ♦q t ♣♦r trs♦ ♦ ♣r♥♣♠♥t ♦♠♠ tr♥t à ♦q tt ♦rs ♥ss♥t ❬rt♦③♦s

r♦ ♦ ❪ ♦♥trr♠♥t ① ♣♦rts ♦qs st♥rst ♣♦rt non-et s ♣♦rts ♦qs à s rés♥t ♥ t s ♦♥t♦♥s ♦qs♥ ♣s ♦♠♣①s ♣r♦♠tt♥t ♥s s rts ♦qs ♦♠♥t ♦♣♣s ♦♥s é♥♠♦♥s s ♣r♠èr ♣♦rts ♦qs à s sés sr s rtsréssts ét♥t ♥♣és ♣r r ♦♣ rt♦♥ éé t r t♠♣s ♦♠♠tt♦♥ s♣érr à tr♥sst♦r

♥♥t♦♥ ♥rst♦r ♥ ♣r r♥ ❬r♥ ❪ ♥s♣ré s rs♥rss ♦♦qs ♥t ss♦r s♣ér♦rté ♦q t ♥ tr♠s ♥sté ♥tért♦♥ ♣sq ♣r♠ttt é♠♥t à ① ♥s ♥ rt ♥téré s r♦sr s♥s ♥trérr é♥♠♦♥s très r♣ ♠♥trst♦♥ s tr♥sst♦rs r♥ tt ♥♥♦t♦♠ ♣rtq♠♥t ès s s♦rt ré t♦t ♣srséq♣s tr♥t t♦♦rs ♥s ♦♠♥ t s♣èr♥t ♥ ♣♦♦r ♣r♦♣♦sr ♥

♥♦♦ sé sr tr♥sst♦r ♣♦r

Page 127: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

és♦t♦♥ ♥ ♣r♦è♠ ♦♠♣①té ♥♣ ♣r ♥♦rt♠ ♣♦②♥♦♠

♥♦♥ étr♠♥st?????????? reponse 1 reponse 0 reponse 2

question

♣♦rt ♦q à s ♦♠♣étt ès q ♦rs à ♠♥trst♦♥ ♦♥t t♦t tr♥sst♦r r tt♥t ss ♠ts ❬③♠r t t ❪

♠♥q ♥térêt ♣♦r ♦q t é♠♥t ♣♦r ♦r♥ s♥ ♦t érq ♣r♠tt♥t t♦♠tsr ♦♥♣t♦♥ ♥ rt ♦q ♦♠♠♥♦s ♦♥s éà ①♣qé ♥s ♠♥srt ♠♥q st û à ♦♠♣①té♥ér♥t ① ♦♥t♦♥s ♦qs à s Pr ①♠♣ s♠♣ qst♦♥ ♣♣rt♥♥ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q q♦♥q à tt ♠ st ♦♥♥ ♣♦r êtr ♥s ♥♦♠r① ♣r♦è♠s ss ♥♣♦♠♣t ❬üs t ♦ ❪ stàr s♦ ♣r ♥ ♦rt♠ ♥♦♥ étr♠♥st ♦♠♣①té ♣♦②♥♦♠ Pr♦ ♦♥séq♥ t♦ts s trs qst♦♥s rts à ♠s ♣♦♥t ♦tsérqs éés à ♦q à s ♦♥t ♦rs é♠♥t ♣rt ss ♥♣

♠♥♠sr ♥♦♠r ♣♦rts ♦q à s rqs ♦♠♦é♥ésr strt♦♥ s ♣♦rts sr rt

r str ♥tr ♦♠♣①té ♥♣ ♣r ♥ ♣r♦rs rr ♦♥tq st tt♥t ♣s r♥ ♣r ♥ ♦rt♠ ♣♦②♥♦♠ ér♥ ss ♣ ss rt♥s s ♦rrs♣♦♥♥t à ♥ ré♣♦♥s ♣r♦è♠t ♥② ♣r♦r ♣s ♠♦②♥ s♦r à ♥ q ♠♥ sr s♥♦♥ q♥ ♦sr ♥ rtrr♠♥t ♥ s♣ér♥t q ♦♥s à ♥ s

t♥t ♦♥♥é très ♦rt s♠t ①st♥t ♥tr té♠tq s rrs ①♣♦sés ♣r ♠♥srt t ♦♠♥ s②♥tès rts t st ♥tr② rrr s s♦t♦♥s à ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs é♥♠♦♥s

♥ té♦r ♦♠♣①té ♥ ♦rt♠ étr♠♥st ♦♠♣①té ♣♦②♥♦♠ ss ♣ st é ♣t ♦rsq st rés♦r ♥ tâ ♦♠♣qé éà été ét ♥s♦♥♣ ⊆ ♥♣ t qst♦♥ ré♣r♦q ♣ = ♥♣ t ♦t rrs ♣♦ssés ♦♥t ♦tss♠♥t srré♦♠♣♥sé ♣r ♣r① ② ❯♥ ♣r♦è♠ ss ♥♣♦♠♣t st ♥ ♣r♦è♠ qs ♣t êtr rés♦ ♣r ♥ ♦rt♠ ss ♣ st à ♣r♦r été sss ♣ = ♥♣

Page 128: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

♥s ♥trs ♥ rés♦t ç♦♥ stss♥t ♣r♦é♠tq é♥ér s②♥tès ♥ ♦♥t♦♥ ♦q ♥ ♦q t ♦ ♥ ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs♣♦r ♥ ♦ tr s rs♦♥s s②sté♠tst♦♥ ♠♥t ♥s tst♦♥ érs♦♥♥ rss♦rs ♥♦r♠tqs ♦♠♥ ♣♣t♦♥ tr♦♣ rstrt té réstt ♥♦♥ r♥t ♣tr ♥ ♣rés♥t qqs♥s ♣r♠s s ♣s ♥♦♥t♦r♥s t s ♣sré♥ts

s②♥tès ♣r ♥étés

tt st♦♥ rr♦♣ s ♠ét♦s ♦♥t t st étr ç♦♥ ♣s ♦ ♠♦♥sr♣ ♥ s②stè♠ ♥étés ♦r♦♥♥♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♥tr ① tt♠♥èr ♥r♦♥ ♥r st ♦t♥ ♥ ①♥t rtrr♠♥t rs s ♣♦ss②♥♣tqs t s♦rt à qs stsss♥t s②stè♠ ♥♦♥é♥♥t s♠ét♦s st qs ♥ ♣r♠tt♥t ♣s ♦♥trôr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s

②♥tès ♥ï

♥ ♣rés♥tr ♦♥rèt♠♥t ♣r♦è♠ t s tés q ♦♠♣♥♥t tts♦sst♦♥ ét ♣♣r♦ t ♥ï s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs trrs ♥ ①♠♣ ❬♦ ❪ ♦s rr♦♥s ♥s q ♣r ♥tr ♥ tç♦♥ ♣r♦ér st très à s②sté♠tsr t q ♥ ♦♥♥ ♥ ♠♦②♥ ♣ré♦r r ǫ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♦t♥ ♦r ♣tr ♥ ♣ s♥♦♥ ♣r ssrrr

♦♥t♦♥ ♦q q ♥♦s ts♦♥s ♣♦r é♠♦♥strt♦♥ st ♦♥t♦♥ L1

+s s♥t

L1(e1, e2, e3, e4) ≡ e1e2e3e4 + e2e3e4.

♦♠♠ L1 é♣♥ qtr rs ♥r♦♥ ♥r q rés r rs♠♠♥t qtr ♥trés ss s s♦♥t rs♣t♠♥t ♣♦♥érés ♣rw =

(w1 w2 w3 w4

) ♦♥♦r♠é♠♥t ① ♥♦tt♦♥s s ♣rts ♣réé♥ts

♣♦s s②♥♣tq ①r st ♥♦té w0 s②♥tès w0 t w st s tr♦s ét♣ss♥ts

étr s②stè♠ ♥étés sr w é♥ss♥t L1

tr♦r ♥ tr w ér♥t s②stè♠

r w0

Page 129: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

tss♠♥t s ♥étés e(+) és♥ ♥ tr ♥tré ♣♦r q

L1(e(+)) ≡ vrai t e

(−) ♥ tr ♥tré t q L1(e(−)) ≡ faux ♦rs ♦♠♣♦

st♦♥ ♦♥t♦♥ rét♦♥ t ♦♥t♦♥ tt♦♥ ♥r♦♥ ♥r♦♥♥ s ① ♥étés s♥ts

w(e(+))⊤ > −w0,

w(e(−))⊤ < −w0.

s ① ♥été ♣t s ér ♥été ♥é♣♥♥t w0

w(e(+))⊤ > w(e(−))⊤.

♥ rr♦♣♥t tt ç♦♥ t♦s s trs ♣♦r sqs L1 st vrai t♦s① ♣♦r sqs L1 t faux ♦♥ ♦t♥t s②stè♠ ♥éqt♦♥s s♥t

w1 + w2 + w3 > w1 + w2 + w4, w2 + w3 + w4 > w1 + w2 + w4,

w1 + w2 + w3 > w1 + w3 + w4, w2 + w3 + w4 > w1 + w3 + w4,

w1 + w2 + w3 > w2 + w3 t w2 + w3 + w4 > w2 + w3.

és♦t♦♥ s②stè♠ ♥ ♦sr♥t s②stè♠ ♣♣rît q ♥s♠s ♥étés s s♠♣ ♥

w3 > w4, w3 > w1,

w2 > w4, w2 > w1,

w1 > 0, t w4 > 0.

Pr♠ s ♥♦♠rss tt♦♥s ♣r♠ss ♣r s ♥étés ♥♦s ♦♥s rtrr♠♥t rt♥ w1 = w4 = 1 t w2 = w3 = 2

♣♦s s②♥♣tq ①r P♦r s ♣♦s s②♥♣tqs rt♥s ♥sét♣ ♣réé♥t r ♣♦s s②♥♣tq ①r ♦t êtr ♦♥♥♥t ♠r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r à s②♥tétsr ♥trs rs ♠sss ♣♦r w0 s ét s ♥étés s♥ts q s♦♥t ♦t♥s à ♣rtr s ♥étés ♦ù e

(+) t e(−) ②♥t s 2n trs ♥tré

♣♦sss

w1 + w2 + w4 + w0 < 0, w1 + w2 + w3 + w0 > 0,

w1 + w3 + w4 + w0 < 0, w2 + w3 + w4 + w0 > 0,

t w2 + w3 + w0 < 0.

♥t ♦♥ w0 ∈ ]−5 ;−4[ q sèr ♦sr w0 = −4,5 ♥ ♠①♠sr ǫ

P♦r ♣s rté ♥♦s ♦♥s ♦♠s s ♥étés q ♣♥t s ér s trs ♦s ♦♥s ♥ ♦s ♥♦r ♦♠s s ♥étés q ♣♥t s ér s trs

Page 130: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

♥ ♥ q très s♠♣ ♥ ♣♣r♥ tt ♣r♦ér ♠♥ st très à s②sté♠tsr ç♦♥ ♥ ♥ ♣r♦ér ♦rt♠q ♥ t rtèr♥♣ ♦♠♣① ♣r♦è♠ é♦qé ♥s s ♣s ♣réé♥ts s ♠♥st ♣srs♦s s♦s s ♦r♠s s♥ts

♦rs étss♠♥t s②stè♠ ♥éqt♦♥s s♦r s ♥ ♥été ♣rtèrs ét s trs ♥ ♣t s r q♥ ♦s t♦t s②stè♠ ♦t♥

étr♠♥t♦♥ ♥ ♣♦s s②♥♣tq ér♥t ♥ ♥été ♣rtèr ♣têtr r♠s ♥ s ♣r ♥ tr ♥été

s ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦t♥ ♥ ♦♥♥t ♣s t r♦♠♠♥r tt♦♥

♣♣♦rt s ♠s é♥értrs ♥ r♠rq♥t q L s t♦rs ♥ e2e3(e1+e4) ♦♥ ét ♠♥t ♠ é♥értr L ♥s q s ♠ é♥értr♦♥♦♥t

L =2 1

, cL =

2 01 2

.

♦ù s ① rs réts tsés s♦♥t rs♣t♠♥t e1 → e2 ; e3 t e2 →e1 ; e4 ♥ r♣r♥♥t ♠ét♦ ♥ tr♦s ét♣s ért ♣r tt s♦sst♦♥ t♥ ♣♣♥t w =

(w1 w2

)⊤ s ♣♦s s②♥♣tqs s ♥trés réts ♦rrs♣♦♥

♥ts ♥t tr♠♥t

2w1 + w2 > −w0

2w1 < −w0

t w1 + 2w2 < −w0.

♦srt♦♥ s②stè♠ ♦♥t ♦rs très s♠♣♠♥t à ♥été s♥t

w2 > w1 > 0,

à ♣rtr q s rs rtrrs w1 t w2 ♣♥t êtr ♦t♥s ♥q tst♦♥ s ♠s é♥értrs ♥ ♣r♠tt t♦♦rs ♣s à tt ♠ét♦ étr♠♥r à ♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r s②♥tétsés♦♥ ♥ ♥ ♦♠♣①té st ♣rtèr♠♥t é♥t

②♥tès ♣r sr♣trs ♦

♥s s♦♥ rt ❬♦ Pt♦♥ ❪ ♦ ♠♦♥tr q♥♥s♠ sr♣trs ♣r♠ttt ♥tr ç♦♥ ♥q q ♦♥t♦♥ ♦q à s q ♥r♦♥ ♥r ♣r♦♣♦s ♥s tsr s r♥rs ♦♠♠s ♥ t ♦rrs♣♦♥♥ q st♦rt s rs s ♣♦s s②♥♣tqs ♥térté s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♥ rt♥ ♥♦♠r rs

Page 131: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

tt ♠ét♦ sèr ♥tr♠♥t très ♥ t♠♣s ♣♦r s ♥r♦♥s ♥rs ②♥t ♥ très ♣tt ♥♦♠r ♥trés ♥t t ♣r♦é♠tqès q r♥r ♠♥t ♥ ♣rt s sr♣trs ♦♥t st qst♦♥ ♥♥t♥t ♣s ç♦♥ ♥q ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ès ♦rs q ♣s t rs ❬Pt♦♥ ❪ tr ♣rt t s t① ♦rrs♣♦♥♥♥t t rét♦r ♥s♠ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s t rsr♣rés♥t♥t éà qqs ♥trés ❬ss♦♥ ❪ q ♥ésst ♥ rss sr ♥ ♠♥♠♠ ts t ♥ ♠é♠♦r 2 500 000 Go

sr♣trs ♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +s t s♦t n

+ (L) ♥s♠s trs ♥tré n é♥t L à vrai t n

− (L) s trs é♥tà faux n ≤ 8 ♦rs s sr♣trs s♥t ér♥t L ç♦♥ ♥q

a (L) =(a1 (L) a2 (L) . . . an (L)

)=

e∈n+(L)

e

t m (L) = card(

n+ (L)

),

♦ù ♦♥t♦♥ card rt♦r♥ ♥♦♠r éé♠♥ts ♥s♠ q st ♦♥♥é ♥r♠♥t

s sr♣trs trrs tr a (L) /m (L) ♣♥t s♥tr♣rétr ♦♠♠ ♥tr rté ♥s♠ n

+ (L) ♠t té à t rs s①♣q ♦rs ♣r ♥ ♥ ♦♠♣①té ♣r♠tt♥t à ① ♦♥t♦♥s ♦qs à sst♥ts ♣rtr ♠ê♠ ♥tr rté

❯tst♦♥ s sr♣trs ♣♦r s②♥tès ♥s ♠sr ♦ù L st ♥♦♥t♦♥ ♦q à s ♦ é♠♦♥tré s rt♦♥s s♥ts ♥tr sssr♣trs t s ♣♦s s②♥♣tqs w s ♥r♦♥s ♥rs rés♥t L

s ai (L) <1

2m (L) ♦rs wi < 0,

s ai (L) >1

2m (L) ♦rs wi > 0,

s ai (L) =1

2m (L) ♦rs wi = 0,

s ai (L) < aj (L) ♦rs wi < wj ,

s ai (L) = aj (L) ♦rs wi = wj .

♠♥èr ♠ét♦ ♥ï s♦sst♦♥ ♣réé♥t tst♦♥ ssr♣trs ♣r♠t ss rér ♥ ♣s s♠♣♠♥t ♥ s②stè♠ ♥étés ♦♥t rés♦t♦♥ ♣r♠t tr♦r w ♣♦s s②♥♣tq ①r s

à t rs éq♥ ♥tr ♦♥t♦♥ ♦q à s t ♦♥t♦♥ ♦q t♦t♠♥t♠♦♥♦t♦♥ ♥st ♣s r q ♥ t♦ts s ♠ét♦s q s♣♣♥t sss ❬r♦ ❪

Page 132: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

ét ♦rs ç♦♥ s♠r ♥ étr♠♥♥t s♦♥ ♥tr rs ♠ssst ♥ s ♣♦st♦♥♥♥t ♠

♦t♦s s②stè♠ ♦t♥ ♥ ♦♥t♥t ♣s ♦ré♠♥t t♦ts s ♦♥tr♥tsrt♦♥♥s ♥éssr à s②♥tès ♦rrt ♥ ♥r♦♥ ♥r ♠♣q♥ ss③ r♥ ♣r♦té q ♥tr s rs ♣♦sss w0 s♦t ♥s♠ s♥♥t ♦rs q t r♦♠♠♥r tt♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♥s♣ér♥t ♦r ♣s ♥

①♠♣ ♦♥♣t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣r s sr♣trs ♦

♦t ♦♥t♦♥ ♦q +s s♥t

L2(e1, e2, e3, e4, e5) ≡ e1e2 + (e1 + e2)(e3e4 + e3e5 + e4e5) + e3e4e5

≡ (e12

⊤ e22

⊤ (e32

⊤ e42

⊤ e5)2

⊤ (e33

⊤ e43

⊤ e5)).

s trs ♥tré n+ (L) s♦♥t

e(7) =

(0 0 1 1 1

)⊤, e

(11) =(0 1 0 1 1

)⊤, e

(13) =(0 1 1 0 1

)⊤,

e(14) =

(0 1 1 1 0

)⊤, e

(15) =(0 1 1 1 1

)⊤, e

(19) =(1 0 0 1 1

)⊤,

e(21) =

(1 0 1 0 1

)⊤, e

(22) =(1 0 1 1 0

)⊤, e

(23) =(1 0 1 1 1

)⊤,

e(24) =

(1 1 0 0 0

)⊤, e

(25) =(1 1 0 0 1

)⊤, e

(26) =(1 1 0 1 0

)⊤,

e(27) =

(1 1 0 1 1

)⊤, e

(28) =(1 1 1 0 0

)⊤, e

(29) =(1 1 1 0 1

)⊤,

e(30) =

(1 1 1 1 0

)⊤, e

(31) =(1 1 1 1 1

)⊤.

st ♥s très s♠♣ ♥ ér r s qtr sr♣trs ♦ ♥♣♣q♥t rt♠♥t éqt♦♥s s é♥ss♥t

m (L) = 17 t a (L) =(12 12 11 11 11

)⊤.

râ ① rt♦♥s ♥tr sr♣trs t ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥ ♥ ét s ♥étéss♥ts

w1 > 0, w2 > 0, w3 > 0, w4 > 0, w5 > 0 t w1 = w2 > w3 = w4 = w5.

s ♣♦s s②♥♣tqs s♦♥t ♦rs ①és rtrr♠♥t ç♦♥ s♥t w1 = 1,5w2 = 1,5 w3 = 1 w4 = 1 t w5 = 1 ♥ ♦r s②stè♠ ♠ê♠ ç♦♥ q♥s s♦sst♦♥ ♣réé♥t w0 st ♦s ♥tr ♥tr ss rs♠sss ]−2,5 ;−3[ ç♦♥ t♦t t♥t ét♠ ♥♦s ♦♥s ♦s s ♣♦s s②♥♣tqs w1 = 2w2 = 2 w3 = 1 w4 = 1 t w5 = 1 ♦rs tt ♦s ♥tr ♠ss ♣♦r w0

rt été t L1 rt été é ♥♦♥ rés s rs s sr♣trs ♦ ♥ ♦♥s♥t ♦♥ ♣s à ♥ s②stè♠ ♥étés ♦♠♣t

♥ ♥ ♦♠♣rs♦♥ ♠ét♦ ♥ï s sr♣trs ♦ ♦♥t ♥t ♦♥r rt♠♥t à ♥ s②stè♠ ♥éqt♦♥s très s♠♣ rs♠♥t tst♦♥ r♦r s ♣② ♣r s♥ ♣♦t♥t rt♥s

Page 133: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♦♥tr♥ts q ♣♥t ♦♥r à ss ♦♥s♦♥ q ♦♥t♦♥ ♦q às②♥tétsr ♥st ♣s ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s Pr rs ♦① s ♣♦ss②♥♣tqs ét♥t à ♥♦r rtrr ♥ ♣r♠t ♣s ♥♦♥ ♣s ♦♥trôr r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r ♦t♥

♥ é♥t ♥térêt ♠r tt ♠ét♦ rés ♥s ♥té s sr♣trsq r ♣r♠t ss♦r très s♠♣♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♣st rs ① ♣♦s s②♥♣tqs q é♥ss♥t r♦rs ① ts ♦rrs♣♦♥♥s ♥ t rs ♠ét♦ s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs ♣sr♣ t♦ts s q ♥♦s ♣rés♥tr♦♥s ♥s tt ♣rt ♥ôtr ♦♠♣rs

♣♣♦rt s ♠s é♥értrs ♥s s s sr♣trs ♦ tst♦♥ s ♠s é♥értrs ♥♣♣♦rt ♣s r♥ ♦s Pr ♥♦r rstrt♦♥♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ① ss ♦♥♥és ss trs é♥értrs ♥ ♣r♠t ♣s r ♥tr rté s♦♥ ♥s♠ n

+ t ♦♥ ss sr♣trsP♦r rt ♥ t réé♥érr t♦s s trs t ♥s♠ à ♣rtr ♠ é♥értr ♥ ♣s t♠♣s s♣♣é♠♥tr rt é♠♥té♠♥r s trs réts é♥érés ♣srs ♦s

②♥tès ♣r rt♦♥ ss

♥ ♥♥é ♥ t ♣èr♥t ♥ ♥♦ ♠♦②♥ ♦t♥r s②stè♠ ♥étés é♥ss♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ♥r♦♥ ♥r ❬♥t ❪ r ♠ét♦ ts s ♥tr b(1)

b(2) · · · b

(2n−1) s♣ ♥tré n ♣♦r ①♣r♠r r ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣♦r ♥tr ♥tré ♦♥♥é

b(1) =

(0 0 · · · 0 1

)⊤,

b(2) =

(0 0 · · · 1 0

)⊤,

t b(2n−1) =

(1 0 · · · 0 0

)⊤.

r ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r é♥ ♣r w t w0 sé♦♠♣♦s ♥s ç♦♥ s♥t

A(e(0)) = w0, A(e(6)) = A(e(2)) + A(b(4)) − w0,

A(e(1)) = A(b(1)), A(e(7)) = A(e(3)) + A(b(4)) − w0,

A(e(2)) = A(b(2)), A(e(8)) = A(b(8)),

A(e(3)) = A(e(1)) + A(b(2)) − w0, A(e(9)) = A(e(1)) + A(b(8)) − w0,

A(e(4)) = A(b(4)),

A(e(5)) = A(e(1)) + A(b(4)) − w0, A(e(2n+1−1)) = A(e(2n−1)) + A(b(2n)) − w0.

Page 134: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

Pr ①♠♣ s ♥r♦♥ ♥r qtr ♥trés ♦rs s ♦♥t♦♥ rét♦♥sért ♣♦r tr ♥tré e

(5) =(0 1 0 1

)⊤

A(e(5)) = w(b

(4) + b(1))

⊤ + w0,

= A(b(4)) + A(b(1)) − w0.

②♥tès s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ts♥t ① ♣r♦♣rétés ♣rtèrs sé♦♠♣♦st♦♥s ♣♣és s②♠étr t t♦r♣r♦t♦♥ s trs ♠♦♥tr♥tq st ♣♦ss étr s ♥étés s q s ér♥ts ♦♥t♦♥s rét♦♥ ♦♥t érr ♥ ♣rtr s rs A(b(2i))|ni=0 ♣sqs é♣♥♥trt♠♥t s ♣♦s s②♥♣tqs à étr♠♥r

s ① ♣r♦♣rétés é♦♥t rt♠♥t rt♠étq értr ♥ s

s ♥trs ssss ♥ ♦♥♥r ♥ é♥t♦♥ ♦r♠ sr n rs ét♥t ♥t♠♥t ♦♠♣qé ♥♦s s ①♣r♠r♦♥s ♣♦r ① t tr♦s rs t ssr♦♥s tr é♥érsr

P♦r n = 2 s②♠étr ♠♣q s étés s♥ts

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(i)) + A(e(3−i)) = st.

P♦r n = 3 s étés ♥♥♥t

∀i ∈ J0 ; 3K , A(e(i)) + A(e(7−i)) = st,

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(i)) + A(e(3−i)) = st,

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(4+i)) + A(e(7−i)) = st.

