Abstract (FR)

Le problème de la détermination de la qualité d’une solution partielle se pose dans la majeure partie des approches algorithmiques cherchant à calculer progressivement une solution globale. L’élagage des arbres de recherche, la preuve de garanties d’approximation et l’efficacité des stratégies d’énumération sont des approches algorithmiques qui exigent souvent un moyen approprié de décider si une solution partielle donnée est un bon candidat pour l’étendre à une solution globale de bonne qualité. Dans cette thèse, nous étudions un type particulier de problèmes d’optimisation, appelés problèmes d’extension pour un grand nombre de problèmes basés sur des graphes. Contredisant peut-être l’intuition, ces problèmes ont tendance à être NP-difficile, même quand le problème d’optimisation sous-jacent peut être résolu en temps polynomial. Nous présentons de nombreux résultats positifs et négatifs de NP-difficulté et d’approximation pour différents scénarios d’entrée. De plus, nous étudions la complexité paramétrée des problèmes d’extension par rapport à la taille des pré-solutions, ainsi que l’optimalité de certains algorithmes exacts sous l’hypothèse du temps exponentielle.