Problème du sac à dos

Infos
Le problème du sac à dos : quelles boîtes choisir afin de maximiser la somme emportée tout en ne dépassant pas les 15 kg autorisés ? Le problème du sac à dos, aussi noté KP (en anglais, Knapsack Problem) est un problème d'optimisation combinatoire. Il modélise une situation analogue au remplissage d'un sac à dos, ne pouvant supporter plus d'un certain poids, avec tout ou partie d'un ensemble d'objets ayant chacun un poids et une valeur. Les ob
Problème du sac à dos

Le problème du sac à dos : quelles boîtes choisir afin de maximiser la somme emportée tout en ne dépassant pas les 15 kg autorisés ? Le problème du sac à dos, aussi noté KP (en anglais, Knapsack Problem) est un problème d'optimisation combinatoire. Il modélise une situation analogue au remplissage d'un sac à dos, ne pouvant supporter plus d'un certain poids, avec tout ou partie d'un ensemble d'objets ayant chacun un poids et une valeur. Les objets mis dans le sac à dos doivent maximiser la valeur totale, sans dépasser le poids maximum.

Histoire

Dans la recherche

Le problème du sac à dos est l'un des 21 problèmes NP-complets de Richard Karp, exposés dans son article de 1972. Il est intensivement étudié depuis le milieu du et on trouve des références dès 1897, dans un article de George Ballard Mathews G.B. Mathews, On the partition of numbers, Proceedings of the London Mathematical Society, 28:486-490, 1897.. La formulation du problème est fort simple, mais sa résolution est plus complexe. Les algorithmes existants peuvent résoudre des instances pratiques de taille importante. Cependant, la structure singulière du problème, et le fait qu'il soit présent en tant que sous-problème d'autres problèmes plus généraux, en font un sujet de choix pour la recherche.

Complexité et cryptographie

Ce problème est à la base du premier algorithme de chiffrement asymétrique (ou à « clé publique ») présenté par Martin Hellman, Ralph Merkle et Whitfield Diffie à l'Université de Stanford en 1976 , dans la partie « History » d'un projet de Eric Robert's Sophomore College class "The Intellectual Excitement of Computer Science" à l'Université de Stanford. La publication correspondante est : R.C. Merkle et M.E. Hellman, "Hiding Information and Receipts in Trap Door Knapsacks", Internal Symposium on Information Theory, Cornell University, Ithaca, New York, October 1977.. Toutefois, même si l'idée est due au problème du sac à dos, RSA est considéré comme le premier véritable algorithme de chiffrement asymétrique. La version NP-difficile de ce problème a été utilisée dans des primitives et des protocoles de cryptographie, tels que le cryptosystème de Merkle-Hellman ou le cryptosystème de Chor-Rivest. Leur avantage par rapport aux cryptosystèmes asymétriques basés sur la difficulté de factoriser est leur rapidité de chiffrement et de déchiffrement. Cependant, l'algorithme de Hellman, Merkle et Diffie est sujet aux "portes dérobées" algorithmiques, ce qui implique qu'il est « cassé », c'est-à-dire cryptanalysé A. Shamir, A Polynomial-Time Algorithm for Breaking the Basic Merkle-Hellman Cryptosystem, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. IT-30, pp. 699-704, 1984. (Première publication en avril 1982.). Le problème du sac à dos est un exemple classique de méprise en ce qui concerne les liens entre la NP-complétude et la cryptographie. Une version revue de l'algorithme, avec une itération du problème du sac à dos, a alors été présentée, pour être sitôt cassée , « Math Matrix », Département de mathématiques de l'Ohio State University, printemps 1985, Vol. 1, No. 3.. Les algorithmes de chiffrement asymétrique basés sur le sac à dos ont tous été cassés à ce jour, le dernier en date étant celui de Chor-Rivest S. Vaudenay, ..

Autres domaines concernés

On l'utilise aussi pour modéliser les situations suivantes, quelquefois en tant que sous-problème :
- dans des systèmes d'aide à la gestion de portefeuille : pour équilibrer sélectivité et diversification dans le but de trouver le meilleur rapport entre rendement et risque pour un capital placé sur plusieurs actifs financiers (actions...);
- dans le chargement de bateau ou d'avion : tous les bagages à destination doivent être amenés, sans être en surcharge ;
- dans la découpe de matériaux : pour minimiser les chutes lors de la découpe de sections de longueurs diverses dans des barres en fer. Une autre raison de s'intéresser à ce problème est son apparition dans certaines utilisations de méthodes de génération de colonnes (ainsi pour le problème de « bin packing »). Anecdotiquement et justifiant ainsi le nom du problème, un randonneur y est confronté au moment de préparer son périple : le sac à dos a une capacité limitée ; et il faut donc trancher entre prendre, par exemple, deux boîtes de conserve et une gourde de cinquante centilitres ou une seule boîte de conserve et une gourde d'un litre.