P♦r s ♣rt t♦r♣r♦t♦♥ ♠♣q s étés s♥ts s n = 2

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(2+i)) −A(e(i)) = st,

s ♥♥♥t ♣♦r n = 3

∀i ∈ J0 ; 3K , A(e(4+i)) −A(e(i)) = st,

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(2+i)) + A(e(i)) = st,

∀i ∈ J0 ; 1K , A(e(6+i)) + A(e(4+i)) = st.

♣r♦ér s②♥tès st té ♣r s r♠rqs s♥t ♣♦r ♥ ♦♥t♦♥♦q à s L ♦♥♥ L ♣r♠t ♣♦st♦♥♥r q r ♦r♠ éqt♦♥ ♣r r♣♣♦rt

à ③ér♦ L ♣r♠t é♠♥t étr ♣srs ♥étés ♥tr s rs ♦r♠s

éqt♦♥ ♥ ①♣r♠♥t q s L(e(i)) ≡ faux t L(e(j)) ≡ vrai ♦rsA(e(i)) < A(e(j))

s②♠étr t t♦r♣r♦t♦♥ ♣r♠tt♥t é♠♥r t♦♠tq♠♥t s r♦♥♥s s②stè♠ ♥étés ♦t♥ ♣rès s ① ♣♦♥ts ♣réé♥ts

rt♦♥ r sr♣r♦t♦♥

Page 135: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

s②stè♠ ♥étés ♥s ♦t♥ st ♥st ①♣r♠é ♥ ♦♥t♦♥ s n ♦♥t♦♥srét♦♥ s A(b(2i))|n−1

i=0 ♦♥t s rs ♣♥t ♠♥t♥♥t êtr ①és

♥♥ s n ♣♦s s②♥♣tqs s♥ és♥t ç♦♥ s♥t

w0 = A(b(0)),

w1 = A(b(1)) −A(b(0)),

w2 = A(b(2)) −A(b(0)),

wn = A(b(2n−1)) −A(b(0)).

①♠♣ ②♥tès ♣r rt♦♥ ss②♥téts♦♥s ♦♥t♦♥ ♦q à s L3 ♥q rs s♥t

L3(e) ≡ (e13

⊤ e23

⊤ e33

⊤ (e42

⊤ e5)),

♦♥t s s♣t trs ♥tré q é à vrai s♦♥t

e(15) =

(0 1 1 1 1

)⊤, e

(23) =(1 0 1 1 1

)⊤,

e(27) =

(1 1 0 1 1

)⊤, e

(28) =(1 1 1 0 0

)⊤,

e(29) =

(1 1 1 0 1

)⊤, e

(30) =(1 1 1 1 0

)⊤,

t e(31) =

(1 1 1 1 1

)⊤.

ès ♦rs ♥ s trs ♥tré s ♥tr n ♥ét♥t ♥s ttst ♥t s ♥q ♥étés s♥ts

A(b(0)) < 0, A(b(1)) < 0, A(b(2)) < 0,

A(b(4)) < 0, A(b(8)) < 0, t A(b(16)) < 0.

♥ ér♥t ♣r ①♠♣ q A(e(28)) > A(e(25)) ♦rs ♥t A(b(4)) > A(b(1)) ç♦♥ s♠r trs ♥étés ♣r♠tt♥t étr

A(b(4)) > A(b(2)), A(b(8)) > A(b(2)), A(b(8)) > A(b(1)),

A(b(16)) > A(b(2)) t A(b(16)) > A(b(1)).

Pr rs ♣sq A(e(15)) > 0 > A(e(14)) ♦rs

A(e(8)) + A(e(4)) + A(e(2)) + A(e(1)) − 3A(e(0)) > 0

> A(e(8)) + A(e(4)) + A(e(2)) − 2A(e(0)).

❯♥ tt♦♥ ♠ss st ♦♥

A(b(0)) = −3,25, A(b(1)) = −3, A(b(2)) = −3,

A(b(4)) = −2, A(b(8)) = −2, t A(b(16)) = −2.

s ♣♦s s②♥♣tqs ♥t q♥t à ①

w0 = A(b(0)) = −3,25, w1 = A(b(1)) −A(b(0)) = 0,25,

w2 = A(b(2)) −A(b(0)) = 0,25, w3 = A(b(4)) −A(b(0)) = 1,25,

w4 = A(b(8)) −A(b(0)) = 1,25, t w5 = A(b(16)) −A(b(0)) = 1,25.

Page 136: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

♥ trrs t ①♠♣ ♣♣rît ç♦♥ très r q s②♥tès♣r rt♦♥ s st ♥ ♠ét♦ très à s②sté♠tsr t♥t ♥tt♦♥q rqrt ♣♦r ♦① s ♥étés à étr st r♥ ré t♦t t trr s rs ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣tôt q s ♣♦s s②♥♣tqs♣r♠t ♥tr♦r ♣♦ssté ♦r♥tr s②♥tès ♣♦r q ♦♥♥ ♥r♦♥♥r ♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♣réétr♠♥é rs s trs ♥t♥t♣r ♥t♣t♦♥ s qtés s ♥r♦♥s ♥rs qs ♦t♥♥♥t P♦rt♥t ♥♦ststs ♣r♦♥t qs s♦♥t ♦♠♥t ♦♥ ♦r ♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣t♠ t ♠ét♦ s②♥tès q ♥♦s é♦♣♣r♦♥s ♥s s ♣trs s♥ts♥ tr♦ ♥ ♠rs

♥ rété tt ♠ét♦ t été ♦♥ç à ♦r♥ ♣♦r rést♦♥ ♥ ♥q ♥r♦♥s ♥rs rés♥t t♦ts s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♥ ♥♦♠r rs ♦♥♥é ❬♥ t ♥ ♥ t ❪ stàr q♥ét♥t s ré♣rss♦♥s sr ♦♥t♦♥ ♦q à s ♠♦t♦♥ r ♥ s ♦♥t♦♥s rét♦♥ s st ♣♦ss ♣r♦rr tért♠♥t ♥s♠ s ♣r♦s A(e(i))|2

n−1i=0 rés♥t s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

ér♥ts ♥s t ♥ q s trs ♥♥ ss♥t ♣s ♠♥t♦♥ ♣rs♣t ♣♦♦r é♥érr s ♥qs t♦♠tq♠♥t st rt♠♥t ♥térss♥t ♥s ♠sr ♦ù ♣r♠ttrt tsr ♣♥♠♥t s sr♣trs ♦ sts ♦rrs♣♦♥♥s ♥ét♥t ♣s ♥♦r s♣♦♥s sqà t rs rst ♥é♥♠♦♥s à rés♦r s ♦♥tr♥ts st♦ ♠tér q s♦è

♣♣♦rt s ♠s é♥értrs ♦♠♠ ♣♦r ♣r♦ér ♥ï ♦♥t tt♠ét♦ ♥st ♥♠♥t ♣s s é♦♥é ♣r♥♣ ♣♣♦rt s ♠s é♥értrs st qs st♥t rt♠♥t s trs ♥tré s♥ts ♣♦r étss♠♥t s②stè♠ ♥étés ♣♥♥t s ♣r♦♣rétés s②♠étr t t♦r♣r♦t♦♥ q ♣r♠tt♥t étr ♥étés r♦♥♥ts ♥①st♥t♣s s ♠s é♥értrs ♠s ♣♥t ♣rt♠♥t sét♥r ① ♦♥t♦♥s s♣tr ét♥t ♥♦s ♣♥s♦♥s q ♥ ♥♥ré ♣r tst♦♥ r♣rés♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr st ♣s ♠♣♦rt♥t q ♣♣♦rté ♣r ①st♥ s ♣r♦♣rétés

s②♥tès rt

s ♠ét♦s s②♥tès ♣r ♥étés ♦♥t ♥ ♦♠♠♥ ♥♣ êtr très s à s②sté♠tsr ♣r ♥ ♣r♦ér ♦rt♠q ré t♦ts s sts♠♥és ♣r ♦♠♠♥té s rst♥t ♥ t ♥ tr♦♣ ♣r♦s s ♠é♥s♠s q ♦♥♥♥t à s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs s ♦♠♣①té ss ♥♣♥ r♥ s ♠ét♦s rts s♦♥t ♥ é♥ér très ♣r♦érs t s ♣rêt♥t♥ ♠① à ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♦rt♠q s ♣r♥♥♥t à ♦♥t♦r♥r s

rt ❬♥ t ❪ ♥♦s ♥t à srr ♣rt♦♥ ♥ sss♦♥ sr st

Page 137: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

ét♣s tât♦♥♥♠♥ts rtérstqs s ♣r♦è♠s ss ♥♣ ♥ ♣t♥t♥ rt♥ ♣♣r♦①♠t♦♥ sr réstt ♦t♥ ♥s tt st♦♥ st ♥♦rr♥ s ① és s♥ts ♥r♦♥ ♥r s②♥tétsé ♥ rés ♣t êtr ♣s ①t♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q

à s ésré ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs sr ♣têtr ♦t♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r

♥q

②♥tès ♣r ♣s♦♥rs♦♥

♥ ♦♥s♦♥ ss tr① sr s rés① ♥r♦♥s rs ä♥ ♣ ♥ ♣r♠èr ♠ét♦ ♥②tq s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs ♣ ♣r♥r ♥ r ♥ ♦♥tr♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♠♥♠♠ ❬ä♥t♦s②t③ ❪ ♠ê♠ ç♦♥ q s ♠ét♦s st♦♥ ♣réé♥t ♦♥t♦♥ ♦q à s L ♦t t♦t ♦r êtr trt ♥ ♥étés ♥ ② ♥♥ttt ♦s ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ǫ ésré P♦r j ∈ J0 ; 2n − 1K s s♦♥t

w⊤e

(j) + w0 ≥ ǫ > 0 s L(e(j)) ≡ vrai,

−w⊤e

(j) − w0 ≥ ǫ > 0 s L(e(j)) ≡ faux.

à ♥♦r s②stè♠ ♥étés ♦t♥ st rs♠♠♥t très r♦♥♥t t ♦♥♥t ♦♥ s♠♣r ♥ ♦♥séq♥ ♦s ♦r♠ ♠tr s②stè♠s①♣r♠ ♦rs ç♦♥ s♥t ♦ù s e

(ji)|ki=1 s♦♥t s trs ♥tré rt♥s♣♦r ♦r♠r s ♥étés ♥♦♥ r♦♥♥ts t ♦ù ♣♦s s②♥♣tq ①r t s♣♦s s②♥♣tqs s♦♥t rr♦♣és ♥s ♥ ♠ê♠ ♠tr w0

±1 ±e(j1)

1 ±e(j1)

2 · · · ±e(j1)n

±1 ±e(j2)

1 ±e(j2)

2 · · · ±e(j2)n

·

±1 ±e

(jk)

1 ±e(jk)

2 · · · ±e(jk)n

w0

w1

w2

wn

ǫǫǫ

,

⇔ EL⊤w0 ≥ ǫ.

s s♥s + t − ② s♦♥t tés s♦♥ q L(e(ji)) st r ♦ ss ♦♥♦r♠é♠♥t① éqt♦♥s

♥tt♦♥ é♥ ä♥ st tr♥s♦r♠r ♥été ♠tr ♥ été t rés♦r s ♦ts ssqs èr ♥ér ♥ ♥rs♥t ♠tr EL r ♦♠♠ tt r♥èr ♥st ♥ é♥ér ♣s rré ♣s ♥s q ♦♦♥♥s t s♦♥t ♦r r♦rs à s ♠tr ♣s♦♥rsE

+

L s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t L s♦♥t ♦rs ♦♥♥és ♣r rt♦♥

w0 = E+

L⊤ǫ.

Page 138: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

♥ rété s ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s s♦rt ♥ ♦♥stt♥t ♣s ♥ s♦t♦♥①t s②stè♠ ♠s ♥ s♦t♦♥ ♠♥♠ s♥s s ♠♦♥rs rrésPr ♦♥séq♥t s ♣t q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ré ♥r♦♥ ♥rs②♥tétsé s♦t ♥érr à ǫ ♦r ♥ét q s♥rt q ♥r♦♥ ♥r♥ rés ♣s ♦♥t♦♥ ♦q ♣♦r q été ♦♥ç

Pr rs st♠♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s t ♠♥èr r♦ssèr ♥ ♦♥t sr ②♥♠q s ♣♦s s②♥♣tq ♥ t s ♣♦s s②♥♣tqsw0

′ rés♥t L ♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦ tsé ♥séqt♦♥s s♦♥t ♦♥♥és ♣r

w0′ = 2E+

L⊤ǫ = 2w0,

q ♦rrs♣♦♥ ♥ à ♥ ②♥♠q ♦ w0

①♠♣ ②♥tès ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣r ♣s♦♥rs♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q L4 +

s e1(e2 + e3 + e4) + e2e3e4 ♦♥♥ s②stè♠ ♥étéss♥t

w1 + w4 + w0 > 0, w1 + w3 + w0 > 0, w1 + w2 + w0 > 0,

w2 + w3 + w4 + w0 > 0, w2 + w3 + w0 < 0, w2 + w4 + w0 < 0,

w3 + w4 + w0 < 0, t w1 + w0 < 0.

①♣rss♦♥ ♠tr s②stè♠ t q st é♥ ♥s éqt♦♥ sért ♦rs

EL4 =

1 1 0 0 11 1 0 1 01 1 1 0 01 0 1 1 1−1 0 −1 −1 0−1 0 −1 0 −1−1 0 0 −1 −1−1 −1 0 0 0

.

♣s♦♥rs EL ♦♥♥ ♠tr

E+

L4=

1

8

−3 −3 −3 −7 −5 −5 −5 −94 4 4 4 4 4 4 40 0 4 4 0 0 4 40 4 0 4 0 4 0 44 0 0 4 4 0 0 4

.

P♦r ♥ r ♠r q♦♥q éqt♦♥ ♦♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqss♥ts

w0 = −5ǫ, w1 = 4ǫ, w2 = 2ǫ, w3 = 2ǫ t w4 = 2ǫ.

♥ ♣t érr q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ré♠♥t ♦t♥ st ♥ ǫ

s♣érr ♠s ♥st é♥ér♠♥t ♣s ♥ ♣r♦è♠

Page 139: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♥ Ptôt q ①r rtrr♠♥t s ♣♦s s②♥♣tqs ♥ ♦♥t♦♥ s♦♥tr♥ts ①♣r♠és ♣r s②stè♠ ♥étés tt ♠ét♦ s②♥tès ♣r♣s♦♥rs♦♥ t ♥ ♠♥♠st♦♥ ♦ ♣r rtèr s ♠♦♥rsrrés P♦rt♥t ♥st s♦♠♥t ♣s é♥t q ♦♥s s②sté♠tq♠♥tà ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♣♦ss ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥ ♣rtq st ♥é♥♠♦♥s s♦♥t s ♦rsq ♥♦♠r rs st q ①♣q s♥s♦t sès r♥♦♥tré ♣r tt ♠ét♦ ♥s ♦♠♠♥té s rés① ♥r♦♥s rs

♣♦ssté é rér ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♠♣é♠♥tt♦♥s♦t♥s st à ♥♦tr s ♦♣ ♣s st tt ♠ét♦ t♠♥t ♠ért ♣♦st♦♥♥r ç♦♥ ♦♣t♠ ♣♦s s②♥♣tq ①r s réè♥♣ ♦♣t♠sr s rs s ♣♦s s②♥♣tqs w r ♥♦s ♦♥s ♠♦♥tré♥s ♣rt ♣réé♥t q ♣♦t ♣♣♦rtr ♥ ♥ s♥t sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ②♥♠q ♦ ① ♣♦r s ♣♦s s②♥♣tqs tt♠ét♦ ♥ ♣r♠t ♦♥ ♣s str ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♥r♦♥s♥rs q é♥èr

♣♣♦rt s ♠s é♥értrs ♣r♥♣ té s②♥tès ♣r♣s♦♥rs♦♥ rés ♥ ♦s ♣s ♥s étss♠♥t s②stè♠ ♥étés é♣rt ♦♠♠ ♥♦s ♦♥s ♥s st♦♥ ♣réé♥t tst♦♥ s ♠sé♥értrs t r♥♠♥t tt ♦♣ért♦♥ st t♥t ♣s r q qté s②stè♠ ♥étés tsé ♣♦r ♣s♦♥rs♦♥ ♥♥ ♦♣ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t t s ♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s

Pr ①♠♣ s s s③ ♥étés trés s s③ trs ♥tré ♦♥t♦♥♦q L4 ①♠♣ ♥t été tsés ts qs ♣♦r ♦♠♣♦st♦♥ EL4 ♦rs s ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s r♥t été

w0 = −1,5ǫ, w1 = 1,5ǫ, w2 = 0,5ǫ, w3 = 0,5ǫ t w4 = 0,5ǫ,

t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ré♠♥t ♦t♥ rt 0 q q s♦t r ①é ♣♦r ǫ

♦r♠♠♥t tst♦♥ s ♠s é♥értrs s trt sr rt♦♥ ç♦♥ s♥t

w0 = E+

L⊤ǫ,

♦ù E+

L r♣rés♥t s②stè♠ ♥étés ♦t♥ à ♣rtr s trs é♥értrs L t ① s ♠ ♦♥♦♥t

①♠♣ ❯tst♦♥ ♠ é♥értr ♣♦r s②♥tès♥ ♥r♦♥ ♥r ♣r ♣s♦♥rs♦♥

♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q tsé ♥s ①♠♣ ♥s qs ♦♥♦♥t sér♥t ♥ ♦♥t♦♥ s ① rs réts ea → e1 t eb →

Page 140: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

e2 ; e3 ; e4

L4 =

1 10 3

cL4 =

1 00 2

.

s qtr trs ♦♥♥♥t s②stè♠ ♥étés s♥t

wa + wb + w0 > 0, 3wb + w0 > 0,

−wa − w0 < 0, t −wb − w0 < 0.

♦r♠ ♠tr ♥s q s ♣s♦♥rs s♦♥t ♦♥

EL4 =

1 1 11 0 3−1 −1 0−1 0 −2

t E+

L4=

1

4

−5 −3 −5 −76 2 2 62 2 2 2

.

♣♣t♦♥ ①♣rss♦♥ ♦♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts q s♦♥t♥ s ♠ê♠s q ① ♦t♥s ♥s ①♠♣

w0 = −5ǫ, wa = 4ǫ = w1, t wb = 2ǫ = w2 = w3 = w4.

②♥tès ♣r t① ♥s

♠ét♦ s②♥tès ♣r♦♣♦sé ♣r P ♥s② s♥s♣r s t♥qs ♠♥♠st♦♥ tsés ♥ s②♥tès rts ♦qs ❬♥s t ❪ ♥str ♠♥♠st♦♥ ♣r ts r♥ tt ♠ét♦ ♦♥sst à rr♦♣r strs ♥tré ♦r♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥té ♣s ♦♠♥rs r♦♣s ♦t♥s ♣♦r résr ♦♥t♦♥ ♦q à s②♥tétsr st ♥ étrès ♥térss♥t ♥s ♠sr ♦ù t♦rs s②♥tès ♦♥t♦♥s ♦qs♥♣♣rt♥♥t ♣s à s s♦s ♦r♠ rés① ♥r♦♥s ♥rs ♣s ♥é♦♠♣♦s♥t ♦♦♥tr♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♥♦r♠♠♥t rés ♥ s ♥r♦♥ ♥r ♥ ♣srs s♦s♦♥t♦♥s ♦qs à s ♣r♠t ♠♥tr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♥r♦♥s ♦t♥s

s②♥tès ♥ ♦♥t♦♥ ♦q n rs ♠♥ ♥s ♦♥sttt♦♥ ♥t sr ♠♦è s ts r♥ stàr ♥ ts♥t ♦r②♣♦r rss♠r ♠①♠♠ s trs ♥tré ♥ts s trs ♥tréé♥t ♦♥t♦♥ ♦q à vrai ♦♥t ♥st êtr rr♦♣és ♥ s♥t ssé♠s rr♦♣♠♥ts ♣rééts t q ♦rrs♣♦♥♥t à s ♦♥t♦♥s ♦qs♦♥t ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ r♦st st éà ♦♥♥ ♥s s t♦s s trs ♣♥têtr ♦rts ♣r ♥ s r♦♣♠♥t ♦rs ♥ s ♥r♦♥ ♥r st s②♥tétsé♥s s ♦♥trr q r♦♣♠♥t st s②♥tétsé sé♣ré♠♥t ♥ t♥t ♥r♦♥s ♥rs q sr♦♥t ♣r st ♦♠♥és trrs ♥ ♣♦rt ou

s sé♠s r♦♣♠♥t ♣♦r n = 2 à 4 s♦♥t rs♣t♠♥t ♦♥♥és ♥s srs t à s ssttt♦♥s ♦ ♥rs♦♥s rs ♣rès ♥♠♥èr é♥ér st ss③ ♣ré♦r r s sé♠s ♣♦r ♥

Page 141: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♥♦♠r rtrr rs ❬♠♠② ❪ q ♥♣ ♥ ♣ ttt♥q s s♠♥ts ss sr rt♥s s sé♠s r♣rés♥tés ♥q♥t strs ♥tré ♦♥t ♠ét♦ s②♥tès r t♥r ♦♠♣t ♣♦r étr s②stè♠ ♥étés à rés♦r ♥s ss tr① tr r♦rs à ♥ ♠ét♦ s②♥tès éré ♣s♦♥rs♦♥ ♣rés♥té ♥s s♦sst♦♥ ♣réé♥t ét♥t st ♥ ♣rtq très ♠♥r ♥ sé♠ r♦♣♠♥t s♥s ♦r r s ♣♦s s②♥♣tqs q rés♥t st ♦♥ à ♥♦tr s♣réér ♠é♠♦rsr s r♥rs ♦♥♦♥t♠♥t ① sé♠s t ♥s étr ♦r s rr à q ♦s q♥ sé♠ sr tsé

①♠♣ ②♥tès ♣r ts ♥s

♦t ♦♥t♦♥ ♦q L5 6∈ s qtr rs s♥t

L5(e1, e2, e3, e4) ≡ e1e3 + e1e3) + e2e4 + e2e4.

♦rtr t ♥s L5 ♠♥ ① r♦♣♠♥ts ♦r r q s♥ q sr s②♥tétsé s♦s ♦r♠ L5 ≡ L(1)

5 +L(2)

5 ♦♠♠s ① r♦♣♠♥ts ♦♥t été résés à ♠ê♠ sé♠ ♦r r ♦♥t s ♣♦s s②♥♣tqs s♦♥t s s♥ts

w0 = −1,5, w1 = −1, w2 = 2, w3 = −1, t w4 = 2,

st ♥tr s ♥rs♦♥s t ssttt♦♥s ♣r♠tt♥t ♣♦st♦♥♥r ♦rrt♠♥t r♦♣ r t s ré♣rtr sr s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦rs②♥tétsr L(1)

5 t L(2)

5 ♦r ♣r♦♣♦st♦♥ ♣ ♦♥♥ ♥ é♥t♣♦r L(1)

5

w0 = −0,5 w1 = −2 w2 = −1 w3 = 2 t w4 = 1,

t ♣♦r L(2)

5

w0 = −0,5 w1 = 2 w2 = 1 w3 = −2 t w4 = −1.

