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L'optimisation est un concept fondamental dans beaucoup de domaines scientifiques comme l'informatique, la théorie de l'information, les sciences de l'ingénieur et la physique statistique, ainsi que pour la biologie et les sciences sociales. Un problème d'optimisation met typiquement en jeu un nombre important de variables et une fonction de coût qui dépend de ces variables. La classe des problèmes NP-complets est particulièrement difficile, et il est communément admis que, dans le pire des cas, un nombre d'opérations exponentiel dans la taille du problème est nécessaire pour minimiser la fonction de coût. Cependant, même ces problèmes peuveut être faciles à résoudre en pratique. La question principale considérée dans cette thèse est comment reconnaître si un problème de satisfaction de contraintes NP-complet est "typiquement" difficile et quelles sont les raisons pour cela ? Nous suivons une approche inspirée par la physique statistique des systèmes désordonnés, en particulier la méthode de la cavité développée originalement pour les systèmes vitreux. Nous décrivons les propriétés de l'espace des solutions dans deux des problèmes de satisfaction les plus étudiés : la satisfiabilité et le coloriage aléatoire. Nous suggérons une relation entre l'existence de variables dites "gelées" et la difficulté algorithmique d'un problème donné. Nous introduisons aussi une nouvelle classe de problèmes, que nous appelons "problèmes verrouillés", qui présentent l'avantage d'être à la fois facilement résoluble analytiquement, du point de vue du comportement moyen, mais également extrêmement difficiles du point de vue de la recherche de solutions dans un cas donné. |