Énoncé mathématique

Les données du problème peuvent être exprimées en termes mathématiques. Les objets sont numérotés par l'indice i variant de 1 à n. Les nombres w_i et p_i représentent respectivement le poids et la valeur de l'objet numéro i. La capacité du sac sera notée W. Il existe de multiples façons de remplir le sac à dos. Pour décrire l'une d'elles il faut indiquer pour chaque élément s'il est pris ou non. On peut utiliser un codage binaire : l'état du i-ème élément vaudra x_i=1 si l'élément est mis dans le sac, ou x_i=0 s'il est laissé de côté. Une façon de remplir le sac est donc complètement décrite par un vecteur, appelé vecteur contenu, ou simplement contenu : X=(x_1, x_2, ... , x_n) ; et le poids associé, ainsi que la valeur associée, à ce remplissage, peuvent alors être exprimés comme fonction du vecteur contenu. Pour un contenu X donné, la valeur totale contenue dans le sac est naturellement : :z(X) =\sum_\i, \, x_i=1\ p_i = \sum_^n x_ip_i De même, la somme des poids des objets choisis est : :w(X)=\sum_^n x_iw_i Le problème peut alors être reformulé comme la recherche d'un vecteur contenu X=(x_1, x_2, \dots, x_n) (les composantes valant 0 ou 1), réalisant le maximum de la fonction valeur totale z(X), sous la contrainte : :w(X)=\sum_^n x_iw_i \le W (1) C'est-à-dire que la somme des poids des objets choisis ne dépasse pas la capacité du sac à dos. En général, on ajoute les contraintes suivantes afin d'éviter les cas singuliers :
- \sum_^n w_i > W : on ne peut pas mettre tous les objets ;
- p_i > 0, \forall i \in \1, \dots, n\ : tout objet apporte un gain ;
- w_i > 0, \forall i \in \1, \dots, n\ : tout objet consomme des ressources. Terminologie :
- z(X) est appelée fonction objectif ;
- tout vecteur X vérifiant la contrainte (1) est dit réalisable ;
- si la valeur de z(X) est maximale, alors X est dit optimal.

NP-complétude

Le problème de sac à dos peut être représenté sous une forme décisionnelle en remplaçant la maximisation par la question suivante : un entier k étant donné, existe-t-il une valeur des x_i pour laquelle \sum_^n p_ix_i \ge k, avec respect de la contrainte ? Il y a un lien entre la version « décision » et la version « optimisation » du problème dans la mesure où s'il existe un algorithme polynomial qui résout la version « décision », alors on peut trouver la valeur maximale pour le problème d'optimisation de manière polynomiale en appliquant itérativement cet algorithme tout en augmentant la valeur de k. D'une manière similaire, si un algorithme trouve la valeur optimale du problème d'optimisation en un temps polynomial, alors le problème de décision peut être résolu en temps polynomial en comparant la valeur de la solution sortie par cet algorithme avec la valeur de k. Ainsi, les deux versions du problème sont de difficulté similaire. Sous sa forme décisionnelle, le problème est NP-complet, ce qui signifie qu'il n'existe pas de méthode générale connue pour construire une solution optimale, à part l'examen systématique de toutes les solutions envisageables. Le problème d'optimisation est NP-difficile, sa résolution est au moins aussi difficile que celle du problème de décision, et il n'existe pas d'algorithme polynomial connu qui, étant donné une solution, peut dire si elle est optimale (ce qui reviendrait à dire qu'il n'existe pas de solution avec un k plus grand, donc à résoudre le problème de décision NP-complet).