♥②s s ① ♦♥t♦♥s ♦q ♦♥♥

L(1)

5 = e1e3 + e1e2e4 + e3e2e4

t L(2)

5 = e1e3 + e1e2e4 + e3e2e4,

♦♥t s♦♥t♦♥ r♦♥♥ ♥ L5

♥ t ♣♣♦rt s ♠s é♥értrs tt ♠ét♦ s②♥tès sèrsrt♦t ♥térss♥t ♣r s ♣té à é♥érr s rés① ♥r♦♥s ♥rs ♣tôtq s ♥r♦♥s ♥s ♥s r♥r s t rs r♦♥♥tr q♥♣♣♦rt ♥ ♥♥♦t♦♥ é♥♠♦♥s s st♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥tst ss s♠♣ q ♥ ♠t♥t s sé♠s rr♦♣♠♥ts à ① ♦♥t♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♦♣t♠ st ♦♥♥ ♥② ♥ t ♥ rsq ♦t♥r ♥rés ♦♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♦♥♥rt ♣s

Page 142: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ⑤ ♣tr

00 1001 11

00

01

10

11

1 1 1

11

11

111

1

1

0

0

0

0

(e1e2)

(e3e4)

r

②♥tès ♦♥t♦♥♦q ①♠♣ à sé♠ rr♦♣♠♥t r

0 1

0

1

(e1)

(e2)

0 1

0

1

(e1)

(e2)

0 1

0

1

(e1)

(e2)

r

r♦♣♠♥ts ♥s♣♦r s②♥tès ♥r♦♥s♥rs ① ♥trés

é♥♠♦♥s tt ♠ét♦ ♥st ♣s stss♥t ♥s ♠sr ♦ù ♥ s st♣s à ♠ê♠ t s♣♣♦s s♣♦♥té sé♠s rr♦♣♠♥ts ♦♥t ♦t♥t♦♥ ♥st ♣s é♥t ♦s ♠♦♥trr♦♥s ♥s ♣tr q r♣rés♥tt♦♥s♦s ♦r♠ ♠ é♥értr ♣r♠t ♥s ♥ rt♥ ♠sr s♦t♦♥♥r ♣r♦è♠ ♦s ② r♣r♥r♦♥s ♦rs tt é♠r ♣♦r s②♥tétsr s rés① ♥r♦♥s ♥rs ♦rsq sr ♥éssr

s ♥q ♠ét♦s ♦♥♥♥t ♥ r ♣♣rç s tés r♥♦♥trés ♦rs s②♥tès ① ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♦♥♥éq ♦s q étt ♣♦ss ♥♦s ♦♥s ♠♦♥tré ♦♠♠♥t tst♦♥ s♠s é♥értrs ♣r♠ttt s ♠é♦rr ç♦♥ s♥t é♥♠♦♥ss ♠ét♦s ♦♥t ♥t ♥tr♦r ♣srs ♣♦♥ts s q ♥♦s tsr♦♥s♥s s ♣trs s♥ts ♣♦r é♦rt♦♥ ♥♦s ♣r♦♣rs ♠ét♦s s②♥tès s sr♣trs ♦ sérr♦♥t très ♣r♦r♠♥ts ♣♦r tr♥s♦r♠r ♥ t

érté ♥ ♠ é♥értr ♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s②♥tès ♣r ♣s♦♥rs ♦♥r à ♥♦tr

♠ét♦ s②♥tès s②♥tès ♣r t① ♥s ♥s♣rr ♥♦tr ♣r♦♣r ♠ét♦ é♦♠

♣♦st♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

Page 143: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

r♦♣♠♥ts ♥s♣♦r s②♥tès ♥r♦♥s

♥rs tr♦s ♥trés

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

0 1

00

01

10

11

(e1e2)

(e3)

r

r♦♣♠♥ts ♥s♣♦r s②♥tès s

♥r♦♥s ♥rs qtr ♥trés

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

00 1001 11

00

01

10

11

(e1e2)

(e3e4)

Page 144: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

11Synthèse spectrale

d’une fonction logique à seuil

♣tr ♣réé♥t ♣rés♥té qqs♥s s ♠ét♦s s②♥tès ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♣rss ♥s ttértr t q ♦♥stt♥t réstr♥ts ① ♠ét♦s ♣r ♣♣r♥tss é♥♠♦♥s ♥ ♥ qté ♥

♥♦♥é ♣♦r s ♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s ♣r r s ♥st ♣s ♥éssr♠♥t r♥③♦s ♥ q s ♠ét♦s ♥♥t ♣s été s♣éq♠♥t ♠ss ♣♦♥t♣♦r tsr s ♠s é♥értrs s ♠é♦rt♦♥s ♣♣♦rtés ♣r s r♥èrss♦♥t ♥é♥s ♥ ♣rtr ♣♦r ♦r♠t♦♥ s s②stè♠s ♥étés rtérs♥t s ♦♥t♦♥s ♦qs à s s②♥tétsés ♦♥r♠ ♥térêt tsr ♥♦r♠s♠ ♣r♦ s ♣r♦♣rétés s ♥r♦♥s ♥rs t ① s ♦♥t♦♥s♦qs à s

♣tr ♦r s②♥tès ♥②tq ♥r♦♥s ♥rs à ♣rtr r♣rés♥tt♦♥s ♥ ♠s é♥értrs ♦♥t♦♥ ♦q qs ♦♥t ♠♣é♠♥tr t s♣ésr ♥s ♥ ♠ét♦ s②♥tès ♣r♠t trr ♣♥♠♥t ♣rt srtérstqs s ♠s é♥értrs ♣sqs s♦♥t très ♣ r♦♥♥ts ♦rt t♦r t♠♥t ♦♥s♥t ♣♦r é♠♥r s ♥étés s♣rs ♣t♠♥t♥♥t êtr r♥tré sr ♦♣t♠st♦♥ s ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥s ♥①♣♦t♥t rérsté ♥ér♥t ① ♠s é♥értrs ① ♠ét♦s s②♥tès ♣♥t êtr é♦rés ♥ ♦♥t♦♥ ♠♦r♣♦♦ s ♠s é♥értrs

Page 145: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♦r♣♦♦ s ♠s é♥értrs

Pr ♠♦r♣♦♦ ♥♦s és♥♦♥s strtr s♦♥ q ♥ ♠ é♥értr sé♦♠♣♦s ♥ s♦s♠s é♥értrs r s♥t♦♥ ♦q tt strtrérrq st réstt ① ♦r♦♥♥♥♠♥ts ♦♥♠♥t① sr sqs r♣♦s é♥t♦♥ ♠ê♠ ♠ é♥értr s rs réts s♦♥t ♥és ♣r♦rr ♥♥ ér♦ss♥t t s trs é♥értrs ♥s ♦rr ①♦r♣qér♦ss♥t ♠♣q ♦♥ q♥ ♠ é♥értr ♦♥t s ♦♠♣♦s♥ts ♦♥tété ♦ss ç♦♥ rtrr ♥ ♦rrs♣♦♥ ♣s ♥éssr♠♥t à ♥ ♠ é♥értr ♥s ♥ ♦♣tq s②♥tès st ♦♥ ♠♣ért r rs♣t s ① rt♦♥s ♦rr s♦s ♣♥ ♦t♥r s ♥r♦♥s ♥rs ♦♠♣♦rt♠♥t t♦t♠♥t ét♦r

étt♦♥ ♠s ♠s ♥ ♦r♠♥ ♠ é♥értr

❯♥ ♠ é♥értr ♦♥t s trs é♥értrs s♦♥t ♥s és♦rr st rt♠♥t à ♥tr t à ♦rrr ♦♠♠ str ①♠♣ s♥t

L1 =

1 0 1 01 0 0 10 1 1 01 1 0 0

,

t rt ♥ rété û sérr

L1′ =

1 1 0 01 0 1 01 0 0 10 1 1 0

.

Pr ♦♥tr éttr q♥ ♠ é♥értr été ért s ♥trés réts♥s és♦rr st ♥ ♣s t ♠♥ ♥ rt♥ ①♣rts ♣♦r érs ♥♦ér♥s q ♥tr♦t Pr ①♠♣ s ① r♥rs trs é♥értrs ♠ é♥értr L2 ♦♥♥é ♣rès ♥s s♣ rét ♦r♠é srs e1 e2 t e3 s♦♥t ♥♦ér♥ts

L2 =

2 1 11 2 10 3 0

.

♥ t r♥r tr é♥értr sèr q r rét e2 st àr♥r L2 r s st é à tr♦s r ♥ tt r ét♥t 2 st♥♦r♠♠♥t ♠♦♥s ♥♥t q e1 q st ♦♥trt ♣r ♥t r♥r tré♥értr r♥r ♠♦♥tr ♥ t q ♣rt ♥ ♥té ♥ e2 ♥st

Page 146: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

♣s ♦♠♣èt♠♥t ♦♠♣♥sé ♣r ♥ ♥ ♥té ♥ e1 ♥s s♦♥trr ♥rt ♣s été ♥éssr ♠♥tr é♠♥t r e3 ♣♦r♥r ♦♠♣♥sr ♣rt sr e2

♥q ♦♥ q e2 st ♣s ♥♥t q e1 q ♥st ♣s ♥♦r♠ ét♥t ♦♥♥ésrs ♥s rs♣ts tt ♠ é♥értr ♦t ♦♥ sérr ♦rr e2e3 e1 t ♥ ré♦r♦♥♥♥t s trs é♥értrs ♥ ♦♥séq♥

L2′ =

3 0 02 1 11 1 2

.

s ♠s é♥értrs s♦♥t ♦t♥s à s t♥qs érts ♥s ♠♥srt ♦r s ♣trs t ♦rs s sr♦♥t ♥éssr♠♥t ♦rrt♠♥t♠ss ♥ ♦r♠ s♦rt q qst♦♥ s♦r ♦♠♠♥t ♦rrr értr ♥♠ é♥értr ♠ ♦r♠é ♥ ♣s ♥térêt ♠♠ét ♦t♦s rést♦♥♥ ♦ ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr st ♥ ♠♦②♥ très r♣

étr♠♥r s ♥ ♠ é♥értr st ♦rrt♠♥t ♠s ♥ ♦r♠

Pr ①♠♣ rést♦♥ tst sr ♠ é♥értr ♣réé♥t L2♦♥♥

L2 =

2 1 01 2 01 1 10 3 00 2 1

→ L2 =

2 2 02 1 11 2 01 1 10 3 0

6= L2,

t♥s q ♠ê♠ ♦♣ért♦♥ sr L2′ ♦♥♥

L2 ′ =

3 0 02 1 02 0 11 1 01 0 2

→ L2 ′ =

3 0 02 1 11 1 2

= L2

′,

♦♥r♠♥t ♥s q ♠s ♥ ♦r♠ L2 ♥st ♣s ♦♥♥ ♠s q L2

′ st

♠rq ♠ é♥értr ♦t♥ ♣rès ♦ ♦♠♣é♠♥tt♦♥ st t♦♦rs♥ ♠ é♥értr ♦rrt♠♥t ♠s ♥ ♦r♠ st ♥ réstt é♥ér q♥ sr ♣s é♠♦♥tré ♥s ♠♥srt é♥♠♦♥s ♦♠♠ ♠♦♥tr tst srL2 ♠ é♥értr ♦t♥ ♥ ♦♥stt ♣s ♥ rs♦♥ ♦rré ♠é♥értr ♦r♥

♦♠♣①té tt ♠ét♦ ért ♥érté ♦rt♠ ♦♠♣é♠♥tt♦♥

Page 147: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♥ r♥ tt ♦♣ért♦♥ ♦ ♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♣t êtr tsé ♣♦r ré♣rr ♥ ♠ é♥értr ♥ ♦r♠é ♠s ♦♥t é♥t♦♥ srt ♣♦r♥ rs♦♥ ♦ ♣♦r ♥ tr ♥♦♠♣èt ♣r♦sss ♦♠♣ét♦♥ résé ♣r s st à r♣♣r♦r ♣r♦♣rété é♥érst♦♥ ♦sré ♥s s ♠ét♦s ♣r♦r♠♠t♦♥ ♣r ♣♣r♥tss ♦t♦s ét ♣rt♥♥ ♦q ♥t é♥érst♦♥ st ♥ st éts q ♥♦s ♥♦rr♦♥s ♣s ♥♦♥ ♣s ♥s ♠♥srt

♣♠♥t s♣tr ♥ ♠ é♥értr

r♣♠♥t s♣tr st ♥ rtérstq ♠♦r♣♦♦q s ♠s é♥értrsér♥t ç♦♥ ♦♥t s s♦s♠s q ♦♥stt♥t s♠rq♥t s ♥s ♥ss trs st ♥ ♣r♦♣rété ♠♣♦rt♥t ♥s ♠sr ♦ù ♥♦s ♠♦♥trr♦♥sq rtérs ré ♥tré♣♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs tr w

sàs étr♠♥t♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ǫ ♦t♥ ♣r♠t♥s r t♦♠tq♠♥t rs ♠ét♦ s②♥tès ♠① ♣♣r♦♣réà ♥ ♠ é♥értr ♦♥♥é

Pr rs s ♠s é♥értrs s♣tr r♣é s s②♥téts♥t ♥ ♥r♦♥s♥rs ♦♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t st ♥ ♠♦②♥♥ ♣s q s♠s é♥értrs s♣tr ♥♦♥ r♣é st t♥t ♣s ét tt rtérstq ♠♦r♣♦♦q ♥s ♣rs♣t ♣♦♦r é♦♠♣♦sr s♠s é♥értrs ♥ ♣srs ♠s s♣tr ♥♦♥ r♣é ♦rsq♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t tr♦♣ éé sr rqs ♦r ♣t

é♥t♦♥ ♥tt r♣♠♥t s♣tr ♥t ♦rr ♥ é♥t♦♥♦r♠ tt ♣r♦♣rété ♠♦r♣♦♦q ♦♥sér♦♥s s ① ♠s é♥értrss♥ts

L3 =

1 1 0 0 0 01 0 2 1 0 01 0 2 0 2 01 0 2 0 1 3

t L4 =

1 1 0 0 0 01 0 2 1 0 01 0 2 0 2 01 0 1 1 2 3

.

s ① ♠s ♦♠♣t♥t s s① ♠ê♠s rs réts t ♦♥t ♠ê♠ ♥♦♠r trs é♥értrs P♦rt♥t ♥♦s ♦♥s ♦r q s♣tr L3 ♥st ♣sr♣é ♦rs q L4 st ♥ t ♠ss s♦s r ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠

éqt♦♥s s ① ♠s sèr♥t ♦r ♥ strtr ♦q ér♥t L4 ♥ ♣rtr ♥ strtr rr ♥ ♣s r ♥ r♠t♦♥s q L3♦♠♠ ♦♥r♠ r

L3(ei|6i=1) ≡ (e1

2

⊤ (e21

⊤ (e33

⊤ (e41

⊤ (e52

⊤ (3

⊤e6)))))),

t L4(ei|6i=1) ≡ (e1

2

⊤ (e21

⊤ (e33

⊤ (e41

⊤ (2

⊤e5))3

⊤ (e42

⊤ (e53

⊤ (3

⊤e6)))))).

Page 148: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

1⊤

1⊤

2⊤

2⊤

3⊤

3⊤

e1

e2

e3

e4

e5

e6

♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥ ♦q L3 é♥ ♥s éqt♦♥

1⊤

1⊤

2⊤

2⊤

2⊤

3⊤

3⊤

3⊤

e1

e2

e3

e4

e4

e5

e5

e6

racine

d’ordre 2

spectral

repliement

♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥ ♦q L4 é♥ ♥s éqt♦♥

r

❱sst♦♥ r♣♠♥ts♣tr trrs sstrtrs rs s♦♥t♦♥s ♦qs à s

q r♠t♦♥ t ♥tr♥r ♥ ♣♦s s②♥♣tq s♣♣é♠♥tr ♥s ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♠♣q♥t t♥t s♦♥ ①♣rss♦♥ ♥②tq ❬é♥é ❪

❯♥ é♥t♦♥ ♥tt r♣♠♥t s♣tr s ♠s é♥értrs ♣♦rrt ♦♥êtr ♦r♠é ♦♠♠ ♥♦♠r r♠t♦♥s q s♦♥ ①♣rss♦♥ ♥ ♥s♦♠♠

t ♥tr♥r ♦t♦s ♥♦s ♣réèrr♦♥s à tt é♥t♦♥ ♥ rtèr rt♠♥t①♣r♠é sr s ♠s é♥értrs ♥ t s r♥èrs ét♥t ♥qs sr ♥♣s érr s s sts♦♥t à rtèr ♣tôt q rr à s♦r sr ①♣rss♦♥ ♥ ♥s♦♠♠ q ♥st ♣s ♥q ♣t s ♠ttr s♦s ♥ ♦r♠q ♥ t ♣s ♥tr♥r r♠t♦♥s

é♥t♦♥ ♦r♠ r♣♠♥t s♣tr é♥t♦♥ s♥t éq♥tà é♥t♦♥ ♥tt ♣rr♣ ♣réé♥t st ♠♥t♥♥t ♣r♦♣♦sé

é♥t♦♥ ♣♠♥t s♣tr ♥ ♠ é♥értr ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s +

s ♥②♥t q♥ sr rét ♥ ♣rés♥t ♣s r♣♠♥t s♣tr

Pr rérr♥ ♥ ♠ é♥értr d rs réts ♥ ♣rés♥t ♣s r♣♠♥t s♣tr s t s♠♥t s ♥② ♣s q ① r♥s ♦rr r ér♥t t s s♦s♠s é♥értrs ♦rrs♣♦♥♥ts ér♥t

s ♥② ♥ q♥ ♦rs ♥ ♣rés♥t ♣s r♣♠♥t s♣tr s ② ♥ ① ♦rs s♦s♠ é♥értr ♦rr tté à ♣s r♥

r♥ st ♦♥t♦♥ ♦q vrai t♥s q s♦s♠ é♥értr ttéà tr r♥ ♥ ♣rés♥t ♣s r♣♠♥t s♣tr

♥s s ♦♥trr ♠ é♥értr ♥ s♣tr r♣é

♥ strr s rtèrs ♥tr♦ts ♣r tt é♥t♦♥ t ①♣tés ♥s ♦rt♠ ① s♦♥t ♣♣qés ① ♠s é♥értrs L3 t L4 ♣ ♥s ①♠♣ s♥t

Page 149: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

①♠♣ st r♣♠♥t s♣tr ① ♠s é♥értrs

é♦♠♣♦st♦♥ L3 ♥ s♦s♠s é♥értrs ♦♥♥

L3 →

1 0 0 0 00 2 1 0 00 2 0 2 00 2 0 1 3

1000

0 0 0 0

2 1 0 02 0 2 02 0 1 3

→222

1 0 00 2 00 1 3

100

0 0

2 01 3

21

0

3.

q ét♣ ♦rrs♣♦♥ ♥ à é♥t♦♥ q ♦♥t à ♦♥s♦♥ q s♣tr L3 ♥st ♣s r♣é

Pr ♦♥tr ♠ é♥értr L4 ♣rés♥t ♥ r♣♠♥t s♣tr

L4 →

1 0 0 0 00 2 1 0 00 2 0 2 00 1 1 2 3

1000

0 0 0 0

2 1 0 02 0 2 01 1 2 3

→221

1 0 00 2 0

⇐1 2 3

,

♣sq ♠ é♥értr r♣éré ♣r ♥ ♦è rt û êtr ♠é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q vrai t ♦ ♣r ♦♥séq♥t é♥t♦♥

♦rt♠

st r♣♠♥t ♥♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ tst❴r♣♠♥tt♦r♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♣r♦♥t ♥ ♠ é♥értr ♦♥♥é

Pr♠ètrs − ♠ é♥értr à tstr∗

♦♥t♦♥ tst❴r♣♠♥t ♦♦♥ ④ t − ♣r♠èr r♥ ♦rr

♥tr t ❬❪❬❪

s♦s − s♦s−♠ ♦rr rt à t♠♥rtr s♦s s♦s♠t

tst s s♦s st ♦♥t♦♥ r ♦♥ sét♦♥♥ r♥ s♥ts s♦s♦♥t♦♥ r ④

t ❬❪❬❪s♦s s♦s♠t

s tst❴r♣♠♥ts♦s ④rt♦r♥r①

⑥s♥♦♥ ④ tst s ② s r♥s ♦rr s♣♣é♠♥trs

s str♥t− ④rt♦r♥r①

⑥⑥

rt♦r♥rr⑥

Page 150: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

w1

w0

0

e

w2w3

e1

e2

e3

A(e)

vecteur generateur

vecteur generateur

spectre

conjoint

000

001

002

010

011

012

020

021

022

030

031

032

100

101

102

110

111

112

120

121

122

130

131

132

r

♣rés♥tt♦♥ r♣q ♦♥t♦♥ s♣tr ♥♦♥t♦♥ ♦q à s ♥sq s♣tr ♠é♥értr ♦rrs♣♦♥♥t

♥ ♣♣♦rtr ♥ s ① st♦♥s ♦♥srés à s②♥tès s♣tr ♥♠ é♥értr ♥ r♣rés♥tt♦♥ r♣q s♣tr s r♥èrs été♠♥é st ♣rés♥té ♥s s♦sst♦♥ s♥t

❱sst♦♥ s♣tr ♥ ♠ é♥értr

♦rsq r s ♣♦s s②♥♣tqs ♠♣é♠♥t♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s st♦♥♥ ♦♥t♦♥ s♣tr tt r♥èr t q ♥♦s ♦♥s é♥ à ♣ ♣t êtr ssé trrs tré s ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ strs réts ♦♥♥és ♥ ♥tré ♦r r s ér♥ts trs s♦♥ts♣♦sés sr ① s ssss s♦♥ ♦rr ①♦r♣q r♦ss♥t ♥ rrss♦rtr ♠① ♣♦ss s ♣r♦♣rétés ♠♦♥♦t♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à sr tt r s♦♥t r♣rés♥tés s trs é♥értrs t s trs é♥értrs♦♥♦♥ts ♦r s♣♣♦rté ♣r s rs ♣rss ♣r ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣♦rs trs ♣rtrs ♦rrs♣♦♥ à q ♥♦s ♣♣♦♥s s♣tr ♠é♥értr

rs♠♥t ♥ t r♣rés♥tt♦♥ r♣q ♥st ♥ ♥t♥ ♣♦ssq s s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t s rs ①és q ♥st ♣s s s♠s é♥értrs ♣sq s r♥èrs ♦♥t été ♦♥strts ♣♦r ♥ êtr ♥é♣♥♥ts ♦t♦s ét s sr♣trs ♦ résé ♥s ♣tr ♣réé♥t ♣r♠t trr ♣rt ♦r♦♥♥♥♠♥t s ♥trés réts ♥s s ♠sé♥értrs ♥ t s ♥ ♥tré ei ♣s ♥♥ sr r s♦rt♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s q ej ♦rs ♥éssr♠♥t wi > wj ❬♦ ❪❯♥ rt♦♥ ♦rr sr s ♣♦s s②♥♣tqs s d ♥trés réts s♥ ét ♦rs

Page 151: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♠♠ét♠♥t

w1 > w2 > · · · > wd.

♦té à ♦♥♥ss♥ ♥tté s trs é♥értrs ♥ ♠ é♥értr ♥s q ss trs é♥értrs ♦♥♦♥ts tt rt♦♥ ♦rr ♣r♠t♠ré ♥étr♠♥t♦♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦st♦♥♥r ss♠♠♥t rs ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣♦r ♦r ♥ é ♣rés r s♣tr s ♠ é♥értr réstt ♥ rs r♥ sr♣r♥♥t ♣sq trt t q♥ ♠ é♥értr ♦♥t♥t ss♠♠♥t ♥♦r♠t♦♥s ♣♦r érr♦♠♣èt♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q q r♣rés♥t

srt♦♥ r♣♠♥t s♣tr râ à ♠♦②♥ ♥stt♦♥ rété r♣♠♥t s♣tr ♦♥t ♦♥t ♦t ♦ ♥♦♥ s ♠s é♥értrs s ♠♥st ç♦♥ très ①♣t ♥s r ♦rrét♦♥ ♥tr r♣♠♥t t ♥♦♠r r♥ss♠♥ts r s ♣r s♣tr ♠ é♥értr sté♥t s ♥ trrs q♥ ♦s ♦rs ♠ é♥értr ♥ s♣tr ♥♦♥ r♣é s♥♦♥ ♥ s♣tr r♣é tt ♠♥èr s ♥♦s rr♦♥s ♥ ç♦♥ ♦ ♥ tr à tr♦r s ♣♦ss②♥♣tqs ♣r♠tt♥t ♣♦st♦♥♥r ♦rrt♠♥t s♣tr ♥ ♠ é♥értr t♦r r s ♦rs ♥♦s r♦♥s s②♥tétsé ♥ ♥r♦♥ ♥rrés♥t tt ♦♣ért♦♥ st ♣résé♠♥t ♣r♥♣ s ♠ét♦s s②♥tèss♣tr ♦♥t ♣tr t ♦t

②♥tès ♠s é♥értrs

s♣tr ♥♦♥ r♣é

tt ♠ét♦ ♣♦r ♦r♥ ♥ tr rrs té ♥♦♥♥r

tr♦♥s ♦rt♦r② ♥rsté r② ♥ ♣rt♥rt r♦♣ ♣

tr♦♥ ♥ ♥rrt♥ ♥sttt r♥♦♠♥ rrs ♥t♦s ❬é♥é ♦♥♥♥ ❪ ♥ q ♥ s♦t ♣ s②♥tétsr qs ♠s é♥értrs s♥s r♣♠♥t s♣tr ♥♦s rr♦♥s ét st♦♥s♥t q s ♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s ♣♦r s ♠s é♥értrs q♦♥qs♥ s♦♥t ♣s t♦t♠♥t ♥tssts

rs♦♥ ♣♦r q s ♠s é♥értrs à s♣tr ♥♦♥ r♣é ♣♥t r♦t ♥ ♠ét♦ s②♥tès sé♣ré st ♥é♣♥♥ rs ♣♦s s②♥♣tqs ♥s ré ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ t ♦♠♠ ♠♦♥tr r st ♥éssr♠♥t ①é ♣r s ① trs ♥r♥t ♣♦♥t r♥ss♠♥t s♣tr r t ért t ①t♠♥t wd q ♠♣qq s trs ♣♦s s②♥♣tqs ♥♦♥t ♥ t sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t♥ rété s s trs ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t s rs tr♦♣ s s ♣♥t

Page 152: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

w0

0

e

A(e)

w0

0

e

A(e)

w0

0e

A(e)

w0

0

e

A(e)

w0

0

e

A(e)

w0

0

e

A(e)

r

qs rs ♦♥t♦♥s s♣trs ♠♦♥tr♥t r♣♠♥t ♦ ♥♦♥

Page 153: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♥♥ s ♣♦ss②♥♣tqs sr ♠r

♦♥t♦♥♥♠♥t ♦rs s②♥tès ♥

♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é

w1

w0

w1′

w0′

w2′

w2′

w3′

0

0

e

e

w2

w2w3

A(e)

A(e)

spectre a priori

spectre optimal

synthese

ecarts inutilement faibles

meilleurs ajustements

érr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♠♣♦sé ♣r wd ♠s s ♥ ♣♦rr♦♥t ♠s♠♥tr

Pr♦♣♦st♦♥ ♥é♣♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦r s②♥tès ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é♦rsq s♣tr ♥ ♠ é♥értr d rs réts ♥st ♣s r♣é♦rs ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♠①♠ q st ♣♦ss ♦♥♥r à t♦t ♥r♦♥ ♥r rés♥t tt ♠ st réé ♣r wd t s

