AKSA, Karima (2006) Systèmes bio-inspirés pour le traitement de l'information:Application du DNA computing à la réslution de problèmes NP-complets. Magister thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

La solution d'un problème combinatoire, quand elle existe, peut être déterminée par l'énumération d'un ensemble fini E de possibilités. S'il y a un algorithme simple pour tester si un élément de cet ensemble est une solution, on dispose d'un algorithme pour trouver une solution au problème en testant toutes les possibilités. Mais le cardinal de E est souvent exponentiel par rapport à la taille des données, ce qui rend l'énumération impossible dans un temps raisonnable. Il existe de très nombreux problèmes d'un grand intérêt pratique pour lesquels on ne connaît pas d'algorithme plus efficace qu'un test portant sur tous les sous ensembles d'un ensemble, ce qui implique un temps de calcul exponentiel par rapport à la taille de l'ensemble. De nos jours, certains problèmes nécessitent, pour être résolue une capacité de calcul phénoménale. L'ordinateur actuel étant limité dans sa puissance de calcul constitue une barrière dans la résolution de tels problèmes. C'est dans cette optique que de nouveaux concepts d'ordinateurs sont développés. Ainsi on tente de mettre sur pied des ordinateurs quantiques et des ordinateurs moléculaires. Ces derniers représentent certainement l'alternative de demain aux ordinateurs actuels. En utilisant l'ADN, contrairement aux ordinateurs actuels, cela permet de réaliser des opérations en parallèles (multitask) avec des vitesses de calculs phénoménales. De plus, l'ADN constitue un excellent moyen de stockage de données et ne demande qu'un apport infime en énergie. L'expérience qui a éveillé le monde des ordinateurs à ADN est celle d'Adleman. En 1994, Adleman, qui est un mathématicien de l’université de Californie du sud et qui possède également des connaissances en biologie, à résolut grâce à un ordinateur moléculaire le problème de chemin haméltonien (HPP : Hamiltonian Path Problem). Depuis l’expérience originale d’Adleman, des inondations d’idées ont été proposées pour la résolution des différents problèmes NP-complets. Dans ce mémoire, deux nouveaux algorithmes ont été proposés pour résoudre deux problèmes NP-complets : le Problème de Voyageur de Commerce (TSP : Traveling Salsmen Problem), et celui de la Satisfaisabilité (SAT : Satisfiability problem). Théoriquement, ces deux algorithmes proposés et d’autres types d’algorithmes peuvent être exécutés également avec succès. Mais pratiquement ils seront très difficiles pour l’application, car ici on travaille avec la biologie qui nécessite la prudence pour appliquer des opérations biologiques, tel que la dénaturation, sur des molécules vivantes. Malgré le fait que les ordinateurs moléculaires (ordinateurs d’ADN) semblent être très performants, ils possèdent de nombreux aspects négatifs. Ils ne peuvent résoudre que des problèmes combinatoires (pas de possibilité de traitement de texte ou de jeu sur de tels ordinateurs), ils peuvent être très lents dans la résolution de problèmes simples pour des ordinateurs classiques. Les réponses qu'ils fournissent peuvent être extrêmement compliquées. D'autre part la fiabilité de ces ordinateurs peut être remise en cause du fait de la capacité de la mutation de l'ADN

Item Type:	Thesis (Magister)
Uncontrolled Keywords:	Calcul moléculaire, Calcul de l’ADN, Ordinateur à l’ADN, Bio-calcul, Problèmes NP-complets, Bio-informatique, Systèmes bio-inspirés, Biologie moléculaire, ADN.
Subjects:	Informatique
Divisions:	Faculté des mathématiques et de l'informatique > Département d'informatique
Date Deposited:	12 Jan 2017 10:00
Last Modified:	12 Jan 2017 10:00
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/236

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