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Scalable c’est exactement ça ! Aujourd’hui on ne parle que de ça ! Ce terme que l’on traduirait par “évolutif” est sensé décrire une solution qui suivra l’évolution d’un produit, d’une application ou d’un site Internet.

Amazon a ouvert la voie du cloud computing (informatique sur un nuage d’ordinateurs) en proposant notamment son service EC2 (Elastic Cloud) pour héberger des applications et S3 (Storage) pour héberger des fichiers.

Le cloud computing consiste à exécuter les applications et stocker les données non plus localement sur le poste du client ou sur un serveur interne à l’entreprise mais sur un nuage d’ordinateurs détenus par une entreprise tierce et dont la puissance peut (virtuellement) augmenter à l’infini.

Je disais il y a quelques temps déjà que le retour vers les serveurs centraux était en marche ! Sun a annoncé récemment que d’ici 2015, ils ne disposeraient plus de centres de calculs puisque tous leurs calculs seront effectués chez des opérateurs de cloud computing.

Les avantages de cette solution sont évidents, plus de maintenance, plus d’achats informatiques, une meilleure disponibilité… Désormais, on paye uniquement pour ce que l’on utilise !

Après Amazon, Google a annoncé hier App Engine, une solution permettant de développer des applications directement sur les infrastructures de Google. Le service est pour l’instant limité au développement en Python (y.c. avec le framework Django) ce qui n’est guère étonnant sachant que Google a souvent choisi Python pour le développement de ses applications. Ils annoncent toutefois la disponibilité prochaine d’autres langages tel que PHP ou Ruby. En attendant, les 10′000 premières inscriptions sont parties comme des petits pains, il faut donc se contenter de la file d’attente afin de pouvoir profiter gratuitement de 500 Mo d’espace de travail sur App Engine !

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Le but du projet était d’utiliser les algorithmes génétiques pour résoudre le problème du voyageur de commerce.

La solution que je propose ici est développée en Python (version 2.4) à l’aide de la librairie Pygame pour l’interface graphique. Le code est clairement documenté et le résultat est parfaitement fonctionnel et assez optimisé.

Pour utiliser l’application il faut placer des points sur la zone avec le bouton gauche de la souris puis appuyer sur la touche Enter pour lancer la recherche du chemin. Vous pouvez modifier facilement les paramètres de l’algorithme génétique (taille de la population, probabilité de mutation, taux de renouvellement et nombre de générations sans améliorations avant l’arrêt) au début du fichier voyageur.py.

Téléchargement : ICI

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J’utilise SciTE pour le développement en Python (et comme éditeur de texte en général) sous Windows. SciTE permet de préciser des paramètres à passer à l’interpréteur python lorsque l’on lance l’exécution (F5). Ces paramètres sont indiqués dans le menu “View > Parameters” (Shift + F8), cependant, ils ne sont pas pris en compte par défaut dans les options de Scite (étrange d’ailleurs).

Pour cela, vous devez cliquer sur “Options > Open python.properties” puis ajouter

$(1)

à la fin de la ligne :

command.go.*.py=python -u “$(FileNameExt)” (ligne 72)

pour qu’elle devienne :

command.go.*.py=python -u “$(FileNameExt)” $(1)

Si vous souhaitez prendre en compte les 4 paramètres il faudra ajouter $(2), $(3) et $(4) évidemment Je pense qu’il faut faire la même manipulation plus bas pour linux (ligne 80).

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