♦r♦r tt ♣r♦♣♦st♦♥ ♠♣q q s d−1 trs ♣♦s s②♥♣tqs réts♥s q ♣♦s s②♥♣tq ①r ♥ ♣♥t q érr tt ♠r sss♦♥t ♠ réés

é♠♦♥strt♦♥ ♥s ♥ ♣r♠r t♠♣s ét♦♥s s d = 1 stàr s s♠s é♥értrs ♦r♠ ηd q ♦rrs♣♦♥ à ♥ ♠ ♦♥♦♥t ηd−1 P♦r s ① trs réts ♦♥t♦♥ rét♦♥ t rs♣t♠♥t

ηdwd + w0 = ǫ t (ηd − 1)wd + w0 = −ǫ ′,

♦ù ǫ t ǫ ′ s♦♥t s rés ♣♦sts ♥♦♥ ♥s Pr é♥t♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥tst ♣s ♣tt s ① rs t s♦♥ ♦♣t♠st♦♥ ♦♥sst ♦♥ ♥ ♦♥tsr s rs wd t w0 à ♠①♠sr min(ǫ, ǫ ′) r s ① r♥rs r♥t ♠♥èr ♦♣♣♦sé q ♠♣q q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣t♠ sttt♥t ♣♦r ǫ = ǫ ′ ♥ r♣♦rt♥t tt été ♥s s②stè♠ ♥t♦rs

w0 = ǫ(1 − 2ηd) t wd = 2ǫ,

Page 154: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

q ♦s é♠♦♥strt♦♥ ♣r♠r s r

♥s s ♣s é♥ér ♦ù d > 1 ♥♦s s♣♣♦sr♦♥s q ♣r♦♣♦st♦♥ st r♣♦r d− 1 rs réts s♦rt q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s♦t ①é ♣r2ǫ = wd ♣♦r ♥♠♣♦rt qs rs s ♣♦s s②♥♣tqs wi|

di=2 t w0 ♦s

♥♦tr♦♥s r♥r w0,d−1 ♣♦r ér♥r ♣♦s s②♥♣tq ①r sé♥ér

P♦r d > 1 rs réts ♥ ♠ é♥értr s♥s r♣♠♥t s♣tr sé♦♠♣♦s ♣r é♥t♦♥ ♥ s ① ç♦♥s s♥ts

Ld1 =

η1

0 · · · 0

η1 − 1 Ld−1

♦ Ld2 =η1 − 1 Ld−1

,

♦ù Ld−1 st ♥ s♦s♠ é♥értr d − 1 rs réts ♣♦r q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t t ♦♥ ǫ t ♥st réé q ♣r wd ♦♥tr♦♥s q r w1 ♥ ♣t ♥ ♥ s ♠é♦rr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♠♣♦sé♣r Ld−1

P♦r s trs é♥értrs Ld1 ♦♥t♦♥ rét♦♥ t rs♣t♠♥t

η1w1 + w0 = ǫ(0)

t (η1 − 1)w1 + ǫ − w0,d−1 + w0 = ǫ(1),

♦ù ǫ−w0,d−1 st ♣r é♥t♦♥ r ♠♥♠ ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣♦r s♦s♠ é♥értr Ld−1 ♥s s ♦ù Ld2 st ♠ é♥értr Ld ♦rs s s♦♥ éqt♦♥ st ♦t♥

♠ê♠ ♠♥èr ♠ é♥értr ♦♥♦♥t Ld s é♦♠♣♦s ♥s ① ç♦♥s s♥ts

cLd1 =

η1 − 1 cLd−1η1 − 2

n2 . . . nd

♦ cLd2 =η1 − 1 cLd−1

.

s ♦ù sért cLd1 ♦♥t ① ① éqt♦♥s s♥ts

(η1 − 1)w1 − ǫ − w0,d−1 + w0 = −ǫ(1) ′

t (η1 − 2)w1 +

d∑

i=2

wini + w0 = −ǫ(2) ′,

♦ù −ǫ − w0,d−1 st ♣r é♥t♦♥ r ♠①♠ ♦♥t♦♥ rét♦♥♣♦r s♦s♠ é♥értr ♦♥♦♥t Ld−1 à ♥♦r s ♠ é♥értr♦♥♦♥t t été Ld2 ♦rs s ♣r♠èr éqt♦♥ rt été ♦t♥

♦r♠♠♥t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣t♠ st ♦♥♥é ♣r s rs w1

t w0 q ♠①♠s♥t min(ǫ(0), ǫ(1), ǫ(1) ′, ǫ(2) ′) r r ♠♦♥tr q ♣♦r w1

ss♠♠♥t r♥ ♦♥ min(ǫ(0), ǫ(1)) = ǫ(1) t min(ǫ(1) ′, ǫ(2) ′) = ǫ(1) ′ ❯♥ ♦s

Page 155: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♥♥ w1 sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥

♥r♦♥ ♥r rés♥t♥ ♠ é♥értr

à s♣tr ♥♦♥ r♣é

w0

w0,d−1

dX

i=2

wini

w1

w1

ǫ(0) ǫ(1) ǫ(1) ′

ǫ(2) ′

w(1)

1

w(1)

1

w(2)

1

w(2)

1

w(3)

1

w(3)

1

ǫ

−ǫ

marge

A(e)

0

0

♣s s rt♦♥s s ① r♥rs s♦♥t ♦♣♣♦sés q ♠♣q q r♦♣t♠ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t st ♦t♥ ♦rsq ǫ(1) = ǫ(1) ′ stàr♣♦r

w0 = (1 − η1)w1 + w0,d−1

t w1 ≥ w(3)

1 = max

(

ǫ +

d∑

i=2

wini + w0,d−1, ǫ − w0,d−1

)

.

♥ sstt♥t ♣r ①♠♣ r w0 ♥s éqt♦♥ ♥t étéǫ = ǫ(1) = ǫ(1) ′ q é♠♦♥tr q ♥ w1 ♥ w0 ♣♦rt♥t ♦ss ç♦♥ ♦♣t♠ ♥♣♥t ♠é♦rr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ①é ♣r wd

Pr rérr♥ sr ♥♦♠r rs réts ♥ ♠ é♥értr ♣r♦♣♦st♦♥ st ♦♥ éré

♥ ♣s ♣r♦r q s ♣♦s s②♥♣tqs ♣♥t êtr ♦ss r♠♥t s♥s♥♥r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦♣t♠ ♥r♦♥ ♥r ♦t♥ tté♠♦♥strt♦♥ ♦r♥t ♥ ♠♦②♥ très s♠♣ s②♥tétsr ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é ♠ ♦rt♠ q ♥ é♦ st ♥tr♠♥t rérs ①♥t t♦t ♦r ♣♦s s②♥♣tq wd ♦♥♦r♠é♠♥t à ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ésré ♥t r s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts s ♥s♣rès s trs Psq ♥② q♥ ♥♠♥t rérs ♣r ♣♦s s②♥♣tq tt♠ét♦ s②♥tès ♣r ♦♥séq♥t ♥ ♦♠♣①té ♥ér ♥ O(d) qst ♦♥ ♠r à r t

Page 156: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

♦t♦s rst ♥ qst♦♥ ♦♥t rés♦t♦♥ ♥étt ♣s ♥éssr ♣♦r é♠♦♥trr ♣r♦♣♦st♦♥ ♦① ①t r w1 st r q r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥st ♣s té ♣r ♦① t♥t q ér ♦♥t♦♥ ①♣r♠é ♣r ♥été ♥ st t♦t tr♠♥t r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥♦r♠sé ♥tr♦t à ♣ ♣tr Pré♥t♦♥ tt r♥èr ♠♥t ♣r♦♣♦rt♦♥♥♠♥t à ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t t à ♥rs ♥♦r♠ tr w ♥ ♦♥séq♥ ♦① w1 ♦ts ♣♦rtr sr r ♣s ♣tt ♣r♠s ♣r ♥été à s♦r

2w1 = 2w(2)

1 +∣∣w(3)

1 − w(1)

1

∣∣

= 2ǫ +

d∑

i=2

niwi +

∣∣∣∣∣2w0,d−1 +

d∑

i=2

niwi

∣∣∣∣∣.

ès ♦rs ♦rt♠ s②♥tès ♦♣t♠ ♥r♦♥s ♥rs à ♣rtr ♠sé♥értrs s♣tr ♥♦♥ r♣é st ♦♠♣èt♠♥t ért ♦rt♠ ♥♣r♦♣♦s ♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♣s♦♦ ❯♥ ①♠♣ ♣♣t♦♥ st ♣r♦♣♦sé♣rès

①♠♣ ②♥tès ♥ ♠ é♥értr à s♣tr ♥♦♥ r♣é♦t ♦♥t♦♥ ♦q L5 qtr rs réts ♦♥t ♠ é♥értr st s♥t

L5 =

2 0 0 01 1 1 01 1 0 2

,

♦ù s ♥trés réts s♦♥t é♥ ts q e4 ∈ J0 ; 2K e3 ∈ J0 ; 1K e2 ∈ J0 ; 1K e1 ∈J0 ; 2K ♦s s♣♣♦s♦♥s ♦r s♦♥ ♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ① ♥tés ǫ = 2 ♦♠♠ tt ♠ é♥értr ♥ s♣tr ♥♦♥ r♣é ♦rt♠ ♣têtr tsé ♣♦r s②♥tétsr ♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♣t♠ é♦♠♣♦st♦♥ L5 ♥ s♦s♠s ♦♥♥

L5 →211

0 0 0

1 1 01 0 2

11

1 00 2

→10

0

2→ 02.

Pr ♣♣t♦♥ éqt♦♥s ♥t ♠♠ét♠♥t w4 = 2ǫ = 4 tw0,4 = ǫ(1 − 2η4) = −6 ♣sq η4 = 2P♦r étr♠♥t♦♥ w3 s éqt♦♥s t ♦♥t êtr tsés η3 = 1

w3 = ǫ +1

2(n4w4) + |w0,4 +

1

2(n4w4)| = 8

t w0,3 = (1 − η3)w3 + w0,4 = −6.

♠ê♠ ç♦♥ r w2 s♦t♥t η2 = 2

w2 = ǫ +1

2(n4w4 + n3w3) + |w0,3 +

1

2(n4w4 + n3w3)| = 12

t w0,2 = (1 − η2)w2 + w0,3 = −18.

Page 157: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♦rt♠

②♥tès s♣tr ♥♠ é♥értr

s♣tr ♥♦♥ r♣é

∗ ♦♥t♦♥ s②♥ts❴s♣tr❴♥♦♥r♣t♦r♥ s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ♥ ♠ é♥értr ♦♥♥é

Pr♠ètrs − ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é à s②♥tétsr♠r − ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ésré∗

♦♥t♦♥ s②♥ts❴s♣tr❴♥♦♥r♣♠r ♦tt♥t❬❪ ④ − ♥♦♠r rs réts ♥tr ♥rrs t − ♣r♠èr r♥ ♦rr

♥tr t ❬❪❬❪

s s ♣r♦ér rérss ④

♦♥ rt♦r♥ t ❬ ❪rt♦r♥r ❬♠r∗−∗tt ∗♠r❪

s♥♦♥ t r à ♣rtr s trs ♦t♥s ♣r rérsté s♦s − s s♦s−♠ é♥értr ♦rr ♠♥rtr s♦ss♦s♠

❲ − t ♣♦s ❬ ❪ ♦t♥ rérs♠♥t❲ s②♥ts❴s♣tr❴♥♦♥r♣s♦s♠r

t♣ − r ①è♠ r♥ ♦rr

♥tr t♣ ❬❪❬❪

s st ♠ê♠ ♦rs t t ♥ t t

s t♣ t ④t

s♦♠♠ − s♦♠♠ s ∗♥ ♣♦r à ♦tt♥t s♦♠♠ ♣♦r ④

s♦♠♠ ❲❬❪ ∗ r♥⑥

− ♣♦s s②♥♣tq q ♥♦s ♦♥s r♦tt♥t ♠r s♦♠♠ s❲❬❪s♦♠♠

− ♣♦s s②♥♣tq ①r♦tt♥t − t∗ ❲❬❪

rt♦r♥r❬ ❲❬❪❪⑥

Page 158: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

♥♥ η1 = 2 ♦♥

w1 = ǫ +1

2(n4w4 + n3w3 + n2w2) + |w0,2 +

1

2(n4w4 + n3w3 + n2w2)| = 20

t w0 = w0,1 = (1 − η1)w1 + w0,2 = −38.

♥ é♥t ♥r♦♥ ♥r ♦t♥ st rtérsé ♣r

w =(20 12 8 4

)⊤ t w0 = −38.

tr ♣♦rr érr q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r st♥ 2 ♦♥♦r♠é♠♥t à ♦♥tr♥t é♣rt Pr rs ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥♦r♠sé t ǫ = 0,029 q ♣t ♣rîtr ♠s q st ♣♦rt♥t♣r ♦♥strt♦♥ ♠r r ♣♦ss ♣♦r tt ♠ é♥értr

râ à ♠ét♦ s②♥tès s♣tr ♣r♦♣♦sé ♥s tt st♦♥ t♦t ♠é♥értr ♣t êtr s②♥tétsé ç♦♥ ♦♣t♠ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣♦r q s♣tr tt r♥èr ♥ s♦t ♣s r♣é tt ♦♥tr♥t ♣t êtr éré à♥ ♥ ts♥t é♥t♦♥ s♦rt q♥ ♠ é♥értr s♣trr♣é ♥ sr ♠s s②♥tétsé ♣r s ♥s s ♦♥trr ♥r♦♥ ♥r♦t♥ ♥ résrt ♣s ①t♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q à s ért ♣r ♠é♥értr s②♥tétsé

②♥tès ♠s é♥értrs

s♣tr q♦♥q

r♣♠♥t s♣tr s ♠s é♥értrs trt ♦♥tr♥t s♦♥ q ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♥r♦♥s ♥rs ♦rrs♣♦♥♥ts st ①é ♣r ♠♦♥s① ♣♦s s②♥♣tqs t ♥♦♥ ♣s ♥ s ♥ ♦♥séq♥ ♥ ♠ét♦ s②♥tès♥st ♣s r ♦sr r r ç♦♥ ♥é♣♥♥t s ♦♥t ♠♥t♥♥têtr és s♠t♥é♠♥t ♥ t s s♣trs r♣és ♣rés♥t♥t ♣srs ♣♦♥ts r♥ss♠♥t s réés ♥ ♣r ♥ ♣♦s s②♥♣tq s♣éq s♦t♥t s ♦♥tr♥ts s♣♣é♠♥trs s♦s ♦r♠ ♦♠♥s♦♥s ♥érs ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t rô st r♥tr ①st♥ s♠t♥é s ér♥tsr♥ss♠♥ts ❱♦r r

rs♠♥t ♣♦s ♥ té ♠r ♥s ♦♥t①t s②♥tèss♣tr ♥ t ①♣rss♦♥ ♦r♠ s ♦♠♥s♦♥s ♥érs r é♥♦r♠é♠♥t ♥ ♠ é♥értr à tr s ♥ s♦♥t ♣r ♦♥séq♥t ♣s ♦♥♥sà ♠♦♥s ♦♥s♥tr à ♥ ♦r ♦rt t♦r ♦♥t ♦♠♣①té ♠♥rtr♣♠♥t ♥ t♠♣s rét♦r ♥s tt ♥♦r♠t♦♥ r s②♥tès ♦♣t♠ ♥ ♠ é♥értr ♣r ♥ ♠ét♦ s♣tr ♥st ♥s ♣s♣♦ss

s ① ♣♣r♦s ♣rés♥tés ♣r tt st♦♥ ♥ s♦♥t ♥s ♣s t♦t♠♥t stss♥ts ♣♦♥t s ♦ts ①és ♥s ♠♥srt ♠s rs ♣r♦r♠♥s♠ért♥t ♥é♥♠♦♥s êtr s♦♥és

Page 159: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♦♥tr♥ts ①♥t s♣♦♥ts r♥ss♠♥t

♥ s♣tr r♣é

w1

w0

0

0 0

0

0 0

0

0

1

1 1

1

1

1

2

2

2

e

2ǫ(1)

2 = w2 − 2w3

2ǫ(2)

2 = w3

A(e) famille generatrice:

famille generatrice

conjointe:

poids synaptique

responsable du repliement

000

001

002

010

011

012

100

101

102

110

111

112

②♥tès s♣tr ♣♣r♦é

tt s♦sst♦♥ ♥♦r ♣s r♠♥t qst♦♥ s②♥tès ♦♥t♦♥s♦qs à s ét♥t ♦♥♥é q ♥r♦♥ é ♥ résr ♣s ①t♠♥t ♦♥t♦♥ ♦q rré ♦s ♦♥s ♥é♥♠♦♥s ♦s ♣rés♥tr tt ♦♣t♦♥ s②♥tès ♣r q str s♦♣ss q s ♠s é♥értrs♣r♠tt♥t ♠♥♣r s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♣r♥♣ tt ♠ét♦ s②♥tès ♣r ♣♣r♦①♠t♦♥ ♦♥sst à ♠♦r ♥♠ é♥értr s♣tr r♣é ç♦♥ à ♦t♥r ♥ ♠ s♣tr ♥♦♥r♣é ② rs♠♠♥t ♥♦♠rss ç♦♥s r ♥ ♦♥t♦♥ q♥r ♠♦♥s ♦♥t①t tst♦♥ ♥r♦♥ ♥r ♦t♥ s ♣rr♣ss♥ts ♣rés♥t♥t s tr♦s q ♥♦s ♦♥s s ♣s ♣rt♥♥ts

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r tr♦♥tr ♥s tt ♣♣r♦ é st é♠♥r srs réts s ♠♦♥s ♥♥ts ♥ ♠ é♥értr sqà q sr♣♠♥ts s♣tr① tt r♥èr ♥t s♣r ♥ ♣rtq s t trèsr♣♠♥t trrs é♥t♦♥ ♣r♠èr s♦s♠ é♥értr ♥ér♥t ♣s ♥ s rtèrs st é♠♥é ♠ é♥értr ♦r♥

①♠♣ ②♥tès s♣tr ♣♣r♦é ♣r tr♦♥tr

♥ r♣r♥♥t ♦♥t♦♥ ♦q L4 ♣ t ♥ ♣♣q♥t ♦rt♠ ♠ é♥értr s♥t st ♦t♥

L4(tr♦♥qé) =

1 00 2

.

Page 160: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

∗ ♦♥t♦♥ tr♦♥trt♦r♥ ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♣r tr♦♥tr♥ ♠ é♥értr ♦♥♥éPr♠ètrs

− ♠ é♥értr s♣tr r♣é à ♣♣r♦r∗

♦♥t♦♥ tr♦♥tr ♠♥rtr ④ r♦♥q − ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♦rr♦♥q r♥s − ♥♦♠r r♥s ♦rr ♥tr r♥s ♥r♥s

s ♦ù r rét ♣s ♥♥t st tr♠♥t rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥ts r♥s ④

rt♦r♥rr♦♥q⑥s♥♦♥ ④

t − ♣r♠èr r♥ ♦rr

♥tr t ❬❪❬❪ s♦s − s♦s−♠ ♦rr rt à t♠♥rtr s♦s s♦s♠t

s s♦s−♠ tt r♥ st ♦♥t♦♥ r ♦rs t ♦tr à ♠ tr♦♥qés s♦s♦♥t♦♥ r ④

tr♦♥q♦trtr⑥ ♥ t à s♦s s♦s−♠ r♥ t−

♥①st ♣s s♦s st s♦s s♦s♠t− ♥st ♦tr ♠ tr♦♥qé s♦sr♦♥q♦trt−tr♦♥trs♦s

⑥rt♦r♥rr♦♥q

♦rt♠

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣rtr♦♥tr ♥ ♠é♥értr

Page 161: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

s②♥tès tt ♠ é♥értr ♣r ♠ét♦ s♣tr st♦♥ ♣réé♥t ♦♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts ♣♦r ǫ = 1

w =(4 2 0 0 0

)⊤ t w0 = −3.

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r ①trt♦♥ ♥♦s ♣r♦♣♦s♦♥s ①trr ♥ ♠ é♥értr s♣tr r♣é ♣s r♥ ♥♦♠r trs é♥értrs ♣♦sss♦r♠♥t ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é tt ♦♣ért♦♥ ♥ q ♣s♦♠♣① q ♣réé♥t ♣t é♠♥t êtr résé ♥ ♣rè ért♦♥ r♣♠♥t s♣tr ♠ é♥értr à s②♥tétsr q ♦sq♥ rtèr é♥t♦♥ ♥st ♣s éré ♥ s s♦s♠ é♥értrst ♦♥sré q ♦♠♣t ♣s trs é♥értrs

①♠♣ ②♥tès s♣tr ♣♣r♦é ♣r ①trt♦♥♥ r♣r♥♥t ♦♥t♦♥ ♦q L4 ♣ t ♥ ♣♣q♥t ♦rt♠ ♠ é♥értr s♥t st ♦t♥

L4(①trt) =

1 0 0 0 00 1 1 2 3

.

s②♥tès tt ♠ é♥értr ♣r ♠ét♦ s♣tr st♦♥ ♣réé♥t ♦♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts ♣♦r ǫ = 1

w =(72 36 18 6 2

)⊤ t w0 = −71.

♣r♠èr réstt st r♠♥t ér♥t ♦t♥ ♣r s②♥tès L4

(tr♦♥qé) é♥♠♦♥s ♥ s♥t s ♣♦s sss ♣r ①t ♦♥ ♦t♥ts ♦rrs r♥rs s♠rs t ♥t é♥t q ♣♣r♦ ♣r tr♦♥tr s♠♣♠♥t ♥éé r s ♣♦s s②♥♣tqs w3 w4 t w5 ♥t w1 t w2

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r ♠♦②♥♥ tt r♥èr ♣♣r♦ st très rt♥♠♥t q str ♠① ré ♠trs q♦r♥t s ♠s é♥értrs♥ ♠tèr s②♥tès ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♥s s ① ♠ét♦s ♣♣r♦①♠t♦♥ ♣réé♥ts ♦t étt ♥ ♦♥srr q♥ s r♥ss♠♥t s ♣s r♣rés♥tt s♦♥ s rtèrs sts ♥♦s ♣r♦♣♦s♦♥s rqr ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é ♦♥t ♣♦♥t r♥ss♠♥t s st ♣♦st♦♥♥é ♣s ♣rès ♣♦ss ♣♦♥t r♥ss♠♥t ♠♦②♥ ♦sré♥s s♣tr ♠ é♥értr ♦r♥

st ♥ ♦♣ért♦♥ q s é♦♠♣♦s ♥ qtr ét♣s

r ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

ré♥r s ① ♠s t ♦r♦♥♥r s trs s♦♥ ♦rr ①♦r♣qr♦ss♥t

♦sr s r♥ss♠♥ts s t r ♣♦♥t r♥ss♠♥t♠♦②♥

Page 162: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

∗ ♦♥t♦♥ ①trt♦♥t♦r♥ ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♣r ①trt♦♥♥ ♠ é♥értr ♦♥♥éPr♠ètrs

− ♠ é♥értr s♣tr r♣é à ♣♣r♦r∗

♦♥t♦♥ ①trt♦♥ ♠♥rtr ④ ①trt − ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♦r①trt ♥r♥s − ♥♦♠r r♥s ♦rr ♥tr ♥r♥s ♥rr♥s

s ♦ù r rét ♣s ♥♥t ♣r♦♦q tr♠♥t r♣♠♥t ♦♥ ♦t s♦s−♠ q ♣s trss ♥r♥s ④

s♦s − s♦s−♠ q ♣s trs é♥értrs♠♥rtr s♦s s♦s♠♠① t − r♥ ♦rrs♣♦♥♥t à s♦s♥tr t r♥s♦s rt♦♥ ①trt①trt♦trt①trt♦♥s♦s

⑥s♥♦♥ ④

t − ♣r♠èr r♥ ♦rr t ❬❪❬❪

s s♦s−♠ tt r♥ ♥st ♣s ♦♥t♦♥ r t ♦tr ♣s r♥ s ♠s rst♥tss s♦s♦♥t♦♥ r ④

s♦s − s♦s−♠ q ♣s trs ❭é♥értrs

♠♥rtr s♦s s♦s♠♠① t − r♥ ♦rrs♣♦♥♥t à s♦s♥tr t r♥s♦s rt♦♥ ①trt①trt♦trt①trt♦♥s♦s

⑥s♥♦♥ ④

s♦s s♦s♠t−①trt♦trtr①trt♦trt−①trt♦♥s♦s

⑥⑥rt♦r♥r①trt

♦rt♠

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r①trt♦♥ ♥ ♠é♥értr

Page 163: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

tr♥sérr t♦s s trs é♥értrs ♦♥♦♥ts s♣érrs à ♣♦♥t ♥s ♠ é♥értr t t♦s s trs é♥értrs ♥érrs ♥s ♠é♥értr ♦♥♦♥t

①♠♣ s♥t ♠♦♥tr ♦♠♠♥t ♣♣qr tt ♠ét♦ ♦♥t ♥ ♠♣é♠♥tt♦♣♥ st ♣r♦♣♦sé ♣r ♦rt♠ sr L4

①♠♣ ②♥tès s♣tr ♣♣r♦é ♣r ♠♦②♥♥ ♠ é♥értr t ♠ é♥értr ♦♥♦♥t L4 s♦♥t

L4 =

e(9)⊤ =

(1 0 0 0 0

)

e(8)⊤ =

(0 2 1 0 0

)

e(7)⊤ =

(0 2 0 2 0

)

e(3)⊤ =

(0 1 1 2 3

)

. t cL4 =

e(6)⊤ =

(0 2 0 1 3

)

e(5)⊤ =

(0 1 1 2 2

)

e(4)⊤ =

(0 1 1 1 3

)

e(2)⊤ =

(0 1 0 2 3

)

e(1)⊤ =

(0 0 1 2 3

)

.