Procédé d'exploration systématique

Arbre d'exploration binaire Cet examen systématique peut être réalisé à l'aide d'un arbre d'exploration binaire tel celui représenté ci-contre (les triangles représentent des sous-arbres). L'arbre se décrit en descendant depuis le sommet jusqu'au bas des triangles (les feuilles de l'arbre). Chaque case correspond à un unique parcours possible. En suivant les indications portées le long des arêtes de l'arbre, à chaque parcours correspond une suite de valeurs pour x_0, x_1, ..., x_n formant un vecteur contenu. Il est alors possible de reporter dans chaque case la valeur totale et le poids total du contenu correspondant. Il ne reste plus qu'à éliminer les cases qui ne satisfont pas la contrainte, et à choisir parmi celles qui restent celle (ou une de celles) qui donne la plus grande valeur à la fonction objectif. À chaque fois qu'un objet est ajouté à la liste des objets disponibles, un niveau s'ajoute à l'arbre d'exploration binaire, et le nombre de cases est multiplié par 2. L'exploration de l'arbre et le remplissage des cases ont donc un coût qui croît exponentiellement avec le nombre n d'objets.

Preuve de la NP-complétude

Cette preuve de NP-complétude a été présentée par Maichail G. Lagoudakis Michail G. Lagoudakis, , 1996. reprenant un article de Richard Karp et un article de J.E. Savage. boîte déroulante|titre=Détail de la preuve|label=Voir la démonstration|contenu= La preuve de NP-complétude se fait en utilisant le problème de sac à dos sous la forme d'un problème de décision. Elle se fait en deux étapes, premièrement vérifier que (KP) appartient à la classe NP et, deuxièmement, montrer que (KP) est NP-difficile. Nous utiliserons, pour la preuve d'appartenance à NP-difficile, la version somme de sous-ensembles (voir les variantes, plus bas), notée (SSE), une version particulière du sac à dos dans laquelle le profit d'un objet est égal à son poids. Si cette version particulière est NP-difficile, alors (KP) dans toute sa généralité l'est aussi. Le problème (SSE) peut-être obtenu à partir du problème de sac à dos ci-dessus en posant w_i = p_i. En posant W = k, on obtient : Trouver X tel que
- \sum_^n w_ix_i \ge W
- \sum_^n w_ix_i \le W

Appartenance à NP

Premièrement, nous devons prouver que (KP) appartient à la classe NP, c’est-à-dire qu'il existe un algorithme polynomial qui, étant donné une solution au problème, peut vérifier que cette solution soit bonne. Pour vérifier une solution, il suffit de calculer la somme des poids des objets choisis et de la comparer avec W, ainsi que la somme de leurs valeurs, à comparer avec k. Le tout est évidemment polynomial. (KP) appartient donc à la classe des problèmes NP.

Appartenance à NP-difficile

Nous allons maintenant montrer que (SSE) est un problème NP-difficile en transformant le problème de la couverture exacte (noté (EC), de l'anglais exact cover) en un problème (SSE). Le problème (EC) s'exprime ainsi : :Soit U un ensemble d'éléments et S = \S_1, \dots, S_n\ un ensemble de sous-ensembles de U. Existe-t-il un sous-ensemble S^
- de S tel que : :
- \bigcup_s \in S^
- s = U : tous les éléments de U y soient ; :
- s \cap t = \emptyset~\forall s, t \in S^
-, s \ne t : chaque élément de U n'est que dans un seul des sous-ensembles choisis. Le problème (EC) est NP-complet. Si nous arrivons à montrer que toute instance de (EC) peut être transformée polynomialement en une instance de (SSE) alors nous aurons prouvé que (SSE) (et donc (KP)) appartient à la classe des problèmes NP-difficiles. Soit I = (U, S) une instance quelconque de (EC). Sans perdre de généralité, nous considérerons que U = \1, \dots, |U|\. Nous noterons :
- x_i \in \0, 1\ l'état de l'ensemble S_i (x_i = 1 si et seulement si S_i \in S^
-) ;
- y_ \in \0, 1\ l'appartenance de la valeur j à l'ensemble S_i (y_ = 1 si et seulement si j \in S_i). Soit b = |U| + 1. Les variables du problème (SSE) sont les x_i du problème (EC). Nous définissons leur poids de la façon suivante :
- w_i = \sum_j \in U y_b^. Nous définissons la capacité W par
- W = \frac = \sum_j \in U b^. Le poids de l'objet i est une somme de puissances de b et b^ apparaît dans w_i si et seulement si j \in s_i. Par conséquent, il y a une correspondance de un à un entre la solution du problème (SSE) construit et l'instance de (EC). Chaque valeur w_i se calcule en O(|U|) et la valeur de W se calcule en O(1). La transformation a donc une complexité temporelle en O(n|U|). Le problème (SSE) (et donc le problème (KP)) appartient donc à la classe des problèmes NP-difficiles.

