Optimisation locale et globale

L'objet de ce cours est la présentation de techniques permettant de résoudre un problème d'optimisation,avec contraintes d'inégalité et d'égalité,ainsi que des problèmes avec une seule contrainte ou bien aucune. Ce cours d'optimisation locale et globale se compose des contenus suivants : généralités sur l'optimisation,notions fondamentales d'optimisation convexe,méthodes de gradient,méthodes du gradient conjugué,méthode de recherche linéaire,méthodes de Quasi-Newton,conditions d'optimalité en optimisation avec contraintes,méthodes primales,méthodes utilisant la notion de dualité,méthodes d'optimisation globale.

Disciplines : Optimisation mathématique
Mots-clés : modélisation et simulation,optimisation mathématique,optimisation non linéaire,calcul différentiel,méthode de gradient,méthode de recherche linéaire,méthode de Quasi-Newton,optimalité,méthode primale,méthode duale,équations de Kuhn et Tucker,condition de Lagrange
Type de document : texte
Type de ressource : lecture
Niveau : higher education,master
Publics visés : learner
Auteurs ou éditeurs : Stephane Mottelet,EMSE,Rodolphe Le Riche,Eric Touboul,UTC