é♠tq♠♥t s♣tr L4 s ♣rés♥t ç♦♥ s♥t

e(3)

e(7) → e

(8) → e(9)

ր րe(1) → e

(2)e(4) → e

(5) → e(6)

♦rt♠

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r♠♦②♥♥ ♥

♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ ♠♦②♥♥t♦r♥ ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♣r ♠♦②♥♥♥ ♠ é♥értr ♦♥♥éPr♠ètrs

− ♠ é♥értr s♣tr r♣é à ♣♣r♦r∗

♦♥t♦♥ ♠♦②♥♥ ♠♥rtr ④ ♦②♥♥ − ♠ é♥értr ♣♣r♦é ♦r♦②♥♥ ♦♥♦♥t − ♠ é♥értr ♦♥♦♥t ♠♥rtr ♦♥♦♥t ♦♥♦♥t tr − tr é♥értr ♣rès ♥ r♥ss♠♥ttrrt tr ♥ tr − tr é♥értr ♦♥♦♥t ♥t ♥ r♥ss♠♥ttrrt tr ♥ ♥rtr − ♥♦♠r trs rt♥s ♣♦r ♠♦②♥♥♥tr ♥rtr

sét♦♥ s trs é♥értrs st ♣rès ♥ r♥ss♠♥t♣♦r tr ♥s ④

s tr♣rs❴r♥ss♠♥t ④tr tr♥rtr

♣♦♥t r♥ss♠♥t ♠♦②♥tr ♥rtr

♥♦ ♠ é♥értr s trs t ♦♥♦♥t s♣érrs à tr♦②♥♥ s♣rrstr s♣rrstr♦♥♦♥t⑥rt♦r♥r♦♥♦♥t

Page 164: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

s ① ♣♦♥ts r♥ss♠♥t s s♦♥t ♦♥ rs♣t♠♥t é♠tés ♣re

(2) t e(3) t ♣r e

(6) t e(7) ♣♦♥t r♥ss♠♥t ♠♦②♥ ♦rrs♣♦♥ ♦♥

tr rét s♥t

1

4

(e

(2) + e(3) + e

(6) + e(7))

=(0 1,5 0,25 1,75 2,25

).

♦♠♠ ♦rr ①♦r♣q st ♣♦♥t ♥tr e(5) t e

(6) ♠ é♥értr♣♣r♦é ♣r ♦♥séq♥t ♥ s♣tr ♦r♠

e(6) → e

(7) → · · ·ր

· · · → e(3) → e

(4) → e(5)

q ♦rrs♣♦♥ à ♠ é♥értr s♥t

L4(♠♦②♥♥é) =

e(9)⊤ =

(1 0 0 0 0

)

e(8)⊤ =

(0 2 1 0 0

)

e(7)⊤ =

(0 2 0 2 0

)

e(6)⊤ =

(0 2 0 1 3

)

.

s②♥tès tt ♠ é♥értr ♣r ♠ét♦ s♣tr st♦♥ ♣réé♥t ♦♥♥ ♣♦r ǫ = 1

w =(52 20 12 6 2

)⊤ t w0 = −51.

♠rq ♥s s♦sst♦♥ s♥t ♥♦s ♠♦♥trr♦♥s q s ♣♦s s②♥♣tqsrés♥t ①t♠♥t t ♦♣t♠♠♥t L4 s♦♥t ♥ t

w =(60 24 18 6 2

)⊤ t w0 = −59.

♥ ♣rtq ♥térêt s♦r s②♥tétsr s ♥r♦♥s ♥rs rés♥t ♥ ♣♣r♦①♠t♦♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ésré ♣t s♠r st ♥ t♥s ♦♥t①t ♦♥♣t♦♥ rts ♦qs s ♦♥t♦♥s ♦qs à ss♦♥t t♦♦rs ♣rt♠♥t étr♠♥és t s②♥tétsr ♥ rt q ♥♠♣é♠♥trt♣s s r♥èrs ♥s s ♠♦♥rs éts é♥trrt ♦♠♣èt♠♥t ♦♥t♦♥té ésré P♦rt♥t st rt♠♥t ♠♥r s s rs ♣♦rsqs s♣♦sr t②♣ s♦t♦♥s ♣♦rrt sérr ♣r♦t

ét ♣tr ♥♦s ♦♥s ♥ t ♠♦♥tré ♦♠♠♥t trr ♥ ♥r♦♥rts ♦♥t s ♥trés s♦♥t q♥tés ♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ❯♥ t tr♥s♦r♠t♦♥ ♠♥t é♠♠♥t ♥♦♠r ♥trés ç♦♥ ①♣♦♥♥t q♥st ♣s s♥s ♦♥séq♥s sr s t♠♣s ♣♣rt s ♠ét♦s s②♥tès ♥s ♦♥t①t st ♥s é♥t q rt♥s s ♥trés stés ♣♦s s②♥♣tqs s ♥ ♦rr♥ ♣ss♥t ♦r ♥ ♥♥♥é sr ♦♥t♦♥té ♦ ♥r♦♥ ♥r ❯♥ s②♥tès s♣tr♣♣r♦é ♣r tr♦♥tr ♣t ♦rs ♦♥♥r

s②♥tès s♣tr ♠s é♥értrs s♣tr ♥♦♥ r♣é ♥ ♦♠♣①té ♥ér t ♣t♦♥ êtr é①été sr ♥ ♥♦♠r ♥trés ♥ ♣s r♥ q s ♠ét♦s ♦♥rr♥ts ♦♥t ♦♠♣①té st ♠♦♥s ♣♦②♥♦♠

Page 165: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

Pr rs ♥s s ♥r♦♥s rts ♦t♥s ♣r ♣♣r♥tss ♦♥ ♣trs♦♥♥♠♥t ♣♥sr q s ♥trés ♣♦s s②♥♣tqs s ①♣r♠♥t é♥érst♦♥ ♥ér♥t à ♣♣r♥tss s②♥tès ♣♣r♦é ♣r ①trt♦♥ t ♣r♠♦②♥♥ ♣♥t ♦rs êtr ♥tr♣rétés ♦♠♠ sst♦♥ ♥ é♥érst♦♥ér♥t ♦♥t ♥térêt srt ♣r♠ttr ♥r♦♥ ♥r ♣♦♦r êtr rs②♥tétsé ♠♥èr r♦st ♥ ♣réèrr ♦rs ♠ét♦ ♣r ♠♦②♥♥ ♥s s ♦ù ♥ rs♦♥ st ♥ ♦♥t à ♣réérr s②♥tès ♥ r♥ss♠♥t♣rtr

②♥tès s♣tr ①t

♣rès s ♦♥sért♦♥s ♣réé♥ts ♣♣rît q♥ ♦♥t♦♥ ♦q à sq♦♥q ♣t t♦♦rs êtr r♠♥é à ♦♠♥s♦♥ ♣srs s♦s♠sé♥értrs ♦♥t s♣tr ♥st ♣s r♣é t q ♣♥t ♦♥ ♥♠♥tr ♦t s②♥tès s♣tr st♦♥ s②♥tès s♣tr ①t♣r♦♣♦sé ♥s tt st♦♥ ♥ ♦♥sstrt ♦rs q♥ ré♥♦♥ s ♠t♣s ① ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s P♦r ② ♣r♥r t t♦t♦s ♣♣♦rtr ♥ ré♣♦♥s① qst♦♥s s♥ts

q r s s s②♥tèss ♦♥s♥t à s rs ér♥ts ♣♦r ♥ ♣♦s s②♥♣tq ♦♥♥é

♦♠♠♥t r ♥ ♣♦s s②♥♣tq rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥t stàrré r♦♠♣♦sr ♣srs s♦s♠s é♥értrs

s ① qst♦♥s s♦♥t strés ♣r r q ♠♦♥tr s ér♥ts ♣ss s②♥tès ♥ ♠ é♥értr s♣tr r♣é ♥ ♣s ♠ét♦ s②♥tès ♣♦s s②♥♣tqs ♣♦r s s♣trs ♥♦♥ r♣és ès rts t♣♣rîtr ① trs t♥qs s②♥tès ♥ ♣♦s s②♥♣tq rs♣♦♥s♥ r♣♠♥t è r♦ t s②♥tès ♣rè ♣♦♥té rt s ① ♣♣♦rts s♦♥t érts ♥s s ♣rr♣s s♥ts

②♥tès ♥ ♣♦s s②♥♣tq rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥t ♦♠♠ sèr r st s s ♦ù ♣♦s é rss♠ ♠♦♥s ①s♦s♠s é♥értrs s♦rt q ♠ é♥értr ♦t♥ sér ♥s ① ç♦♥s s♥ts

Ld1 =

η1

0 · · · 0

η1 − 1 L(1)

d−1

η1 − 2 L(2)

d−1

η1 − k L(k)

d−1

♦ Ld2 =

η1 − 1 L(1)

d−1

η1 − 2 L(2)

d−1

η1 − k L(k)

d−1

,

Page 166: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

0

0

00

0

0

0 0

00

0

0

0 0

11

1

1

11

1

1

11

1

1

1

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

3

3

3

3

3

3

3

3

3

33

3

4

synthese parallele

synthese repliee

synthese non repliee

r

Pr♥♣ s②♥tèss♣tr ①t

q s trt ♣r s rs ♦r♠s s♥ts ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥r♦♥ ♥r s②♥tétsé

η1w1 + w0 = ǫ(0),

(η1 − 1)w1 + ǫ(1)

d−1 − w(1)

0,d−1 + w0 = ǫ(1),

t (η1 − k)w1 + ǫ(k)d−1 − w(k)

0,d−1 + w0 = ǫ(k),

♦ù ♦♠♠ ♣♦r s s②♥tès s♣trs ♥♦♥ r♣é s ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t s s♦s♠s ♥s q rs ♣♦s s②♥♣tqs ♥tr♠érs rs♣ts♥tr♥♥♥t trrs s rs ǫ(i)

d−1|ki=1 t w(i)

0,d−1|ki=1 ♣rés♥ éq

t♦♥ st ♦♥t♦♥♥é ♣r ♦r♠ ré ♠ é♥értr Ld2 ♦Ld2

♠ê♠ ♠ é♥értr ♦♥♦♥t st ♦rs ♥ s ① ♠s s♥ts

cLd1 =

η1 − 1 cL(1)

d−1

η1 − 2 cL(2)

d−1

η1 − k cL(k)

d−1η1 − k − 1

n2 · · · nd

♦ cLd2 =

η1 − 1 cL(1)

d−1

η1 − 2 cL(2)

d−1

η1 − k cL(k)

d−1

.

♦♥t♦♥ rét♦♥ ♣r♥ s rs ♦r♠s s♥ts ♣rés♥ r♥èr é♣♥♥t à ss értr é♥ér ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

Page 167: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♥♥ w1 sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t

♥ ♥r♦♥ ♥rrés♥t ♥ ♠

é♥értr s♣tr r♣é

w0

w(1)

0,d−1

w(2)

0,d−1

dX

i=2

wini

w1

w1

w(max)

1

w(max)

1

w(min)

1

w(min)

1

ǫ(0) ǫ(1) ǫ(2)ǫ(1) ′ ǫ(2) ′

ǫ(3) ′

I1(4) I2(3) I3(2)

cI1(1) cI2(2) cI3(3)

2ǫ(1)

0,d−1 2ǫ(2)

0,d−1

ǫ(2)

0,d−1

−ǫ(2)

0,d−1

marge

A(e)

0

0

(η1 − 1)w1 − ǫ(1)

d−1 − w(1)

0,d−1 + w0 = −ǫ(1) ′,

(η1 − k)w1 − ǫ(k)d−1 − w(k)

0,d−1 + w0 = −ǫ(k) ′,

t (η1 − k − 1)w1 +

d∑

i=2

niwi + w0 = −ǫ(k+1) ′.

♥ rés♥t ♥ tré s♠r à r ♣ st ♣♦ss étr♠♥r ♠r r w1 r ♠♦♥tr q ♥tr rs ♠sss st tt ♦s ♦r♥é trt ss♥ ♣r♦è♠ é♣♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs ♦♥t ♥♦s ♦♥s ♣ré ét tt st♦♥♥ t s rs s ♦r♥s s♦♥t ①és ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs wi|

di=2 r r

♥♥ s♦♠♥t ♣s t♥ ♦♠♣t ♥s ♥ r wi|di=2 q ♣♦t

s♠r ♦♣t♠ ♠♦♠♥t s♦♥ ♣t ♥tr♥r ♥ ♥tr rs♠sss ♣♦r wj<i tr♦♣ étr♦t ♦r ♠ê♠ s r t êtrr♥♦♥tré ♦rs s②♥tès s♣tr ①t ♦rs ♠ét♦ ♦♥rt q♥st ♣s ♣♦ss résr ♠ é♥értr ♥ s ♥r♦♥ ♥r tq t s♦t ♣♣r♦r s♦t s②♥tétsr ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs ♥ rététt ♦♥s♦♥ ♥ srt ♦♥ ♣s ♥éssr♠♥t ①t

r s ♦r♥s s♦♥t ♦♥♥és ♣r s ① ♣♦♥ts ♥trst♦♥ s r♦ts

Page 168: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

rsés é♥s ♣r min(ǫ(0), ǫ(1), . . . , ǫ(k)) t max(ǫ(1) ′, . . . , ǫ(k), ǫ(k+1)) r ♦♣t♠ w1 st ♦rs ♣s ♣tt r tt ♥tr ♣♦r q ♠rst ♣s r♥

♥ ♣rtq st ♦t♥ ♥ ♦♥strs♥t ① sérs ♥trs rs ♣♦rw1 ♥ ♣r♠èr ♣♦r trr s ♦♥tr♥ts ♥ts ♣r ♠ é♥értr t♥ s♦♥ ♣♦r s ♥ts ♣r ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

I =[w(min)

1 ; w(max)

1

]∩ I1 ∪ I2 ∪ · · · ∪ Ik+1

t cI =[w(min)

1 ; w(max)

1

]∩ cI1 ∪

cI2 ∪ · · · ∪ cIk+1.

♥ s ♥trs Ii|k+1i=1 t cIi|

k+1i=1 s sérs st ss♦é r ρi|

k+1i=1 t

cρi|k+1i=1 ♦♥t ♠t♣tr w1 r ♦rrs♣♦♥♥t ♥s s ① éq

t♦♥s t Pr ♦♥séq♥t ♣♦r ♥ r w1 ∈ Ii ∩cIj ♦♥♥é

♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♠♥t w1 ♥s tt ♥trst♦♥ ♥trss t s♠♥t s ρi > cρj ♦♠♠ ρi|

k+1i=1 ér♦t i t cρi|

k+1i=1 r♦t i

r ♦♣t♠ w1 st ♥ ♣r♦r♥t I t cI s ♣s ♣tts rs rs s ♣sr♥s ♣r♠èr r w1 t q w1 ∈ Ii ∩

cIj t ρi ≤cρj

♣♦s s②♥♣tq ①r st ♦rs très s♠♣♠♥t ♦t♥ ♣r rt♦♥ s♥t

w0 = w(η1−ρi)

0,d−1 − ρiw1.

♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t st q♥t à é à ♣rtr s♦s♠ é♥értr L

(ηρi−1)

d−1 trrs rt♦♥ s♥t

ǫ = w0 + ρiw1 + ǫ(η1−ρi)

d−1 − w(η1−ρi)

0,d−1 .

②♥tès ♣rè ♥ ♣♦s s②♥♣tq st ♥ ♣r♥♣ st♥é àssrr q s②♥tès sé♣ré ♣srs s♦s♠s é♥értrs ♦♥s ♠ê♠ ♣♦s s②♥♣tqs ♥ tr r ré♥♦♥ ♥ ♥ s ♠ st résé très s♠♣♠♥t ♥ ♥t s ① sérs ♥trs s ♣rr♣s ♣réé♥ts à ♣rtr ré♥♦♥ t♦ts s s♦s♠s é♥értrs té♥értrs ♦♥♦♥ts ♦♥r♥és ♥② ♦rs ♣s qà r r ♦♣t♠ ♣♦s s②♥♣tq rré

s ér♥ s s②♥tès ♥ ♣♦s s②♥♣tq rs♣♦♥s♥ r♣♠♥t st t q s ♣♦s s②♥♣tqs ①rs ♥s q s ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t s♦♥t és sé♣ré♠♥t sr q s♦s♠s é♥értrstt s②♥tès ♦♥ ♣♦r réstt ♥ s r ♣♦s s②♥♣tq t t♥t ♣♦s s②♥♣tqs ①rs t ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t q s♦s♠ss②♥tétsés ♥ ♣rè

ttr ①♣t♦♥s ♦♠♣é♠♥trs ♥♦s ♦♥s tsr s②♥tès s♣tr①t ért ♣r ♦rt♠ ♣♦r r ♥r♦♥ ♥r rés♥t ①t♠♥t L4 ♣♦r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t r ǫ = 1

Page 169: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♦rt♠

②♥tès ①t ♥♠ é♥értr

∗ ♦♥t♦♥ s②♥ts❴①tt♦r♥ s ♣♦s s②♥♣tqs rés♥t ①t♠♥t ♥ ♠ é♥értr

Pr♠ètrst❴ − t ♠s é♥értrs à s②♥tétsr ♥ ♣rè∗

♦♥t♦♥ s②♥ts❴①tt❴ ♦tt♥t❬❪ ④ ♥r♠s − ♥♦♠r ♠s ♥s t❴♥tr ♥r♠s t❴♥r♠s ♣♦s − r ♣♦s s②♥♣tq à s②♥tétsr♦tt♥t ♣♦s

s s ♠s ♥s t❴ ♥♦♥t q♥ ♠♥s♦♥ rét s②♥tétsr ♣r ♠ét♦ s♣tr ♥♦♥ r♣és t❴♥rrs ④

♣♦r ♥r♠s ④♣♦s ♠①♣♦ss②♥ts❴s♣tr❴♥♦♥r♣t❬❭

❪⑥rt♦r♥r ♣♦s

s♦s❴t❴ − t s s♦s−♠s ♦rr

s♦s❴t❴ t❴s♦s♠s ♣♦s ♣♦s s②♥♣tqs ♦t♥s ♣r rérr♥♦tt♥t❬❪ ♣♦s s②♥ts❴①ts♦s❴t❴

♦♥strt♦♥ s t ♥trs t❴♥trst♦♥s♣♦s♥trs t❴♥trst♦♥s❴♦♥♦♥ts♣♦s

rr ♠rs ♦tt♥t ♠rs

rt♦r♥r❬ ♣♦s❪⑥

Page 170: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

①♠♣ ②♥tès s♣tr ♣rè ♠ é♥értr L4 t s ♠ ♦♥♦♥t sér♥t

L4 =

1 0 0 0 00 2 1 0 00 2 0 2 00 1 1 2 3

t cL4 =

0 2 0 1 30 1 1 2 20 1 1 1 30 1 0 2 30 0 1 2 3

.

é♦♠♣♦st♦♥ L4 ♥ s♦s♠s é♥értrs ♦♥♥

L4 →

1000

0 0 0 0

2 1 0 02 0 2 01 1 2 3

→22

1 0 00 2 0

→ 1

0 0

→ 02 0

→ 20

→ 11 2 3

→ 1

2 3

→ 23.

s②♥tès ♣♦s s②♥♣tq w5 st rss♦rt s②♥tès s♣tr ♥♦♥ r♣é ♣♦r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ǫ = 1 ♦t êtr té ♥ ♣rè ♣♦rs ① s♦s♠s ♦rr ♠s ♦♠♠ s ♦♥t r♥ ♦rr t(0 1 1 2

)é♣♥ tt r rét s②♥tès w5 s t ♥ s♥t

éqt♦♥

w5 = 2ǫ = 2 t w(2)

0,5 = (1 − 2.3) = −5.

♣♦s s②♥♣tq w4 t ♥tr♥r ① s♦s♠s ♦rr é♥♠♦♥s ♣♦s s②♥♣tq ♥st rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥t t t ♦♥ ♠♥r① s②♥tèss s♣trs ♥♦♥ r♣és ♥ ♣rè

w4 = max(w(1)

4 , w(2)

4 ) = max(2, 6) = 6,

♦ù w(1)

4 t w(2)

4 ♦♥t été ♦t♥s ♣r ♣♣t♦♥ éqt♦♥ ♦♠♠ st♥ s②♥tès ♣rè s ♣♦s s②♥♣tqs ①rs ♥tr♠érs ♦♥t ♥r♥ êtr és sé♣ré♠♥t râ ① éqt♦♥s t

w(1)

0,4 = −11 t w(2)

0,4 = −17.

s ① ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♠érs s♦♥t ♥tqs t ♥t 1 ♣♦s s②♥♣tq w3 ♦rrs♣♦♥ à ♥ s r ①t♠♥t s♠rq ♦♥♥ ♦♥

w3 = 18 w(1)

0,3 = −11 t w(2)

0,3 = −35.

s ♠rs ♦♥t♦♥♥♠♥t s♦♥t t♦♦rs ♥tqs à 1 ♣♦s s②♥♣tq w2 st ♥ r♥ rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥t ♦t ♦♥ r♦t ♠ét♦ s②♥tès ♣rés♥té ♥s tt st♦♥ ♥ ssr s♥t♦♥ ♣rtq s ♥trs q ♦♥t êtr és r ♠♦♥trs ér♥ts r♦ts ♦♥t s②♥tès ♦t t♥r ♦♠♣t ♥s t ①♠♣ s ①sérs ♥trs s♦♥t

I = [22 ; 24] (2) ∪ [24 ; 26] (1) t cI = [22 ; 24] (1) ∪ [24 ; 26] (2).

♦♥t rtr s s♠♥ts r♦t s♦♥t ♥srts ♥tr ♣r♥tèss ♣♦rq ♥tr ♠r r w2 st ♦♥ 24 ♣sq st r à

Page 171: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♣♦s w2

①♠♣

7270

0 w2

w2

22 24

24

26

ǫ(1)

ǫ(2)

ǫ(1) ′

ǫ(2) ′

(1)(2)

(1) (2)

1

−1

marge

A(e)

♣rtr q ♦♥t rtr I t 1 t cI t 2 ♣♦ss②♥♣tq ①r ♥tr♠ér s♦s♠ é♥értr ♦rr st ♦♥♥é♣r éqt♦♥

w0,2 = −w(1)

0,3 − 2w2 = −59,

t ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥tr♠ér t t♦♦rs 1 r♥r ♣♦s s②♥♣tq ♥ét♥t ♣s rs♣♦♥s ♥ r♣♠♥t rè s②♥tès s♣tr ♥♦♥ r♣é ♣t êtr ♣♣qé

w1 = 60 t w0 = −59.

s ♣♦s ♦t♥s s♦♥t ♥♠♥t

w =(60 24 18 6 2

)⊤ t w0 = −59.

♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦rrs♣♦♥ ♥ à ♦♥s♥ q ♣r♠t ♥ ♦trr♠r q st s♦t♦♥ ♣s r♦st ♣♦ss ♥t ♣s été s ♦rs rt été ♣♦ss q♥ s♦t♦♥ ♣r♠tt♥t ♦r ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ésré ①st ♥r♦♥ ♥r ♦t♥ ♥♥ résrt ♣s ♠♦♥s L4

♥ s②♥tès s♣tr ①t t♥t ♦♥♥é q ♣rès s ♦♥sért♦♥s ét tt st♦♥ t ♦rt♠ s②♥tès ♥st té♦rq♠♥t ♣s♣ s②♥tétsr ♥ ♠ é♥értr q♦♥q ç♦♥ ♦♣t♠ tt♠ét♦ été ①♣ér♠♥té sr ♣srs ♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s ét♦r♠♥t

Page 172: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

rs♠♥t s ♥♦♠r① s ♥r♦♥s ♥rs s♦♥t t♠♥t ♥s ♦♥r♠r tt ♠tt♦♥ ♥♦s ♥♦♥s ♣s ♣ ♥ ér rtérstq♠♦r♣♦♦q q r s♦t ♦♠♠♥ t q ♣r♠tt ♦♠♠ ♥s s s②♥tès s♣tr ♥♦♥ r♣é rtérsr s ♠s é♥értrs ♣♦r sqs s②♥tès s♣tr ①t ♦♥t♦♥♥

tt ♥ st ♠ré t♦t rtsé ♣r t q ♣r♦ér s ♣r tt♠ét♦ s②♥tès ♥♦tr ♣s s ♠s ♠ é♥értr ♥ ♦♥♥t♣s ♦♥♥ ♥s ssr♥ q s ♥r♦♥s ♥rs ♦t♥s à ét êtr♥ésr♠♥t ♦♣t♠① rés♥t t♦t ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q à s tt♥st rs♦♥ ♣♦r q ♥♦s ♦♥s q s②♥tès s♣tr ①t ♣♦r♠♣rt q ♣ss êtr s ♣ ♣r♠ s ♠ét♦s s②♥tès ♥②tqs ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♥ ♠♥èr é♥ér ♣♣r♦ s♣tr s②♥tès ♥r♦♥s ♥rss♦r ♦♠♠s s ♠ét♦s s②♥tès ♣r ♥étés s♥ ♦♥t♦♥♥éssr t ss♥t sr q s♣♣②r ♥ ♣rtr s②♥tès s♣trs♣♣ sr strtr rérs s ♠s é♥értr q st ♥ rtèr ♥éssr ♠s ♣s ss♥t ♥s s ♦♥t♦♥s ♣té s ♠s é♥értrs àr♣rés♥tr ç♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s st ♦♥ s ss ♠tés à ♥str s t① érté ♣r ♥♦♠r rs s Ps ♥♦♠r ♠♥t ♣s ♣r♦♣♦rt♦♥ ♠s é♥értrs ♦rrt♠♥t ♠ss ♥♦r♠ t ♦rrs♣♦♥♥t ré♠♥t à s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♠♥ P♦r st① érté tt ♣r♦♣♦rt♦♥ ér♦t r♣♠♥t ♣♦r ♥ ♥tré à ♣♦r qtr ♥trés ♣s à ♣♦r ♥q ♥trés t ❬♥ t ❪❯♥ ét s♠r ♣♦r s ♠s é♥értrs ♠♦♥trrt rs♠♠♥t qtt ♣r♦♣♦rt♦♥ ♠♥ ♦♣ ♠♦♥s t ♥♦♠r rs

♥s♥♠♥t ♠r ♣♣♦rté ♣r ♣tr st ♦♥ q♥ ♠ét♦ s②♥tès♥②tq s ♦♥t é♥ér ♦t ♥éssr♠♥t r♣♦sr sr ♥ rtèr ♥éssrt ss♥t ér♥t s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♦r s rtèr t②♣ ♥ st é♥t♦♥ ♦r♥ ♦r ♣tr st♣ q♥ ♦♥t♦♥♦q st ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s s t s♠♥t s ①st s ♣♦s s②♥♣tqs♣r♠tt♥t à ♥ ♥r♦♥ ♥r résr ♦s ♦♥s ♠♦♥trr ♥s ♣trs♥t q♥ ♥tr♣rétt♦♥ érq tt é♥t♦♥ ♦♥♥ ♥ s♦♥ ♥ ♣r♦è♠ s②♥tès t réè ♥ ♥♦ ♥tr à ♠ é♥értr ②é♦♥t ♥♦t♠♥t s r♦♥♥s s♣♣é♠♥trs q ♣♣r♦ q ♥♦s ♦♥ss sq à été ♥♣ ér

Page 173: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 174: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

12Synthèse géométrique

d’une fonction logique à seuil

♥s s ♣trs ♣réé♥ts ♥♦s s♦♠♠s rrés à ♦♥s♦♥ q s♠ét♦s s②♥tès s♣trs t ç♦♥ ♣s é♥ér s ♠ét♦s s②♥tès ♣r ♥étés ♥ ♣♦♥t ♣s ♦♥sttr s♦t♦♥ stss♥t

♣r♦è♠ s②♥tès ♥②tq ♥r♦♥s ♥rs ♣t♠sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t trrs s ♠ét♦s ♣r ♥étés st ♥ t t♦♣q sr r♥s ♥♦♠rs rs s ♠ét♦s s②♥tès s♣tr s♦♥t q♥t à s♦♣ ♠♦♥s tés ♣r ♥♦♠r rs ♠s s s♦♥t t♦t ♠ê♠♠tés ♣r ♠♥tt♦♥ ♣♦②♥♦♠ ♥♦♠r trs é♥értrs ♦♥ts ♦♥t t♥r ♦♠♣t

t é été ttré à s♥ rtèr ♥éssr t ss♥t sr ♠♦r♣♦♦ ♥ ♠ é♥értr ♣♦r ♥ r ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s P♦rs♣érr r ♣s ♦♥ t ♦♥ s♦t é♥♦♥r ♥ t ♦♥t♦♥ s♦t é♣r ♣r♦è♠ ♥s ♥ ♦♥t①t ♦ù ♥ t ♦♥t♦♥ ①st éà st tt ①è♠♦♣t♦♥ q st ♣rés♥té ♥s ♣tr

s②♥tès s♣tr ♥ ♣s ♦♥t à ♥ s♦t♦♥ ♦ ♣r♦è♠ s②♥tès ①t t♦♣t♠ ♦♥t♦♥s ♦qs à s

Page 175: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq

s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♦♠♠ ♥♦s ♦♥s ♥s ♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q n ♥s st ♥♦♥t♦♥ ♦q à s s t s♠♥t s ①st n + 1 ♦♥ts wi|

ni=0 ts q

∀e ∈ n, (L(e) ≡ vrai) ⇔ (w0 + w⊤e > 0) .

♥s ♣rt s ♦♥ts ♦♥t été ♥tr♣rétés ♦♠♠ s ♣♦s s②♥♣tqs ♥♥r♦♥ ♥r q rés L ♣rès tt é♥t♦♥ s♠♥t s♦rt L s ♣r♦t ♦rsq ♦♥t♦♥ rét♦♥ ♥r♦♥ s♥♥

w0 + w⊤e = 0,

s♦rt ♥r♦♥ t ♦♥t♦♥ ♦q à s st ♦rs ♥étr♠♥é ♦t♦s ♥ st ♣s ♥♦♥♥r ét s r ♦♥t ①st♥ st♥ t ÷r é♥t♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

é♦♠étr ♣♦r s ♠♥s♦♥s P♦r d = 1 éqt♦♥ sértw0 +w1e1 = 0 s r ♥tré ér♥t s♥ ét ♠♠ét♠♥t e1 = −w0

w1 é♦♠étrq♠♥t st ♥ ♣♦♥t s♣ ♥tré ♠♥s♦♥

♦♥t ♣♦st♦♥ ♣r r♣♣♦rt à e1 = 0 t e1 = 1 étr♠♥ ♥tr ♦♥t♦♥♦q résé ♦♠♠ ♠♦♥tr r

♥s s d = 2 s♣ ♥tré ① ♠♥s♦♥s t éqt♦♥ sért♠♥t♥♥t w0 + w1e1 + w2e2 = 0 P♦r ♥ ♥tré e1 ①é ② ♠♥t♥♥t ♥♥♥té rs e2 ér♥t tt éqt♦♥ e2 = −w0

w2−w1

w2e1 é♦♠étrq♠♥t

st ♥ éqt♦♥ r♦t ♦♠♠ ♦♥r♠ r ♥ ♦♥t♦♥ s♣♦st♦♥ rt♠♥t ① trs ♥tré

(0 0

)⊤(0 1

)⊤(1 0

)⊤ t

(1 1

)⊤

① à ♥♦r ♦♥t♦♥ ♦q résé

♥♥ ♣♦r d = 3 éqt♦♥ ♥t w0 + w1e1 + w2e2 + w3e3 = 0 q♦rrs♣♦♥ à éqt♦♥ ♥ ♣♥ ♥ ♠♥s♦♥ ♦♥t sé♣rt♦♥ s t trs♥tré étr♠♥ ♦♥t♦♥ ♦q résé ♦r r

♥s tt st♦♥ rs♦♥♥♠♥t éé sr s s♣s ♦♥t ♠♥s♦♥ stss♠♥t ♣♦r êtr ♥tt♠♥t ①♣t êtr é♥érsé à s s♣s ♠♥s♦♥ q♦♥q sr ♥st ♣♣qé à s♣ rét ♥s q s♠ét♦s s②♥tès s♣tr ♣tr ♣réé♥t ♦♥t été é♦rés

é♦♠étr ♥ ♠♥s♦♥ q♦♥q P♦r s rs n s♣érrs ♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq ♣réé♥t ♥t à r♣rés♥tr r♣q♠♥t érq♠♥t rs♦♥♥♠♥t s é♥érs t♦t♦s s♥s ♥ té éqt♦♥ r♣rés♥t ♦rs ♥ ②♣r♣♥ ♠♥s♦♥ n − 1 sé♣r♥t s 2n

Page 176: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

e1 = 0

e1 = 1

e1 = −w0w1

P♦r n = 1

( e1 e2 ) = ( 0 0 )

( 1 0 ) ( 1 1 )

( 0 1 )

e2 = −w1w2

e1 − w0w2

P♦r n = 2

( e1 e2 e3 ) = ( 0 0 0 )

( 0 1 0 )

( 1 1 0 )

( 1 0 1 )

( 1 1 1 )

( 0 0 1 )

e3 = w2w3

e2 − w1w3

e1 − w0w3

P♦r n = 3

r

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥♥r♦♥ ♥r

trs ♥tré ♥ s♣ ♠♥s♦♥ n s r♥rs s♦♥t s♣♦sés ① s♦♠♠ts ♥ ②♣r q st é♥ ♦♠♠ é♥érst♦♥ à n ♠♥s♦♥s ♥s♠♥t r♦t ♥ ♠♥s♦♥ ♥ rré ♥ ♠♥s♦♥ t ♥ ♥ ♠♥s♦♥ ❬♦ ❪

♥s ♦♥t①t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s st é♠♥t ♣♣é ♦♥t♦♥ ♦q ♥ér♠♥t sé♣r ♥ trr ①st♥ ♥ ②♣r♣♥ sé♣r♥ts s♦♠♠ts ②♣r ♣♦r sqs ♦♥t♦♥ ♦q st r ① ♣♦rsqs st ss s②♥tès ♥ ♥r♦♥ ♥r ♣t ♣r ♦♥séq♥t s♥tr♣rétr ♦♠♠ s ♦♦r♦♥♥és ♥ ②♣r♣♥ sé♣r♥t ①t♠♥t s① t②♣s s♦♠♠ts ré ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦rrs♣♦♥ ♦rs ♣♦st♦♥♥♠♥t s♦rt q ♣ss ♣s ♦♥ ♣♦ss s♦♠♠t ②♣r ♦♥t st ♣s ♣r♦

é♦♠étr ♥s ♥ s♣ rét ♥②s s ♦♥t♦♥s ♦qs résés♣r s ♥r♦♥s ♥rs ♠♥é ♥s ♣rt ♦♥t à é♥t♦♥ ♥s♣ rét s♥ q ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L s①♣r♠ ♣r s s ♦♥t♦♥ s♣tr SL ♦♥strt♦♥ t s♣ st ré ♣r ♣r♦sss rét♦♥ q r♣rés♥t ♣r ♥ ♥tré rét s ♥trés s②♠étrqs ♦♥t♦♥♦q à s ♥ ♦♥séq♥ s ♥trés réts ♥ s♦♥t ♣s s rs ♥rs♠s nrs stàr qs r♥t ♥s J0 ;niK ♦ù ni|

di=1 st ♥♦♠r

rs ♥trés s②♠étrqs réts ♥s i r rét ei

Page 177: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s♣ rét

4

e1 = 0

1

3

2

e1 = −w0w1

P♦r d = 1 t n1 = 4

( e1 e2 ) = ( 0 0 )

( 1 0 )

( 2 0 )

( 3 0 )

( 0 2 )

( 1 2 )

( 2 2 )

( 3 2 )

e2 = −w1w2

e1 − w0w2

P♦r d = 2 n1 = 3 t n2 = 2

( e1 e2 e3 ) = ( 0 0 0 )

( 2 2 2 )( 2 2 1 )( 2 2 0 )

( 0 2 0 )

( 2 1 2 )

( 2 0 2 )( 0 1 0 )

( 0 0 1 ) ( 0 0 2 )

e3 = w2w3

e2 − w1w3

e1 − w0w3

P♦r d = 3 n1 = 2 n2 = 2 t n3 = 2

Pr rs ♥♦s ♦♥s ♥s ♣tr q s sr♣trs ♦ ♠♣q♥t q s rs s②♠étrqs ♥t ♥éssr♠♥t êtr tés ♣♦ss②♥♣tqs ♥tqs éqt♦♥ ♣t ♦♥ êtr tr♥s♣♦sé ♥s s♣rét ♥ ♣♣♥t w s ♣♦s s②♥♣tqs ♦rrs♣♦♥♥t ① rs réts e

w0 + w⊤e = 0,

st ♦rs éqt♦♥ ♥ ②♣r♣♥ ♠♥s♦♥ d − 1 ♥s s♣ rét ♠♥s♦♥ d ♥s t s♣ s trs réts ♥ s♦♥t ♣s ♥éssr♠♥ts♣♦sés sr s s♦♠♠ts ♥ ②♣r ♠s sr s ♥trst♦♥s ♥ ♣ ②♣rs ♦♥t ét♥ st ♦r♥é ♣r s rs ni|

di=1 r str

♣ ♣♦r s ♠♥s♦♥s t é♥érst♦♥ à ♥ ♠♥s♦♥ q♦♥qst tr ♥ q s♦t ♠♣♦ss r♣rés♥tr Pr s ♥ ♥♦s♦♥t♥r♦♥s à é♥♦♠♠r tt strtr ②♣r

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s ♠s é♥értrs

râ à ♠♦♥♦t♦♥ s ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♣tr ♣ ♦r♠r♥ ♣r♦sss é♥ért♦♥ ♣r q q tr rét é♥t ♥ ♦♥t♦♥♦q à vrai ♠♣q ét♦♥ à vrai trs trs réts ♥s♠ ♦r♠és trs réts é♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s à vrai s♥s êtr ①♠ê♠s

Page 178: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

é♥érés ♦♥stt ♠ é♥értr tt ♦♥t♦♥ ♦q s trs réts♥ t ♠ s♦♥t ♣♣és trs é♥értrs t tt st♦♥ trt r♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq ♥s s♣ rét ♦r♠é ②♣r é♥ ♥s st♦♥ ♣réé♥t

Pr♦♣♦st♦♥ ♥t♦♥♥ ♥ ②♣r♣♥♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +

s é♥ ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs w

t w0 t ♦♥t ♥②s ♦♥♥ ♠ é♥értr L t ♠ é♥értr♦♥♦♥t cL

s trs é♥értrs L s♦♥t ♣r♠ s trs é♥t L à vrai s♣s ♣r♦s ②♣r♣♥ é♥ ♣r w t w0 ♠ê♠ s trs é♥értrs♦♥♦♥ts cL s♦♥t ♣r♠ s trs é♥t L à faux s ♣s ♣r♦s ②♣r♣♥

ré♥♦♥ L t cL rés ♥ qq s♦rt ♥ é♥t♦♥♥ ②♣r♣♥

é♠♦♥strt♦♥ ♥s s♣ rét ♦r♥é ♣r strtr ②♣r ♠♦♥tr♦♥sq s trs é♥értrs ♥s q s trs é♥értrs ♦♥♦♥ts s♦♥t ①t♠♥t s ♣♦♥ts s ♣s ♣r♦s ②♣r♣♥ é♥ ♣r w t w0

♦t e ♥ tr é♥értr L st♥ à ②♣r♣♥ st éé ♥ t♥t ♣r♦t♦♥ ♦rt♦♦♥ e sr ♥♦r♠ ②♣r♣♥ ré ♣r w t♥ ♦♠♣r♥t ♦♦r♦♥♥é ♦t♥ ♥♠♣♦rt q tr ②♣r♣♥ −w0

D(e) = |w⊤e − (−w0)|.

♦s s tr♠s tt s♦♠♠ ét♥t ♣♦sts s ♣têtr w0 s ç♦♥ ♣♦r♥ ♥tré e

′ êtr ♣s ♣r♦ ②♣r♣♥ q e st q t ss ♦♠♣♦s♥ts♥érrs ♦ és à s e r s ♥ t tr ét L à vrai é♥érrte q st ♠♣♦ss ♣r ②♣♦tès

é♣r♦q♠♥t s e st ♥ tr rét t q L(e) ≡ vrai t t q ♣♦r t♦te′ ér♥t L(e ′) ≡ vrai ♦♥ t

D(e ′) > D(e),

♦rs e st ♥éssr♠♥t ♥ tr é♥értr L ♣sq♥ s trs e′

♥ ♣t é♥érr

ç♦♥ s♠r s trs é♥értrs ♦♥♦♥ts cL ér♥t ♣r♦♣♦st♦♥

♠rq Pr ♥té ♠ é♥értr ♣♣rît q tt r♥èr st ♥é♥t♦♥♥ ♥♠♣♦rt q ②♣r♣♥ sé♣r♥t ②♣r ♦♥♦r♠é♠♥t à♥ ♠ê♠ ♦♥t♦♥ ♦q à s

Page 179: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

strt♦♥ é♥t♦♥♥ résé ♣r ♥♠ é♥értr t s

♠ é♥értr ♦♥♦♥t

vecteur generateur

vecteur generateur

generation

generation

hyperplan

conjoint

conjointe`

0 0´

`

10 5´

r ♣rés rô é♥t♦♥s q ♥♦s ♥♦♥s ttrr ① trsé♥értrs s ① ♠s rtérs♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s r♣rés♥t ♥ s♣ rét ① ♠♥s♦♥s t ♠♦♥tr q s trs é♠t♥t ♥♥ q ♥r ①t♠♥t t ♣s ♣rès ②♣r♣♥

♥ ts♥t ♥ ♦r ♠♣r♥té ♦♠♥ ♠r ♥♠érq s ♠s é♥értrs t é♥értrs ♦♥♦♥t♥t é♥ss♥t s ♣①s q rt ♥♦rr ♣♦r trr ②♣r♣♥ s♥t ♥s ♣♣rîtr s♥ rtérstq ♥rés♦t♦♥ tr♦♣ ♥ s tr♠s s②♥tétsr ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦♣t♠ à ♣rtr ♥ ♠ é♥értr r♥t à rtr♦r ②♣r♣♥ ♠① ért ♣r té♥t♦♥♥

s trs é♥értrs s♣♣♦rts

érq♠♥t ♣♦r ♥ s♣ t♦r ♠♥s♦♥ d ♥ ②♣r♣♥ st ♥ s♦ss♣ t♦r ♠♥s♦♥ d − 1 st ♦♥ ♦♠♣èt♠♥t ♥♥ré ♣r d − 1trs rs vi|

d−1i=1 stàr d ♣♦♥ts ♥ ♣♦♥t ♦r♥ t d−1 ♣♦♥ts r♥t

s d − 1 trs

♠rq ♦s ♣♣♦♥s ♣♦♥t ♥ tr ♦♥t ♦r♥ st ♥tr♥sèq♠♥t①é ♥

(0 0 · · · 0

)⊤ st ♥tr trs s s trs é♥értrs q s♦♥t

♦♥ ♥s ♦♥t①t ♣tr ♦♥sérés ♦♠♠ s ♣♦♥ts ♥ r♥ ♥st ♣s s s trs rs vi|

d−1i=1 ♦r♠♥t s ②♣r♣♥ rré

♥s s♥s ♦ù ♥♦r♠t♦♥ qs é♥t ♥st ♣s ♣♦st♦♥ ♣♦♥t ♦♥t s♣♦rt♥t s ♦♦r♦♥♥és ♠s rt♦♥ qs ♥q♥t

♣r♦♣♦st♦♥ s♥t ét q♥ s trs rs ②♣r♣♥ rés♥t ç♦♥ ♦♣t♠ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s st ♥éssr♠♥t é♥ ♣r s♣♦♥ts ♣♣rt♥♥t ① ♠s é♥értr t é♥értr ♦♥♦♥t réstt ♣r♠ttr r♠♥r ♣r♦è♠ s②♥tès à ♥tt♦♥

Page 180: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

s ♣♦♥ts ♣r♠ s ① ♠s

Pr♦♣♦st♦♥ r♥tt♦♥ ♦♣t♠ ♥ ②♣r♣♥❯♥ ②♣r♣♥ sé♣r♥t ç♦♥ ♦♣t♠ s s♦♠♠ts ②♣r é♥ ♣r ♥♦♥t♦♥ ♦q à s L ∈ +

s st ré ♣r d − 1 trs vi|d−1i=1 é♥s ♣r

♦ ♥ ①t♠♥t d trs é♥értrs é♥értrs ♦♥♦♥ts

♦ ♥ d − p trs é♥értrs t p + 1 trs é♥értrs ♦♥♦♥ts pét♥t ♥ ♥tr ♣♦st rtérstq ♦♥t♦♥ ♦q à s

é♠♦♥strt♦♥ é♠♦♥strt♦♥ tt ♣r♦♣♦st♦♥ s s sr t q♥ ②♣r♣♥ ♦♣t♠ st é♥ ♦♠♠ ♦♥♥♥t ♣s r♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥r♦♥ ♥r ♦rrs♣♦♥♥t ♥ trs tr♠s s st♥ tr é♥értr ♦ é♥értr ♦♥♦♥t L ♣s ♣r♦ st ♠①♠ r♥♦s ♦♥s q t é♥r d− 1 trs rs ♣♦r ♥♥rr ♥ ②♣r♣♥stàr d ♣♦♥ts ♥ ♦ss q r♥t à ①r ss d rés rté

♥ ♦sss♥t s d ♣♦♥ts s ♣s ♣r♦s ♦♠♠ ♦♥tr♥ts st ♥s ♣♦ss♦r♥tr ②♣r♣♥ s♦rt q r s♦t st♥t ç♦♥ é réstt ♦t♥st ♥ ②♣r♣♥ ♣rè à s♣♣♦rté ♣r s ♣♦♥ts s d−1 trs ♦t♥s♥ s s♦str②♥t ① à ① ♦r♠♥t ♦♥ ♥ s s ① ②♣r♣♥s ♣rès♦♥ ②♣r♣♥ ♦♣t♠ rré

s ① ♣♦sstés ♣r♦♣♦st♦♥ s és♥t ♦rs ♦st♦♥ s d♣♦♥ts ss s♦♥t t♦s ♥s ♠ê♠ ♠ é♥értr ♦ é♥értr ♦♥♦♥t ♦rs s d − 1 trs rs s♥ és♥t ♠♠ét♠♥t s s♦♥t ré♣rts♥s s ① ♠s ♦rs s trs ♦t♥s ♥ s♦str②♥t ① ♣♦♥ts ♣rs ♥ss ♠s ér♥ts r♣rés♥t♥t ♥ rt♦♥ trrs à ②♣r♣♥ rrét ♥ ♦♥t ♦♥ ♣s ♣rt s♦♥ s♣ t♦r Pr ♦♥séq♥t ss s trsvi ♦t♥s ♣r s♦strt♦♥ ① à ① ♣♦♥ts ♥ ♠ê♠ ♠ ♦♥têtr ♦♥sérés q ♠♣q ♣rés♥ ♥ ♣♦♥t s♣♣é♠♥tr ♥s ♥ ♦tr ♠ ♥s s d − p ♣♦♥ts s♦♥t ♥s ♠ é♥értr s s♣♣♦rt♥td − p − 1 trs t t ♦rs p + 1 ♣♦♥ts ♥s ♠ é♥értr ♦♥♦♥t♣♦r s♣♣♦rtr p trs t ♥s tt♥r t♦t d − 1

s trs é♥értrs t é♥értrs ♦♥♦♥ts s♣♣♦rt♥t s trs vi|d−1i=1 s♦♥t

♣♣és trs s♣♣♦rts t r ♥tt♦♥ r ♦t ♥ ♦rt♠ ért♥s r♥èr st♦♥ ♣tr

é♥t♦♥ ❱trs s♣♣♦rtss trs s♣♣♦rts ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s L +

s s♦♥t s k ∈ Jd ; d + 1Ktrs é♥értrs ♦ é♥értrs ♦♥♦♥ts e L ∪ cL é♥ss♥t ♥ s d − 1 trs rs vi|

d−1i=1 ②♣r♣♥ sé♣r♥t L ç♦♥ ♦♣t♠

s ♦♥t s♣♣♦rtr s trs rs ♥♦r ♠tt♥t ♠ê♠ s♦ss♣ t♦r s♣♣é♠♥tr ♦rt♦♦♥ ♥ rété q sr♠♥ s ① ②♣r♣♥s st r r w0 t ♥♦♥ w

Page 181: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

②♥tès trs s♣♣♦rts

♦t ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s d rs réts ♦♥t ♦♥ ♥té s trss♣♣♦rts ès ♦rs r s♦strt♦♥ ① à ① ♦♥♥ ♥ s d − 1 trs♥♥r♥t ②♣r♣♥ ♦♣t♠ ♦rrs♣♦♥♥t à tt ♦♥t♦♥ ♦♥t v

(i)|d−1i=1 s

trs ♥s s♣ t♦r ♠♥s♦♥ d s♦ss♣ t♦r r♣rés♥té♣r t ②♣r♣♥ ♠t ♥ s♣ t♦r s♣♣é♠♥tr ♠♥s♦♥ tr♠♥t t ♥ r♦t t♦r

r tr w q é♥t ♦r♥tt♦♥ ②♣r♣♥ sé♣rt♦♥ st st♠♥t♥ tr ♥♥r♥t ♥ s s♣s s♣♣é♠♥trs r♥r ♥ ♦rr♥ st ♥q s♣ s♣♣é♠♥tr q s♦t ♦rt♦♦♥ tr♦r w ét♥t♦♥♥és s trs v

(i)|d−1i=1 ♥t ♦♥ ♥ ♣r♦è♠ èr ♥ér ♦♥sst♥t à

tr♦r ♥ tr ♥♥r♥t s♣ s♣♣é♠♥tr ♦rt♦♦♥ à ②♣r♣♥ sé♣rt♦♥

s ♣♦s s②♥♣tqs s♦t♦♥ ♣s ♠♠ét ♣♦r ♦t♥r w st ①♣r♠r ♦♠♠ réstt ♣r♦t t♦r s trs v

(i)|d−1i=1

w = v(1) ∧ v

(2) ∧ · · · ∧ v(d−1).

tr réstt ♣r♦t st ♥ t é♥ s♦rt q ♣♦r t♦t trrét e ♦♥ t

w⊤e = det(v(1), . . . , v(d−1), e),

d∑

i=1

wiei =

∣∣∣∣∣∣∣

v(1)

1 · · · v(d−1)

1 e1 ·

v(1)

d · · · v(d−1)

d ed

∣∣∣∣∣∣∣

.

tr♠♥t t s ♣r♦ts w⊤v

(i)|d−1i=1 s♦♥t ♥s ♣sq s étr♠♥♥ts és

♦♠♣t♥t ♦rs s②sté♠tq♠♥t ① trs ♥tqs Pr ♦♥séq♥t w st♥ ♦rt♦♦♥ à ♥ s trs t s ♦♠♣♦s ♦♥ ♥ s ♣♦s s②♥♣tqs é♥ss♥t ②♣r♣♥ rré ① s①♣r♠♥t rs♣t♠♥t ♣r étr♠♥♥t s♥t

wi = (−1)d+i

∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣

v1,1 · · · vd−1,1 ·

v1,i−1 · · · vd−1,i−1

v1,i+1 · · · vd−1,i+1 ·

v1,d · · · vd−1,d

∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣∣

.