Conclusion

Nous avont prouvé que (KP) est dans NP et est NP-difficile. Par conséquent, le problème (KP) appartient à la classe des problèmes NP-complets.

Résolution approchée

Comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il peut être intéressant de trouver des solutions réalisables mais non optimales. De préférence avec une garantie sur l'écart entre la valeur de la solution trouvée et la valeur de la solution optimale. La terminologie suivante est adoptée :
- on appelle efficacité d'un objet le rapport de sa valeur sur son poids. Plus la valeur de l'objet est importante par rapport à ce qu'il consomme, plus l'objet est intéressant ;

Algorithme glouton

L'algorithme le plus simple est un algorithme glouton. L'idée est d'ajouter en priorité les objets les plus efficaces, jusqu'à saturation du sac : trier les objets par ordre décroissant d'efficacité w_conso := 0 pour i de 1 à n si w + w_conso =w alors T := max( T, T ) sinon T := T fin si fin pour fin pour Une fois la table construite, il suffit de démarrer de la case de T et de déduire l'état des objets en remontant jusqu'à une case T. Cet algorithme a une complexité temporelle et spatiale en O(nW). Cependant, on peut ramener la consommation de mémoire à O(n + W), voire même, si seule la valeur de la solution optimale est importante, à O(W). Il a deux avantages :
- rapidité ;
- pas besoin de trier les variables. et un inconvénient :
- gourmand en mémoire (donc pas de résolution de problèmes de grande taille). Cette approche nous vient de Garfinkel et Nemhauser (1972) R. S. Garfinkel et G. L. Nemhauser. Integer Pogramming. John Wiley & Sons, New York, 1972. ISBN 0-471-29195-1..

Procédure de séparation et d'évaluation

Comme tout problème combinatoire, le problème de sac à dos peut être résolu à l'aide d'une procédure de séparation et d'évaluation (PSE). La fonction d'évaluation d'un nœud consiste souvent à résoudre le problème en variables continues (voir plus bas). L'implémentation proposée par Martello et Toth (1990) Silvano Martello et Paolo Toth, Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations, John Wiley & Sons, 1990 . est devenue une référence. Elle se distingue par :
- une évaluation des nœuds améliorée ;
- une recherche locale lorsque la dernière variable ajoutée au sac a amené à un échec ;
- la nécessité d'un effort intellectuel considérable pour comprendre leur code source. L'avantage de cette méthode est la faible consommation de mémoire.

Approches hybrides

L'approche hybride n'est pas réellement une nouvelle méthode de résolution. Elle consiste simplement à combiner les deux méthodes précédentes afin d'en tirer tous les avantages. Typiquement, on va appliquer une PSE jusqu'à une profondeur de recherche où le sous-problème sera jugé assez petit pour pouvoir être résolu par programmation dynamique. Les précurseurs de cette approche sont Plateau et Elkihel (1985) Plateau, Gérard; Elkihel, Moussa. A hybrid method for the 0-1 knapsack problem. Methods Oper. Res. 49, 277-293, 1985., suivis par Martello et Toth (1990) . Il est à noter qu'il y a eu d'autres améliorations depuis.

Variantes

Le problème présenté jusqu'ici est, plus précisément, le problème de sac à dos en variables binaires (01KP). Il s'agit en fait d'une variante parmi d'autres. Cette section présente ces différentes variantes. Les particularités se font sur le domaine des variables, le nombre de valeurs des objets, le nombre de dimensions du sac, etc. Ces particularités peuvent aussi être combinées.

Variables continues

Le problème du sac à dos en variables continues (LKP) est obtenu en enlevant la contrainte d'intégrité sur les variables. C’est-à-dire que l'on s'autorise à ne prendre qu'une fraction des objets dans le sac à dos : x_i \in . Contrairement à KP, LKP appartient à la classe de complexité P. Voici un algorithme permettant de calculer une solution optimale du problème LKP : trier les objets en ordre décroissant d'efficacité i := 1 w_dispo := W tant que w_dispo >= w faire x := 1 w_dispo := w_dispo - w i := i + 1 fin tant que x := w_dispo / w tant que i < n faire i := i + 1 x := 0 fin tant que On remarquera que la valeur de la solution optimale de LKP est au plus égale au double de la valeur de la solution optimale du problème KP correspondant : z^
-(LKP) \le 2 \times z^
-(KP)

Variables entières

Dans le problème de sac à dos en variables entières, on considère que l'on a plusieurs exemplaires de chaque objet. Le problème consiste donc à trouver le nombre d'exemplaires à prendre pour chacun. Si le nombre d'exemplaires est limité, on parlera de sac à dos borné (BKP), sinon on parlera de sac à dos non borné (UKP). Le problème BKP peut être transformé en 01KP sans difficulté.

