Journal XML pour algorithmes d'optimisation

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juin
2003
J'utilise un semblant de xml pour sortir des données sur l'éxécution de métaheuristiques pour l'optimisation difficile (tout le monde doit avoir entendu parler des algorithmes génétique, ben voilà c'est dans ce genre là, attention on ne parle pas ici d'optimisation de "code").

Bref, le xml c'est très pratique pour passer les donnés d'un logiciel à l'autre avec xslt : une petite feuille de style et hop on peut faire des stats avec R, tracer des graphes avec gnuplot, bidouiller sous scilab, etc.

Je me demandais comme ça si qqun utilisait ce même genre d'approche, et si on ne pourrait pas définir un schéma propre et assez général. Au pire, un petit échange d'infos serait profitable.

  • # Re: XML pour algorithmes d'optimisation

    Posté par  . Évalué à 3.

    Un peu dans le même style, les "grands" logiciels de Datamining ont défini un format standard d'échange entre eux, pour pouvoir rendre les paramètres de leurs "extractions" plus facilement distribuables: ça s'appelle PMML et c'est (aussi) basé sur XML.

    C'était mes deux centimes d'€.

    • [^] # Re: XML pour algorithmes d'optimisation

      Posté par  . Évalué à 1.

      dans le même genre il y a aussi
      - SAML pour l'échange de données d'authentification et d'autorisation (pour faire du SSO "à la MS Passport" par exemple)
      - XACML pour la gestion du contrôle d'accès à des ressources sécurisées
      - DSML pour les communications avec des annuaires LDAP
      - ebXML pour l'e-Business
      - ...

      tu devrais chercher dans ton domaine d'activité
      il y a peut-être une spécification XML Schema et un Namespace définis

  • # Re: XML pour algorithmes d'optimisation

    Posté par  (site web personnel, Mastodon) . Évalué à 1.

    J'ai trouvé le XDF, qui pourrait convenir :
    http://xml.gsfc.nasa.gov/XDF/XDF_home.html(...)

    Le laius du site :

    XDF is a common scientific data format based on XML and general mathematical principles that can be used throughout the scientific disciplines. It includes these key features: hierarchical data structures, any dimensional arrays merged with coordinate information, high dimensional tables merged with field information, variable resolution, easy wrapping of existing data, user specified coordinate systems, searchable ASCII meta-data, and extensibility to new features/data formats.

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