♥ èr ♥ér ①st♥ r♥r st r♥t ♣r t q s♣ rét ♥ ♠♥s♦♥♥

Page 182: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

tt ①♣rss♦♥ st ♦t♥ ♥ é♦♠♣♦s♥t étr♠♥♥t éqt♦♥ s♦♥ s r♥èr ♦♦♥♥ ♥ ♣t ♦rs ♥tr q r wi s♦sétr♠♥♥t♦t♥ ♣sq été ♦t êtr ♣♦r t♦t e

♣♦s s②♥♣tq ①r ②♣r♣♥ é ♥s ♣rr♣♣réé♥t ♥ ♦r♥tt♦♥ q t r♣♦sr sr s trs s♣♣♦rts ♠é♥értr t é♥értr ♦♥♦♥t Pr ♦♥séq♥t ♣♦st♦♥ ♦♣t♠ t ②♣r♣♥ s♥s r w0 t ♥♦♥ ♣s w st q ♣ strs s♣♣♦rts s ① ♠s à ♠ê♠ st♥ ♥s ♣♦r ① trss♣♣♦rts e t e

′ rs♣t♠♥t ♥s ♠ é♥értr t é♥értr ♦♥♦♥t ♦♥t♦♥ ♦q ♦♥

w0 + w⊤e = ǫ t w0 + w

⊤e′ = −ǫ,

q s trt ♠♠ét♠♥t ♣r

w0 = −w⊤

(e + e

2

)

.

♥ ♣♦♥t ♦♠♣①té ♥ étr♠♥♥t ♣r s ♠ét♦s ♥s♣rés ♣♦t ss r t②♣q♠♥t ♥ O(d3) ♦♠♣①té ♦♠♣t sd ♣♦s s②♥♣tqs r ♦♥ ♥ O(d4)

étt♦♥ s trs s♣♣♦rts

s st♦♥s ♣réé♥ts ♦♥t ét ①st♥ trs é♥értrs ♣rtrs♣r♠ s trs s ♠s é♥értr t é♥értr ♦♥♦♥t ♥ ♦♥t♦♥♦q à s s trs s♣♣♦rts ① s♦♥t r♠rqs ♣r t qss♣♣♦rt♥t ②♣r♣♥ rés♥t tt ♦♥t♦♥ ç♦♥ ♦♣t♠ é♦♠étrq♠♥tr ①st♥ réè ♦♥ ♥ r♦♥♥ ♥s s trs é♥értrs ♣sq ♥♠♥t s trs s♣♣♦rts ss♥t à érr ♦♠♣èt♠♥t ♥ ♦♥t♦♥ ♦qà s st ♦♥ ♠♥t♥♥t ♥tr ♥ ♠é♥s♠ ♣ trr ttr♦♥♥ t é♠♥r s trs é♥értrs t é♥értrs ♦♥♦♥ts q ♥ s♦♥t♣s s trs s♣♣♦rts

♣♣♦s♦♥s s♦r q e ∈ L ♥st ♣s ♥ tr s♣♣♦rt L ♥s s st ♣♦ss r♠r q t♦t tr v = e − e ♦ù e st ♥ tr s♣♣♦rt ♠ é♥értr ♥♥r ♥ s♣ t♦r s♣♣é♠♥tr ②♣r♣♥♦♣t♠ ♥s s ♦♥trr e srt ♣r é♥t♦♥ ♥ tr s♣♣♦rt ♣sq v

srt ♦rs ♥ s trs ♥♥r♥t ②♣r♣♥

ès ♦rs rt♦♥ ♦♥♥é ♣r v st tr♥srs à ②♣r♣♥ s♦rt q ①st♥ tr rét e

′ t q e′ ± v ♥ s♦t ♣s ♥ tr é♥értr L

Page 183: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♠♥t♦♥ ♥ tré♥értr à ♦r♥ ♥

tr ♥♥r♥t ♥ s♣t♦r s♣♣é♠♥tr

②♣r♣♥

ce(1)

ce(2)

ce(3)

e

e(1)

e(2)

v + e(1)

v + e(2)

v

`

0 0´

`

4 4´

tr♠♥t tt r♠rq t ♣♦r ♥ tr v ♦♥strt à ♣rtr ♥ tr é♥értr ♦♥♦♥t t ♥ tr s♣♣♦rt cL r str ♣é♥♦♠è♥ ♥ ♠♥s♦♥

♦s ♣r♦♣♦s♦♥s tsr tt ♣r♦♣rété ♣♦r é♠♥r s trs é♥értrs q♥ sr♥t ♣s s trs s♣♣♦rts ♦rt♠ ♦t♥ ♦t êtr ①été sé♣ré♠♥t ♥s ♠ é♥értr ♦♥t♦♥ ♦q t ♥s s ♠ é♥értr♦♥♦♥t ♥ ♥tr t♦tté s trs s♣♣♦rts

Pr♦♣♦st♦♥ étt♦♥ s trs s♣♣♦rts ♥ ♠ é♥értr♦♥t e t e

′ ① trs é♥értrs ♥ ♦♥t♦♥ ♦q L t s♦t v = e− e′

ès ♦rs ♣♦r t♦t tr é♥értr e′′ ∈ L

s L(e ′′ + v) ≡ faux ♦rs e′ ♥st ♣s ♥ tr s♣♣♦rt

s L(e ′′ + v) ≡ vrai ♦rs e ♥st ♣s ♥ tr s♣♣♦rt s L(e ′′ ± v) ∈ L ♦rs e

′′ ♥st ♣s ♥ tr s♣♣♦rt

é♠♦♥strt♦♥ ♣r tt ♣r♦♣♦st♦♥ st ÷r s rrs ♣♦stérrs ① tr① ♣rés♥tés ♥s ♠♥srt r t s réstts♥♦s s♠♥t tr♦r ♥ stt♦♥ à ét ♥ é♠♦♥strt♦♥ ♥s t q t♦t tr ♦t♥ ♣r s♦strt♦♥ ♥ tr é♥értr ♣r ♥tr s♣♣♦rt st tr♥srs à ②♣r♣♥ ♦♥t ♦♥ ♥éssr♠♥t à ♥tr ♦rs ♠ é♥értr P♦r q s s tr♦s tsts ♥t♥t ♦rs tr rs♣♦♥s tr♥srsté v

r♥r tst st ♥ ♣ ♣rtr ♣sq ♦♥t à é♠♥r s trs é♥értrs q ♣♦rr♥t êtr s trs s♣♣♦rts ♠s q s tr♦♥t êtr r♦♥♥ts♦♠♠ ♠♦♥tr r

♠rq rrr s♦♥t q s trs réts ♦t♥s à ♣rtr v s♦♥t♣♦st♦♥♥és ♥ ♦rs ②♣r stàr q♥ ♠♦♥s rs ♦♦r♦♥

Page 184: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

∗ ♦♥t♦♥ s②♥ts❴♦♠trqt♦r♥ ♦♠♣é♠♥t ♥ ♠ é♥értr

Pr♠ètrs − ♠ é♥értr t ♥s t ♦♦♥♥s∗

♦♥t♦♥ s②♥ts❴♦♠trq ♦tt♥t❬❪ ④ ♦♥♦♥t❴ − t st♦♥t ♠ ♦♥♦♥t ♠♥rtr ♦♥♦♥t❴ − ♥♦♠r trs é♥értrs♥tr ♥rtrs − ♥♦♠r trs é♥értrs ♦♥♦♥ts♥tr ♦♥♦♥t❴♥rtrs

s♣♣♦rt − t trs s♣♣♦rts ♠ é♥értrtrrt❬❪ s♣♣♦rt

s trs s♣♣♦rts ♠ é♥értr♣♦r ④

♣♦r ④ − rt♦♥ ♣♦t♥t♠♥t tr♥srstrrt ❬❪−❬❪ s tr♦s tsts tr♥srsté é♠♥♥t ♥ tr s♣♣♦rt ♣♦t♥ttsts♣♣♦rt

⑥⑥

s♣♣♦rt − t trs s♣♣♦rts ♠ é♥értr ❭♦♥♦♥t

trrt❬❪ s♣♣♦rt ♦♥♦♥t❴ s trs s♣♣♦rts ♠ é♥értr♣♦r ④

♣♦r ④ − rt♦♥ ♣♦t♥t♠♥t tr♥srstrrt ♦♥♦♥t❴❬❪−♦♥♦♥t❴❬❪ s tr♦s tsts tr♥srsté é♠♥♥t ♥ tr s♣♣♦rt ♣♦t♥ttsts♣♣♦rt

⑥⑥

trs − t trs ♥♥r♥t ②♣r♣♥ ♦t♥s ♥ s♥t ér♥ ① à ① s trs s♣♣♦rtstr♥rtr❬❪ trs ❬s♣♣♦rtr♥ s♣♣♦rtr♥❪

♣♦s − t ♣♦s s②♥♣tqs♦tt♥t❬❪ ♣♦s ♣r♦t❴t♦rtrs

rt♦r♥r♣♦s⑥

♦rt♠

②♥tès é♦♠étrq ♥♠ é♥értr

Page 185: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

r

♠♥t♦♥ ♥ tré♥értr r♦♥♥t

s trs s♣♣♦rts

ce(1)

ce(2)

ce(3)

e(1)

e(2)

e(3)

v + e(2)

v

`

0 0´

`

4 4´

♥és ♥ s♦t ♣s ♥ r ♠ss r rét ♦rrs♣♦♥♥t st♥ s ♥tr q ♥ ♦♥t à ♥ é♠♥t♦♥

♥ ♣♦♥t ♦♠♣①té tt ♣r♦ér ért ♥ ♣s♦♦ ♥s ♦rt♠ ♠♥ ♥ ♥♦♠r ♦♣ért♦♥s ♦♥séq♥t ♠ê♠ s ♥♦s ♦♥s♠♦♥trr q st ♥ é♦t♦♥ ♣♦②♥♦♠ t ♥♦♥ ①♣♦♥♥t ♦r♠r t♦ss trs v à ♣rtr s trs é♥értrs ① à ① r♣rés♥t s ② ktrs é♥értrs (k)(k−1)

2 ♣♦sstés ♥ s ♣♦sstés ♦t ♥stêtr trté ♣r ♣r♦♣♦st♦♥ q ♥♥r 3k tsts ♦♥t à ♥♦♠♣①té ♦rr O(k3) s♦t O(d7) ♣♦r d rs réts

tr♠♥t t ♣♦r s③ rs réts t résr ♥r♦♥ ♠♦♥ tsts sr s ♠ é♥értr t rs♠♠♥t t♥t sr s ♠ é♥értr ♦♥♦♥t ré tt ♦♠♣①té ♣♦②♥♦♠ st ♦♥ t q♥ ♦rt♠ ♦♥t ♥♦♠r ♦♣ért♦♥s é♦rt ①♣♦♥♥t♠♥t ♥ ♠♥rtq ♦♣ért♦♥s é♥♠♦♥s ♥ t ♦rt♠ ♥①st ♣s ♥♦r à rt

①♠♣ ②♥tès é♦♠étrq ♥ ♠ é♥értr♦t ♦♥t♦♥ ♦q à s L1 ∈ +

s é♥ ♣r ♠ é♥értr s♥t

L1 =

e(1) =

(2 0 1 0

)⊤

e(2) =

(2 0 0 1

)⊤

e(3) =

(1 2 0 0

)⊤

e(4) =

(1 1 1 1

)⊤

e(5) =

(0 2 1 1

)⊤

.

r ♠①♠ s qtr ♥trés réts s♦♥t rs♣t♠♥t n1 = 2 n2 = 2n3 = 1 t n4 = 1 ♦♠♠ L1 qtr ♥trés réts t tr♦r qtr trsé♥értrs s♣♣♦rts ♥s s ♠ é♥értr ♥ rété ♣t ② ♥ ♦r ♠♦♥ss ♦♠♣é♠♥t s tr♦ ♥s ♠ é♥értr ♦♥♦♥t ♠s ♥♦s ♦♥s

♥ s♣♣♦s♥t q♥ tst r ♥ ♠s♦♥ ♦♥t à ♥ t♠♣s ♥r♦♥ t♥q ♦rs

Page 186: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ⑤ ♣tr

♦♦♥tr♠♥t ♦s ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♣♦r q ♥st ♣s s ♠ é♥értr ♦♥♦♥t st ♥é♥♠♦♥s é ♦♠♠ ét♥t

cL1 =

ce

(1) =(2 1 0 0

)⊤

ce

(2) =(2 0 1 1

)⊤

ce

(3) =(1 2 0 1

)⊤

.

♦t st ♦♥ éttr s trs é♥értrs L1 q ♥ s♦♥t ♣s strs é♥értrs s♣♣♦rts ♥ ♣♣q♥t ♣r♦♣♦st♦♥ à t♦s s trsv

(i,j) = e(j) − e

(i) ♣♣rt q s tr é♥értr e(5) st é♠♥é

♦♠♠ ♥ rst q qtr trs é♥értrs ① s♦♥t ♥éssr♠♥t sqtr trs é♥értrs s♣♣♦rts rrés ♥ ♣t ♦rs ♥ érr tr♦s trs rs ♣r ①♠♣

v(1) =(0 0 1 −1

)⊤,

v(2) =(1 −2 1 0

)⊤

t v(3) =(1 −1 0 −1

)⊤.

tst♦♥ éqt♦♥ ♣r♠t r s qtr ♣♦s s②♥♣tqs w

w1 = −

∣∣∣∣∣∣

0 −2 −11 1 0−1 0 −1

∣∣∣∣∣∣

= 3,

w2 =

∣∣∣∣∣∣

0 1 11 1 0−1 0 −1

∣∣∣∣∣∣

= 2,

w3 = −

∣∣∣∣∣∣

0 1 10 −2 −1−1 0 −1

∣∣∣∣∣∣

= 1,

t w4 =

∣∣∣∣∣∣

0 1 10 −2 −11 1 0

∣∣∣∣∣∣

= 1.

♣♦s s②♥♣tq ①r st ♥st é râ à éqt♦♥ ♥s qtr trs é♥értrs s♣♣♦rts éttés ♥s L1 t ♥ tr é♥értrs♣♣♦rt cL1 ♣r ①♠♣ c

e(3)

w0 = −w⊤e

(1) + ce

(3)

2= −7,5.

♥r♦♥ ♥r ♦t♥ st ♦♥ rtérsé ♣r s ♣♦s s②♥♣tqs s♥ts

w =(3 2 1 1

)⊤ t w0 = −7,5.

♥s ①♠♣ ♣réé♥t ♠ é♥értr ♥étt ♣s ①♣r♠é ♥s ♥ s♣♦♠♣èt♠♥t rét ♦rt♠ rét♦♥ à ♣ ♣tr ♠♦♥tr♥ t q s ① rs s ♠♦♥s ♥♥ts s♦♥t s②♠étrqs ♥ tr q st ♦♥r♠é ♣r s②♥tès é♦♠étrq q r té ♠ê♠ ♣♦ss②♥♣tq ♥♦s ♣r♠t s♦♥r q trr ♥s ♥ s♣ ♦♠♣èt♠♥t rét ♥st ♣s ♥ ♦♥t♦♥ ♥éssr ♦♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t s②♥tès

Page 187: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

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Page 188: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

13Vers un environnement

de synthèseassistée par ordinateur

s ♣trs ♠♥srt ♥ ♦r♠s♠ ♦♠♣t été é♦♣♣é t♦r s ♦♥t♦♥s ♦qs à s t s ♥r♦♥s ♥rs st♥ r♣rés♥tt♦♥ strt ♣♣é ♠ é♥értr trrs

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Page 189: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

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Page 190: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❱rs ♥ ♥r♦♥♥♠♥t s②♥tès sssté ♣r ♦r♥tr ⑤ ♣tr

s s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

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♦t ♦♥t♦♥ ♦q à s L1 ∈ s é♥ ♣r

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⊤ e32

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t érté L1 st s♥t

e1 e2 e3 e4 L1

faux faux faux faux faux

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vrai faux vrai vrai vrai

vrai vrai faux faux vrai

vrai vrai faux vrai vrai

vrai vrai vrai faux vrai

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♥ ♥ ♦♥sr♥t q s ♥s ♣♦r sqs L1 t vrai s ♥q sr♣trs

Page 191: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

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1 2 vrai

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0 3 vrai

0 2 vrai

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♦t♦s ♣♦♦r êtr ①♣r♠é s♦s ♦r♠ ♥ ♠ é♥értr ♥st ♣s♥ ♦♥t♦♥ ss♥t ♣♦r êtr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s s♥ q♥♠ é♥értr r♣rés♥t ♥ rété ♥ ss ♦♥t♦♥s ♦qs ♥ ♣sr s ♦♥t♦♥s ♦qs ♦♠♣èt♠♥t ♠♦♥♦t♦♥s q st ♦♥♥ ♣♦r êtréq♥t ① ♦♥t♦♥s ♦qs à s ♦rsq s r♥èrs é♣♥♥t ♠♦♥s t rs ❬P t s② ❪ P♦r t♦ts s ♦♥t♦♥s ♦qs r♣rés♥tt♦♥ ♥ ♠s é♥értrs st ♦♥ ♣rt♠♥t ♣té t s♦t♥t ♠ê♠ ç♦♥ q ♣♦r s ♦♥t♦♥s ♦qs à s trrs s sr♣trs ♦

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Page 192: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

❱rs ♥ ♥r♦♥♥♠♥t s②♥tès sssté ♣r ♦r♥tr ⑤ ♣tr

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②♥tès ♠s é♥értrs ♣r ♦rtrs

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tt ré①♦♥ ♦♥t à ♠ét♦ s②♥tès ♣r ♦rtrs ♣rés♥té ♥stt st♦♥ ♣♦r ♦t s♥térssr ① ér♥ts ♦① s②♥tèsq st ♣♦ss r ♣♦r ♥ ♠ é♥értr ♥s q ♠sr st♥térss♥t s②♥tétsr sé♣ré♠♠♥t t♦ts ss s♦s♠s é♥értrs t♣tôt ♥ s②♥tétsr rt♥s s♣éq♠♥t t

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Page 193: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

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Pr♥♣ s②♥tès♣r ♦rtrs

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❱rs ♥ ♥r♦♥♥♠♥t s②♥tès sssté ♣r ♦r♥tr ⑤ ♣tr

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e5

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②♥tès ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs ♣r♦rtr ♠♥♠

♠ê♠s ♦♠♣♦s♥ts ♥ ♠ é♥értr trrs ♣srs ss s♦s♠s é♥értrs ♣t ♦r ♥t r♥r rés r♦st à é♥ ♥ ss ♦♥stt♥ts

s②♥tès sssté ♣r ♦r♥trsé sr s②♥tès ♣r ♦rtrs

♥ ♠♥èr é♥ér ♠ét♦ s②♥tès ♣r ♦rtrs ♦♥t à s rés① ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t strtr st ♥ ♠① éqré q qs s♦t♦♥s ♦♥rr♥ts ♦♥t à ♦rr ♥ ♠tèr s②♥tès rés① ♥r♦♥s ❬♥ t ♥s t ♠s t r♦♥s t ♦s t ❪ ♥ t ♥♦tr ♠ét♦ st sé sr s é♦♣s♦ér♥ts ♦q à s s②♠♦sés ♣r é♦♠♣♦st♦♥ ♥ s♦s♠sé♥értrs t♥s q s tr♥ts ttértr ♥ rés♥t q s é♦♠♣♦st♦♥s ssqs té♦rè♠ ♥♥♦♥ ♥ ♦♥séq♥ rs é♦♠♣♦st♦♥♦♥t s②sté♠tq♠♥t à ① ♦s ♥r♦♥s ♥rs ♥ ♣r♠èr ♦rés♥t s ♠♥tr♠s ♦♥t♦♥ ♦q à s②♥tétsr t ♥ ♥r♦♥ ♥r s♦rt ré♥ss♥t s s♦rts ♦ ♥érr ♣r ♥ ♣♦rt ou ♥ ♦♠♣rs♦♥♥♦tr ♠ét♦ ♦r ♣♦ssté sés♥t ♣♦♦r s♦rtr strtr ♠t♦ ssq s rés① ♥r♦♥s rts ♥ t♦rs♥t rt♥s ♥trés àttqr rt♠♥t s ♦s s♣érrs

♥ q♥ ♦r♠t♦♥ é♥ér s ♦♥t♦♥s ♦qs s♦s ♦r♠ ♠sé♥értrs s♦t ♥♦r à étr ♣tr ♠♦♥tré ♦♠♠♥t ♥ t r♣rés♥tt♦♥ ♣♦rr♥t êtr tsé ♣♦r s②♥tétsr s ♦♥t♦♥s ♦qs q♦♥qs ♥ ♥rés ♥r♦♥s ♥rs ♦ ♥ ♥ rt ♥ ♦q t ♥ ♦♥t♦♥ s ♣r♦♣rétésrrés ♣srs ç♦♥s ♦sr s s♦s♠s é♥értrs à s②♥tétsr ♦♥t

Page 197: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

été ♣r♦♣♦sés s♦rt q ♥s♠ ♣t ♦r♠r ♦sstr ♥ ért ♥r♦♥♥♠♥t ♦♥♣t♦♥ rts ♦qs sssté ♣r ♦r♥tr

♥ st t♦t♦s q ♥ ét ♣ré♠♥r st ♥s ♣r♦ q ♣♦tq ♣s ♣rt♥♥t ♣♦r ♦sr s s♦s♠s à s②♥tétsr s♦t sté à ♠♠♥♥tr ♦rtr ♠①♠ t ♠♥♠ s②♥tès ♣r♦♣♦sé ♥s r ♥ st ♥ ①♠♣

Page 198: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

14Conclusion générale

♥ ♦♦r ♦♦♥tr ♦r rtrté ♥t © é♥♦♥ç ♠s ♦ ♠♣rq s♦♥ q ♥♦♠r tr♥sst♦rs ♥ ♠r♦♣r♦ssr t ♦r t♦s s ① ♥s r♥t ♥s ♣s tr ♣rét q

s t♥♦♦s à s tr♥sst♦rs tr♦♥t sr s ♠tt♦♥s ♣②sqs♥♦♥t♦r♥s ♠tt♥t ♥ tr♠ à ♣rès s♦①♥t ♥s ♣r♦rès ❬rs❪ t s t♠♣s étt ♥ ♣♦r s s②stè♠s ♥r♦♠♠étqs trrs ♦q à s ♣r♥r r

P♦r qs ♣ss♥t ♦♥sttr ♥ tr♥t ré ♣ss♥ts t♥qs ♦♣t♠st♦♥ ♠♥q♥t ♥♦r ① rés① ♥r♦♥s rts q ♥ é♥é♥t♥s q très ♣ ♥r♦♥♥♠♥ts ♦♥♣t♦♥ sssté ♣r ♦r♥tr ♥ss ♦♥t♦♥s r ♥tért♦♥ ♠tér à r♥ é st ♦r très rrést t s ♥ ♣♣r♦ ♥②tq ♣♣r♦♦♥ ♣r♦è♠ ♣♦rr ② r♠ér sès ♥ t ét ét♥t ♦♥♥é ♦♠♣①té ♦♥sér s ♣r♦è♠s♠s ♥ é♣♥r ♣té ♦♠♠♥té s♥tq à ♠♥r ♥♦① ♦ts ♠té♠tqs

♠♥srt ♣r♦♣♦s ♥ ♦r♠s♠ ♥②tq ♦r♥ éé ① ♥r♦♥s ♥rs s ♠s é♥értrs és rr ♠r éqt♦♥ ♥tr ♦t ♠té♠tq t ♣r♦é♠tq ♥♦s ♠♦♥tr♦♥s q r s②♥tès ♥ ♥r♦♥s