Sac à dos multidimensionnel

On considère ici que le sac à dos a d dimensions, avec d > 0 (d-KP). Par exemple, on peut imaginer une boîte. Chaque objet a trois dimensions, et il ne faut déborder sur aucune des dimensions. La contrainte (1) est alors remplacée par :
- \sum_^n x_iw_i^k \le W^k, \forall k \in \1, \dots, d\

Utilisation pratique

En pratique, la version multidimensionnelle peut servir à modéliser et résoudre le problème du remplissage d'un container dont le volume et la charge maximale sont limitées. Un autre exemple est celui de la gestion de personnel. Dans une version simplifiée, on estime la productivité ou la compétence de chaque personne (son « poids » dans le problème), et on lui attribue d'autres variables : son coût et sa disponibilité. Chacun de ces paramètres représente une dimension du sac à dos. On définit finalement les contraintes liées à son projet eu égard les paramètres précédents : le budget disponible et le temps imparti pour réaliser le travail. La résolution permet de déterminer quelles personnes doivent être retenues pour réaliser le projet.

Sac à dos multi-objectif

Une variante du problème consiste, à partir d'objets ayant plusieurs valeurs, à maximiser plusieurs fonctions objectifs, c'est le problème du sac à dos multi-objectif (MOKP). On rentre donc dans le domaine de l'optimisation multi-objectif. Par exemple, supposons que vous lanciez une société spécialisée dans les croisières. Pour vous faire connaître, vous décidez d'inviter des gens célèbres à bord de votre plus beau bateau. Ce bateau ne peut supporter plus d'une tonne de passagers (ce sera la constante W). Chaque passager a une masse (w), vous apporte de la publicité par sa popularité (p : indice de popularité) et vous demande un salaire (p : salaire négatif). Vous voulez, bien sûr, maximiser la publicité apportée et minimiser le salaire total à payer (maximiser le salaire négatif). De plus vous voulez avoir un maximum de gens sur votre bateau (p = 1). Vous avez donc trois sommes à maximiser. En termes mathématiques, vous cherchez le vecteur X de gens célèbres satisfaisant le problème :
- max z^1(X) = \sum_^n x_ip_i^1 : on veut une popularité maximale ;
- max z^2(X) = \sum_^n x_ip_i^2 : minimiser le salaire à payer (maximiser le salaire négatif) ;
- max z^3(X) = \sum_^n x_ip_i^3 : et avoir un maximum de gens sur le bateau sous contraintes
- \sum_^n x_iw_i \le W : le bateau ne doit pas couler. D'une manière générale, on remplace la fonction objectif du problème initial par une famille de fonctions objectifs :
- max z^j(X) = \sum_^n x_ip_i^j, \forall j \in \1, \dots, m\

Sac à dos quadratique

Le problème de sac à dos quadratique est noté QKP. On a ici un gain g_ supplémentaire lorsque deux objets (i et j) sont pris simultanément. Par exemple, disons que vous souhaitiez maximiser la qualité de votre café lors d'une expédition avec un sac à dos. On peut comprendre qu'il est plus intéressant d'apporter une cuillère et un sucre plutôt qu'un seul des deux. La fonction objectif s'écrit alors :
-max z(X) = \sum_^n x_ip_i + \sum_^n\sum_^n x_ix_jg_

Problème de la somme de sous-ensembles ou du subset sum

La particularité du problème de la somme de sous-ensembles (en anglais : subset sum) est que la valeur et le poids des objets sont identiques (p_i = w_i). C'est un problème important du domaine de la cryptographie, utilisé dans plusieurs systèmes de génération de clé publique.

