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==Définition==
==Définition==
Le retour sur trace (appelé aussi ''backtracking'' en anglais) est une famille d'algorithmes pour résoudre des problèmes algorithmiques, notamment de satisfaction de contraintes (optimisation ou décision). Ces algorithmes permettent de tester systématiquement l'ensemble des affectations potentielles du problème. Ils consistent à sélectionner une variable du problème, et pour chaque affectation possible de cette variable, à tester récursivement si une solution valide peut-être construite à partir de cette affectation partielle. Si aucune solution n'est trouvée, la méthode abandonne et revient sur les affectations qui auraient été faites précédemment (d'où le nom de retour sur trace).
Le retour sur trace (appelé aussi ''backtracking'' en anglais) est une famille d'algorithmes pour résoudre des problèmes algorithmiques, notamment de satisfaction de contraintes (optimisation ou décision). Ces algorithmes permettent de tester systématiquement l'ensemble des affectations potentielles du problème. Ils consistent à sélectionner une variable du problème, et pour chaque affectation possible de cette variable, à tester récursivement si une solution valide peut-être construite à partir de cette affectation partielle. Si aucune solution n'est trouvée, la méthode abandonne et revient sur les affectations qui auraient été faites précédemment (d'où le nom de retour sur trace).


==Français==
==Français==
'''retour sur trace''' n.m.
'''retour sur trace'''  
   
   
==Anglais==
'''backjumping '''


==Sources==




==Anglais==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Retour_sur_trace Source: Wikipedia IA]
'''backjumping '''




[[Catégorie:Apprentissage automatique]]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Retour_sur_trace Source: Wikipedia IA]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:28

Définition

Le retour sur trace (appelé aussi backtracking en anglais) est une famille d'algorithmes pour résoudre des problèmes algorithmiques, notamment de satisfaction de contraintes (optimisation ou décision). Ces algorithmes permettent de tester systématiquement l'ensemble des affectations potentielles du problème. Ils consistent à sélectionner une variable du problème, et pour chaque affectation possible de cette variable, à tester récursivement si une solution valide peut-être construite à partir de cette affectation partielle. Si aucune solution n'est trouvée, la méthode abandonne et revient sur les affectations qui auraient été faites précédemment (d'où le nom de retour sur trace).

Français

retour sur trace

Anglais

backjumping

Sources

Source: Wikipedia IA



Contributeurs: Jacques Barolet, wiki