Page 199: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

r♦sè♠ ♣rt ⑤ ②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

♥rs st ♠♥èr ♥tr ♥ ♦♥t♦r♥♥t ♦♣ s tés t♠♥t r♥♦♥trés s tr① ♦♥t ♥s ♠♥é à ♣srs ♦rt♠s s②♥tès t♦♠tq ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t s ♣r♦r♠♥s sr♣ss♥t s s♦t♦♥s♦♥rr♥ts s réstts s♦♥t rt ♥ ré①♦♥ q sst é♦♥♥é sr tr♦s♣ss

♦♠♠ ♣♦♥t é♣rt ♥♦tr ét ♥ ♥ ♣r♠tq s ♣r♥♣① ♠♦ès rés① ♥r♦♥s rts ♣r♠s ♥tr ♥r♦♥ ♥r ♦♠♠ réé♠♥t ♥tr ♦♥ ♠♣é♠♥tt♦♥ ♠tér s♦s ♦r♠ ♥ ♥r♦♥ r ♦rs rééé rt ss ♥ tr♠ té s ♠ét♦s ♦♥♣t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ♣r ♣♣r♥tss ♦♥stt ♠♦té ①♣♦rt♦♥ ♥♦s♣sts ♥ ♣rtr ♦ ♥②tq

s t♥qs ①qs ♥♦s ♦♥s ♦ts s♦♥t ♥s rt ♥ ♥②s ♦♥t♦♥♥ ♣♣r♦♦♥ s ♥r♦♥s ♥rs Pr ét s ♣r♦♣rétés ♥②tqss ♦♥t♦♥s ♦qs qs ♠tt♥t ♥ ÷r ♥♦s s♦♠♠s rrés à ♦♥s♦♥q trt♦♥♥ r♣rés♥tt♦♥ ♣r t érté r étt ♦♥♠♥t♠♥t ♥♣té t ①ss♠♥t r♦♥♥t s ♦♥sért♦♥s ♦♥t ♦♥t à ♦r♠t♦♥ ♥ s♣ rét ♥s q ss qqs trs s♦♥t rt♥s ♣♦r♦r♠r ♠ é♥értr éq♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r ♦r♠ ♥t t ♦t r♥♥t s ♠♥♣t♦♥ ér♦t♥t étss♠♥t ♣srs rèstst♦♥ sst rééé ♥éssr ♣r♠s ♠♦♥trr q ♦♥trr♠♥t ①t① érté ♦r♠s♠ s ♠s é♥értrs ♦♥srt ♣srs ♥♦r♠t♦♥s q r s②♥tès ♥ ♥r♦♥s ♥rs rt tr♠♥t û rr ❯♥♦rt♠ ♥②s ♥♥ été ♣r♦♣♦sé ♣♦r rtr♦r t♦♠tq♠♥t ♠é♥értr ♥ ♥r♦♥ ♥r q♦♥q

râ é♦♣♣♠♥t ♦r♠s♠ ♥♦♠rss t♥qs ①st♥ts ♣♦r ♦♥♣t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs ♦♥t ♣ êtr éérés ét s ♣r♦rès ♥s♣♣♦rtés ♣r st ♣r♠s é♥♦♥r ♥ ♣r♠r ♠é♥s♠ ♣r q s②♥tès rt♥s sss ♠♦r♣♦♦qs ♠s é♥értrs ♥ ♥r♦♥s ♥rs st♣♦ss s②♥tès s♣tr sé sr ♥ ♣r♦ér rérs s♥t à ♣♦st♦♥♥r ♥ s trs ♥ ♠ é♥értr ♣r r♣♣♦rt à ♥ s t♥s♠ ♠ét♦s s é♠rq s trs ♣r s ♣r♦r♠♥s ♥tt♠♥t s♣érrs ❯♥ ♥tt♦♥ ♣s ♣réss s sss ♣r♠ttr s♣ér s♦♥t♦♥s ♣♣t♦♥ s ♠ét♦s ❯♥ ♠ét♦ s②♥tès ♣s é♥érsé sr ♥tt♦♥ trs s♣♣♦rts ♥st été ♣r♦♣♦sé s②♥tèsé♦♠étrq ♦rt♠q♠♥t ♣s ♦♠♣qé q s②♥tès s♣tr tr♣rt s ♣r♦♣rétés é♦♠étrqs s ♠s é♥értrs ♣♦r ét♥r s♦♥ ♦♠♥ té à rt♠♥t t♦ts s ♦♥t♦♥s ♦qs à s s♦♥ ♦♥ ♦♥t♦♥♥♠♥t t q ♥♦s ♦♥s ♣ ♦srr sr ♥♦♠r① ①♠♣s ♣t êtré♠♦♥tré sr ♣r♠èr ♠ét♦ ♣ s②♥tétsr ♥②tq♠♥t♥térté ss s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♦ts s t♥qs ♥②s ♠♥♣t♦♥ t s②♥tès ♦♥t été ♠♣é♠♥tés s♥ ♥ ♣♣t♦♥ ♦♥t ♠t♦♥ st ♥r ♣r♠r ♦t ♥♦r♠tq

Page 200: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♦♥s♦♥ é♥ér ⑤ ♣tr

s②♥tès ♥②tq ♥r♦♥s ♥rs tt ♥ s ♣r♦♣rétés ♥ ♦r♠t♦♥ é♥ér s ♦♥t♦♥s ♦qs t♦r q ♥♦s t♥qs s②♥tès♣♦rr♥t srtr ♦♥t été éts ttr ①♠♣ s②♥tès ♣r ♦rtrsst♥é ① ♦♥t♦♥s ♦qs ♦♠♣èt♠♥t ♠♦♥♦t♦♥s été ♣rés♥té ♥ ♦♥t♦♥ ç♦♥ ♦♥t s♦♥t s②♥tétsés s ♥♦♠r① éé♠♥ts ♥♦r♠t♦♥ rss♠és ♣r s ♠s é♥értrs ♦rrs♣♦♥♥ts s rés① ♥r♦♥s és♣♥t êtr ♦♣t♠sés s♦♥ ♥ ♦ tr ① rtèrs ♥t♦♥sts ♥♦♠r ♥r♦♥s t ②♥♠q ♥ ♦tr s rts ♥r♦♥① ♦♥çs tt ♠♥èr ♣rés♥t♥t ♥ r ré♣rt ç♦♥ ♥ ♣s éqréq ① rést♥t s t♥qs s②♥tès ♦♥rr♥ts

♣♣♦rt ♦r♠ s ♠s é♥értrs été ♥ éé♠♥t és ♥s é♦rt♦♥s ♠ét♦s s②♥tès ♠♥srt râ à s ♣r♥♣s tés r♥♦♥trés ♣r s ♣♣r♦s trt♦♥♥s ♦♥t ♥ t ♣ êtr ♦♥t♦r♥és ttç♦♥ s ♦rt♠s ①qs ♥♦s ♦♥s ♦t s♦♥t ♣s ♣♦r s ♦♠♣①tés ♦♠♣rs ♦r ♠♦♥r s②♥tétsr s ♥r♦♥s ♥rs ♦♣t♠sés t ♦♥t ♥♦♠r ♥trés st té♦rq♠♥t ♠té s ♦rt♠s ♥②♥t ♣s t ♦t ♠♣é♠♥tt♦♥s ♣♦ssés ♦♥ ♣t ♠♥t ♠♥r q r ♦♣t♠st♦♥♣r♥r à s s♦t♦♥s ♥♦r ♣s r♣s q trr♦♥t ♦rs ♣♥♠♥t ♣rt ♥♦ ♦r♠s♠

♥ ♣♦♥t té♦rq ét s ♠é♥s♠s ♦♥t♦♥♥♠♥t s ♥r♦♥s♥rs ♣r s rs ♠s é♥értrs ♥♥ st qà ss éts ♥t♥♥t q r ♥térêt ♣♦r s②♥tès ♥r♦♥s ♥r été ét st ♥ tt♠♣s ♥tr s rrs ♥♦r ♣s ♣♦♥ts ♥ ♥ ♥tr s ♠tsPr ①♠♣ étr ♦♠♠♥t s ♠s é♥értrs ♣♥t r♥r ♦♠♣t s♠é♥s♠s ♣♣r♥tss ♣r♦♣rs ① rés① ♥r♦♥s rts ♣♦rrt ♦rr ♦ à s rts ♥r♦♥① ♣s s♣tr à r ♥r♦♥♥♠♥t ♦♥t♦♥♥♠♥t

♥t ♥♦s s♠ strtéq ♥♦s ♥térssr à é♥t♦♥ ♥ ♦r♠s♠ sé sr s ♠s é♥értrs ♣ érr ♠♥t ♥ ♦♥t♦♥♦q q♦♥q ♥ ♣♣q♥t s②♥tès ♣r ♦rtrs ♥♦s s♣♦sr♦♥s♥s ♥ s t♦s ♣r♠rs ♥r♦♥♥♠♥ts ♦♥♣t♦♥ sssté ♣r ♦r♥tr ♥ ♦t ♥s♣♥s ♣♦r tstr s réstts ♥♦s tr① à é rts ♦♠♣ts ♥sté ♥tért♦♥ é s ♠r♦♣r♦ssrs ts ts rts r♦♥t ♥♦r♠♠♥t s ♣r♦r♠♥s très s♣érrs értés rss ♦♥t♦♥♥ s ♥r♦♥s ♥rs

Page 201: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 202: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Table des matières

♥tr♦t♦♥ é♥ér

s rés① ♥r♦♥s rts

r♦♥s rts t rés①

♥r♦♥ ♦ t Ptts

❯♥ ♣ ♦♦

s ♥r♦♥s ♦r♠s

é♥t♦♥

rè ♣♣r♥tss t

s ♠♥s

♣r♣tr♦♥

é♥t♦♥

♣r♣tr♦♥ ♠t♦

trs rés① ♥r♦♥s rts

s ♠é♠♦rs ss♦ts

♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠é♠♦r ss♦t ♥ ♣r♣tr♦♥♠♦♥♦♦

♠tt♦♥s ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦

s ssrs

♥ sr s ♠♦ès rés① ♥r♦♥s rts

Page 203: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♠tèrs

s rés① ♥r♦♥s rs

rttr ♥ rés ♥r♦♥s rs

é♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ r

s ♥ rés ♥r♦♥s rs

tté ♥ rés ♥r♦♥s rs

♦ts ②♥♠qs ♥ ♥r♦♥ r

P♦♥ts éqr ♥ ♥r♦♥ r t ♥ ♥♥

Pr♦r♠♠t♦♥ s ♥♥s

♠♦ ♥♦q

♠♦ st

♥t s ♠ét♦s ♥②tqs

♥ sr s rés① ♥r♦♥s rts

♥②s ♥ ♥r♦♥ rt

s ♥r♦♥s rts ♥rs

é♥t♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r

♥r♦♥ rt ♥r♦♥ ♥r

ts ♥ ♠ét♦ ♥②s ♥r♦♥s ♥rs

r♦♥s ♥rs t ♦♥t♦♥s ♦qs

s ♦♥t♦♥s ♦qs éq♥ts ① ♥r♦♥s ♥rs

é♥t♦♥s ♣ré♠♥rs

♥tr♣rétt♦♥ ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t

Pr♦♣rétés s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

②♣♦tès s♠♣tr

t s s②♠étrs

t s rt♦♥s

Page 204: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♠tèrs

❯♥ ♥♦ ♦r♠s♠

s ♠s é♥értrs

é♥t♦♥ ♥♦ ♦r♠s♠

❯♥té ♠ é♥értr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♠s é♥értrs ♦♥♦♥ts t ♦♠♣é♠♥tt♦♥

♣♦rt ♦q ♥s♦♠♠

Pr♦♣rétés

rtr ♥ ♥s♦♠♠ ♦♥t♦♥s ♦qs à s

P♦rts ♥s♦♠♠ t ♠s é♥értrs

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r

Pr♥♣s ♦rt♠

s ♥ ♦r♠ ♥r♦♥ ♥r

s trs é♥értrs

♣t♠st♦♥ ♦rt♠

②♥tès rés① ♥r♦♥s rts

❯♥ rr sr ♣r♦r♠♠t♦♥ ♥r♦♥s ♥rs

s②♥tès ♣r ♥étés

②♥tès ♥ï

②♥tès ♣r sr♣trs ♦

②♥tès ♣r rt♦♥ ss

s②♥tès rt

②♥tès ♣r ♣s♦♥rs♦♥

②♥tès ♣r t① ♥s

②♥tès s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♦r♣♦♦ s ♠s é♥értrs

s ♠s ♥ ♦r♠ ♥ ♠ é♥értr

♣♠♥t s♣tr ♥ ♠ é♥értr

Page 205: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s ♠tèrs

❱sst♦♥ s♣tr ♥ ♠ é♥értr

②♥tès ♠s é♥értrs s♣tr ♥♦♥ r♣é

②♥tès ♠s é♥értrs s♣tr q♦♥q

②♥tès s♣tr ♣♣r♦é

②♥tès s♣tr ①t

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s ♠s é♥értrs

s trs é♥értrs s♣♣♦rts

②♥tès trs s♣♣♦rts

étt♦♥ s trs s♣♣♦rts

♥ t ♦♣t♠st♦♥ s②♥tès é♦♠étrq

❱rs ♥ ♥r♦♥♥♠♥t s②♥tès sssté ♣r ♦r♥tr

t érté ① ♠s é♥értrs

s s ♦♥t♦♥s ♦qs à s

s s ♦♥t♦♥s ♦qs q♦♥qs

②♥tès ♠s é♥értrs ♣r ♦rtrs

Pr♥♣s s②♥tès ♣r ♦rtrs

♦ sé sr s②♥tès ♣r ♦rtrs

♦♥s♦♥ é♥ér

Page 206: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Table des figures

é♠ s♠♣é ♥ ♥r♦♥ ♦♦q

é♠ ♥ ♥r♦♥ ♦r♠

s ♣r♥♣s ♦♥t♦♥s tt♦♥ tsés ♣r s ♥r♦♥s ♦r♠s

♦♠♣rs♦♥ ♦♥t♦♥♥ ♥tr ♥ t ♣r♣tr♦♥

s ♥ rés ♥r♦♥s s♦♥ ♣srs ♦s

♣♣r♥tss ♥ ♣r♣tr♦♥ ♠t♦ ♣r rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t

♣♣r♥tss ♣r rétr♦♣r♦♣t♦♥ r♥t ♥ t érté

①♠♣ ♠é♠♦r ss♦t résé à ♣rtr ♥ ♣r♣tr♦♥ ♠♦♥♦♦

és ♦♣ ♦♠♣♦sé tr♦s ♥r♦♥s rts

s qtr ♠tts ① à ① ♦rt♦♦♥s tsés ♣♦r ♣♣r♥tss

♦♥♥ss♥ ♥ ♠tt ♠é♠♦rsé à ♣rtr ♥ rs♦♥ rté

r♦s ♠tts ♦♥t ♠é♠♦rst♦♥ ♣r rè éqt♦♥ ♦♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs très ♣ r♦sts

é♠ ♦♥t♦♥♥ ♥ ♥r♦♥ ♦r♠ ♦tq q ♣♦s s②♥♣tq ♦ ♥tr♦t ♥ rtr

♣♣r♥tss s q t s rts t♦♦r♥strs

é♠ étr♦♥q ♥ ♥r♦♥ r

♦♥t♦♥ tt♦♥

é♠ ♥ rés ♥r♦♥s rs ♦♠♣♦sé qtr ♥r♦♥s

s t♦♣♦♦s t ♦s♥s s ♣s ssqs ♥s ♦♠♥ s♥♥s

Page 207: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rs

r é♥ér ♥ r♦t ②♥♠q s ♣r ♥ ♥r♦♥ r

tté s ♣♦♥ts éqr ♥ ♥r♦♥ r

s ① ♠♦s ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥♥

étt♦♥ ♦♥t♦rs ♣r tr ♣

♥tr♣♦t♦♥ ♥ sr ♣r ♥ ♥♥

étt♦♥ ♥ t①tr ♥s ♥ ♠

♦t ②♥♠q r♦♥tèr ♥ ♥r♦♥ r ♥ ♠♦ st

♦r♣♦♦ ♠té♠tq résé ♣r ♥ ♥♥ ♥ ♠♦ st

tért♦♥ ♥ ♦♥t♦♥ ♦q à s ♣♦r rés♦r ♥ ②r♥t

♦♥rs♦♥ ♥ ♠t♥ts ♥ ♠ ♥ ♥① rs

r♦♥ ♥r tr♦s ♥trés

ést♦♥ ♥ et ♦q s ♥r♦♥s ♥rs

♦♠r ♠♦②♥ trs é♥értrs ♥ ♦♥t♦♥ ♥♦♠r rs réts ♦r ♠♦②♥♥ k = d4 ② st s♣r♣♦sé ♥s q ♦r k = 2d ♥

♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr

é♦♠♣♦st♦♥ ♥ ♥r♦♥ ♥r ♥ ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs

②♥tès t♦rsé s♦♥ ♥ r

t♣s ♠s s♦s ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♠ é♥értr ①♠♣

♦♠r ♥♠♥ts rérss ♥ ♦♥t♦♥ ♥♦♠r trsé♥értrs ttr ♦♠♣rs♦♥ r♦t y = 2k st é♠♥ttré

és♦t♦♥ ♥ ♣r♦è♠ ♦♠♣①té ♥♣ ♣r ♥ ♦rt♠ ♣♦②♥♦♠ ♥♦♥ étr♠♥st

②♥tès ♦♥t♦♥ ♦q ①♠♣ à sé♠ rr♦♣♠♥t r

r♦♣♠♥ts ♥s ♣♦r s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs ① ♥trés

Page 208: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

s rs

r♦♣♠♥ts ♥s ♣♦r s②♥tès ♥r♦♥s ♥rs tr♦s ♥trés

r♦♣♠♥ts ♥s ♣♦r s②♥tès s ♥r♦♥s ♥rs qtr ♥trés

❱sst♦♥ r♣♠♥t s♣tr trrs s strtrs rss ♦♥t♦♥s ♦qs à s

♣rés♥tt♦♥ r♣q ♦♥t♦♥ s♣tr ♥ ♦♥t♦♥ ♦qà s ♥s q s♣tr ♠ é♥értr ♦rrs♣♦♥♥t

qs rs ♦♥t♦♥s s♣trs ♠♦♥tr♥t r♣♠♥t ♦ ♥♦♥

♥♥ s ♣♦s s②♥♣tqs sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♦rs s②♥tès ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é

♥♥ w1 sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥rrés♥t ♥ ♠ é♥értr à s♣tr ♥♦♥ r♣é

♦♥tr♥ts ①♥t s ♣♦♥ts r♥ss♠♥t ♥ s♣tr r♣é

Pr♥♣ s②♥tès s♣tr ①t

♥♥ w1 sr ♠r ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥rrés♥t ♥ ♠ é♥értr s♣tr r♣é

♣♦s w2 ①♠♣

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq ♦♥t♦♥♥♠♥t ♥ ♥r♦♥ ♥r

♥tr♣rétt♦♥ é♦♠étrq s♣ rét

strt♦♥ é♥t♦♥♥ résé ♣r ♥ ♠ é♥értr ts ♠ é♥értr ♦♥♦♥t

♠♥t♦♥ ♥ tr é♥értr à ♦r♥ ♥ tr ♥♥r♥t ♥ s♣ t♦r s♣♣é♠♥tr ②♣r♣♥

♠♥t♦♥ ♥ tr é♥értr r♦♥♥t s trs s♣♣♦rts

Pr♥♣ s②♥tès ♣r ♦rtrs

②♥tès ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs ♣r ♦rtr ♠①♠

②♥tès ♥ rés ♥r♦♥s ♥rs ♣r ♦rtr ♠♥♠

Page 209: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 210: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Liste des algorithmes

ét♦♥ ♥ ♠ é♥értr

st s②♠étr s ① ♣r♠èrs rs réts ♥ ♠é♥értr

♦♠♣é♠♥tt♦♥ ♥ ♠ é♥értr

s s♦s ♦r♠ ♥ ♥s♦♠♠ ♥ ♠ é♥értr

♥②s ♥ ♥r♦♥ ♥r ♥ ♠ é♥értr

st r♣♠♥t ♥ ♠ é♥értr

②♥tès s♣tr ♥ ♠ é♥értr s♣tr ♥♦♥ r♣é

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r tr♦♥tr ♥ ♠ é♥értr

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r ①trt♦♥ ♥ ♠ é♥értr

♣♣r♦①♠t♦♥ ♣r ♠♦②♥♥ ♥ ♠ é♥értr

②♥tès ①t ♥ ♠ é♥értr

②♥tès é♦♠étrq ♥ ♠ é♥értr

Page 211: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de
Page 212: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

Bibliographie

♥♦ r ♦♠♣t♥ ♦rt♦r②♥♥ ♦tr rr②t ③t

❨ ♦st t t qs ♥♦r♠t♦♥ ♣t② ♦ t ♦♣ ♦ r♥st♦♥s ♦♥ ♥♦r♠t♦♥ ♦r② ♦ ♣

♦♥ t ♦rtPtt♦♦♦② ♦r ♣r♠trs ♦♣t♠③t♦♥ ♦ ♥ ②r rttr ♦ ♦♥tr♦

♥s Pr♦♥s ♦ t ❲♦r ♦♥rss ♦ t ♥tr♥t♦♥ rt♦♥ ♦ t♦

♠t ♦♥tr♦ Pr é♣q èq

r t ts♠♦t♦♦s ♥ ♦♦ ②st♠s ❨♦r P♥♠

r t ♦②♦♦t r t♦rs P②ss ttrs ♦ ♣

♦♦ r t ❨♦r♦s ♥ ♥tr♦t♦♥ t♦ ②♥♠ ②st♠s♣r♥r❱r

♥rs♦♥ t ♦s♥ ♦♦r♥trsr♦♦♠♣t♥ ♦♥t♦♥s ♦ sr♠r ♠ ♠t Prss

r t ❨ s♥tr♦ ♦t ss♦t ♠♦r② ♦r ss r♥♥ t ❯♣ ♥t♦♥ ♥t♦♠♥② ss♦t♦♥s ♥s Pr♦♥s ♦ st rt ♥t♥ ♥ ♣♣t♦♥s ♥♥srü

tr

Page 213: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♦r♣

r t ❱ s♥♦ qr♠ ♥②ss ♦ ♦♥s②♠♠tr ♥♥s ♥tr♥t♦♥ ♦r♥ ♦ rt ♦r② ♥ ♣♣t♦♥s ♦ ♣

♦②♥t③ t ♦r♥♦♦♠♣tt♦♥ t ♦s ♣r♠ ♦r ♦rt tt② Pr♦♥s ♦ t♦♥ ♠② ♦ ♥s ♦ ♣

❱ ♥t♥ t ♦❱s ♠♣♠♥tt♦♥s ♦ rs♦ ♦ ♦♠♣r♥s r② r♥st♦♥s ♦♥ r t♦rs ♦ ♣

❨ é♥é③t♦♥ ♦ t rst ♥♥ ♠ Pr♦ss♥ ♠♣t s♥ ♥ ♥②ss ♦t

rès ♠îtrs ♦ t♦♥ ♣érr P②sq tr♦r

❨ é♥é t rér r t♦rs ❯♥ ♥②ss ♦ t tt② ss ♥s Pr♦♥s ♦ st rt ♥t♥ ♥ ♣♣t♦♥s ♥♥srü

tr

❨ é♥é t ré♣t♠③t♦♥ ♦ ♥r②t♣t ♥♥s rst t♣ ♦ ♥ ♥②t s♥ Pr♦ss ♥s Pr♦♥s ♦ ❲♦r ♦♥rss ♦♥ ♦♠♣tt♦♥ ♥t♥ ❱♥

♦r ♥

❨ é♥é t ♦♥♥♥qst♦♥ t trt♠♥t ♠s ♠♦②♥ ♥ rét♥ rt ♦♥é srs rés① ♥r♦♥s rs ♣♣♦rt t♥q ♥sttt r♥♦♠♥ rrs ♥t♦s

❨ é♥é ♦♥♥♥ t ré st ♥②ss t♦ ♦r ♦t ♦♣ ♥ ❯♥♦♣ ♥r②t♣t ♦♥♥♠♣ts ♥s Pr♦♥s ♦ t ♥tr♥t♦♥ ❲♦rs♦♣ ♦♥ r r t♦rs

♥ tr ♣♣t♦♥s ♣st ♦♥r

❨ é♥é P ❲r t ré t♦ ♦r r♠♣♠♥tt♦♥ ♦ rs♦ ♦ ♥t♦♥s t rr t♦rs ♥tr♥t♦♥ ♦r♥ ♦ r ②st♠s s♦♠s

Page 214: Approche analytique pour l’optimisation de réseaux de

♦r♣

❨ ♥♥♥rté ♥♦r♠t♦♥ ♦♠♠♥ ♦♠♠♥t♦♥ ♣ ♣♣r♥tss♦♥♥①♦♥♥st ♣ ♣ ss♦♥

P ♥s r♠♥ t ♦tt ♥q ♦r ♠♣♠♥t♥ rtrr② ♦♦♥ ♥t♦♥s♥ rs♦ ♦

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