Sac à dos à choix multiple

Dans le problème de sac à dos à choix multiple (MCKP), les objets sont regroupés en classes, et il ne faut prendre qu'un seul représentant pour chaque classe. Par exemple, vous êtes en train de confectionner votre boîte à outils. Si vous avez cinq clés à molette. Vous pouvez soit choisir la plus légère, afin de prendre un marteau performant, ou alors choisir la clé la plus performante et un marteau bas de gamme, ou alors faire un compromis. L'idée générale est que vous ne pouvez pas prendre plus d'une clé, ni plus d'un marteau. Si les objets sont rangés en k classes, on notera N_j, j \in \1, \dots, k\ l'ensemble des indices des objets appartenant à la classe j. On considère, bien entendu, qu'un objet n'appartient qu'à une unique classe. La formulation du problème devient :
-max z(X) = \sum_^k\sum_i \in N_j x_i^jp_i^j sous contraintes :
-\sum_^k\sum_i \in N_j x_i^jw_i^j \le W : on ne dépasse pas la capacité du sac ;
-\sum_i \in N_j x_i^j \le 1, \forall j \in \1, \dots, k\ : on choisit au plus un représentant de chaque classe.

Sac à dos multiple

Le problème de sac à dos multiple (MKP) consiste à répartir un ensemble d'objets dans plusieurs sacs à dos de capacités différentes. La valeur d'un objet dépend maintenant du sac dans lequel il est placé. Par exemple, on peut considérer qu'un euro a plus de valeur sur un compte d'épargne que sur un compte courant. Si on a k sacs à dos, on notera x_i^j=1 si l'objet i est placé dans le sac j. La formulation du problème devient :
-max z(X) = \sum_^k\sum_^n x_i^jp_i^j sous contraintes
-\sum_^n x_i^jw_i \le W^j, \forall j \in \1, \dots, k\ : on ne dépasse pas la capacité des sacs ;
-\sum_^k x_i^j \le 1, \forall i \in \1, \dots, n\ : un objet n'est mis que dans un sac. Il existe une variante de ce problème dans laquelle tous les sacs ont la même capacité, on le note MKP-I.

Voir aussi

- Problème du voyageur de commerce

Bibliographie

- Hans Kellerer, Ulright Pferschy et David Pisinger, Knapsack Problems, Springer, 2004 . Catégorie:Optimisation Catégorie:Analyse combinatoire Sac à dos Catégorie:Recherche opérationnelle Catégorie:Logique mathématique cs:Problém batohu de:Rucksackproblem en:Knapsack problem es:Problema de la mochila it:Problema dello zaino ja:ナップサック問題 ko:배낭 문제 pl:Problem plecakowy pt:Problema da mochila ru:Задача о ранце sv:Kappsäcksproblemet tr:Knapsack problemi vi:Bài toán xếp ba lô zh:背包问题
Sujets connexes
Actif financier   Adi Shamir   Algorithme d'approximation   Algorithme de colonies de fourmis   Algorithme de recherche   Algorithme glouton   Algorithme génétique   Algorithmique   Anglais   Arbre (mathématiques)   Avion   Bateau   Boîte à outils   Café   Clef (outils)   Code source   Complexité algorithmique   Compte courant   Compte d'épargne   Conserve   Croissance exponentielle   Cryptanalyse   Cryptographie   Cryptographie asymétrique   Cryptosystème de Chor-Rivest   Cryptosystème de Merkle-Hellman   Cuillère   Décomposition en produit de facteurs premiers   Découpage   Entreprise   Euro   Gourde (récipient)   Génération de colonnes   Kilogramme   Marteau (outil)   Martin Hellman   Masse   Matériau   Mémoire informatique   Métaheuristique   Navire de croisière   Optimisation combinatoire   Optimisation multi-objectif   Poids   Problème de bin packing   Problème de la couverture exacte   Problème de la somme de sous-ensembles   Problème du voyageur de commerce   Programmation dynamique   Publicité   Ralph Merkle   Recherche scientifique   Richard Karp   Rivest Shamir Adleman   Sac à dos   Salaire   Sucre   Séparation et évaluation   Théorie de la complexité   Valeur (économie)   Vecteur   Whitfield Diffie  
#
Accident de Beaune   Amélie Mauresmo   Anisocytose   C3H6O   CA Paris   Carole Richert   Catherinettes   Chaleur massique   Championnat de Tunisie de football D2   Classement mondial des entreprises leader par secteur   Col du Bonhomme (Vosges)   De viris illustribus (Lhomond)   Dolcett   EGP  
^