Méthodes numériques pour la résolution des problèmes d'optimisation avec contraintes PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Méthodes numériques pour la résolution des problèmes d'optimisation avec contraintes PDF full book. Access full book title Méthodes numériques pour la résolution des problèmes d'optimisation avec contraintes by Alfred Auslender. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Alfred Auslender
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 4
Get Book Here
Book Description
Author: Alfred Auslender
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 4
Get Book Here
Book Description
Author: Alfred Auslender
Publisher:
ISBN:
Category : Mathematical optimization
Languages : fr
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
Author: Alfred Auslender
Publisher:
ISBN:
Category : Decomposition method
Languages : fr
Pages : 190
Get Book Here
Book Description
Author: Jean-Pierre Corriou
Publisher: Editions Ellipses
ISBN: 2340074878
Category : Mathematics
Languages : fr
Pages : 694
Get Book Here
Book Description
Cet ouvrage présente une synthèse de l’essentiel des méthodes numériques et d’optimisation sous un angle théorique et pratique. Chaque chapitre présente les méthodes de manière progressive. Chacune des méthodes est systématiquement associée à des exemples et des exercices. Il s'adresse aux étudiants en universités et écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux enseignants, chercheurs et ingénieurs.
Author: SAMI.. BEN TIBA
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 118
Get Book Here
Book Description
CETTE THESE PRESENTE DES METHODES NUMERIQUES PROXIMALES NOUVELLES POUR LA RESOLUTION DES PROBLEMES D'OPTIMISATION ET D'INEGALITES VARIATIONNELLES. L'ATTENTION A ETE ESSENTIELLEMENT CONCENTREE SUR LA CONSTRUCTION DE METHODES DE LAGRANGIEN AUGMENTE AVEC UN LAGRANGIEN AYANT DES PROPRIETES PARTICULIEREMENT INTERESSANTES, MAIS LES NOTIONS INTRODUITES ONT PERMIS D'ENVISAGER D'AUTRES APPLICATIONS, EN PARTICULIER CONCERNANT LES PENALISATIONS EXTERIEURES ET LES METHODES DE DECOMPOSITION. NOUS INTRODUISONS UNE NOUVELLE CLASSE DE FONCTIONS POUR LAQUELLE LES RESULTATS VONT ETRE GRANDEMENT AMELIORES. NOUS MONTRONS LA CONVERGENCE GLOBALE DE LA SUITE GENEREE. DE PLUS, CETTE METHODE APPLIQUEE AU PROBLEME D'OPTIMISATION CLASSIQUE AVEC CONTRAINTES D'INEGALITES (P C) VA DONNER UN LAGRANGIEN MODIFIE QUI FOURNIT UNE SUITE PRIMALE BORNEE SI L'ENSEMBLE DE SOLUTIONS OPTIMALES EST UN COMPACT, ET DONT LES VALEURS D'ADHERENCE SONT OPTIMALES. LA METHODE A ETE ETENDUE A DES POLYHEDRES CONVEXES ET UNE ETUDE DE RAPIDITE A ETE FAITE DANS LE CAS DE LA PROGRAMMATION LINEAIRE MONTRANT QUE LA SUITE F (X K) CONVERGE GLOBALEMENT DE FACON QUADRATIQUE VERS F *. EN PARTICULIER, DANS LE CAS OU EST LA FONCTION LOG-QUAD, IL A ETE DEMONTRE QUE POUR LA PROGRAMMATION QUADRATIQUE, CE NOUVEAU LAGRANGIEN EST SELF-CONCORDANT ET POUR LA PROGRAMMATION LINEAIRE SON HESSIEN EST LIPSCHITZIEN SUR TOUT L'ESPACE. CES PROPRIETES SONT ABSOLUMENT REMARQUABLES SI L'ON VEUT UTILISER LA METHODE DE NEWTON. LA METHODE A ETE ETENDUE AUX PROBLEMES D'INEGALITES VARIATIONNELLES, AVEC DES OPERATEURS MAXIMAUX MONOTONES ET SOUS CONTRAINTES LINEAIRES ; ON A AINSI ABOUTIT A UNE METHODE QUI GENERE UNE SUITE CONVERGEANTE VERS UNE SOLUTION OPTIMALE, SOUS LA SEULE CONDITION QU'UNE TELLE SOLUTION EXISTE. EN PLUS, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES AUX ALGORITHMES DE DECOMPOSITION PAR BLOCS OU ON A OBTENU UNE NOUVELLE METHODE EN COUPLANT NOTRE METHODE AVEC LA METHODE CLASSIQUE DE GAUSS-SEIDEL.
Author:
Publisher: Elsevier
ISBN: 008087522X
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 411
Get Book Here
Book Description
Convex Analysis and Variational Problems
Author: J.-Frédéric Bonnans
Publisher: Mathématiques et Applications
ISBN:
Category : Computers
Languages : fr
Pages : 340
Get Book Here
Book Description
Ce livre est exclusivement consacré aux algorithmes numériques d'optimisation (quasi-Newton, faisceaux, programmation quadratique successive, points intérieurs); les bases théoriques (conditions d'optimalité, multiplicateurs de Lagrange) sont supposées connues. Son but est de familiariser le lecteur avec ces algorithmes, qui sont pour la plupart bien classiques. Leur description insiste sur leur implémentation numérique, ils peuvent être programmés directement par un lecteur expérimenté. Le côté théorique n'est pas pour autant négligé, avec démonstration de chaque théorème de convergence ou vitesse de convergence; souvent, ces démonstrations utilisent des hypothèses minimales.
Author: Wafa Karoui
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
Le formalisme « Problème de Satisfaction de Contraintes » (ou CSP pour Constraint Satisfaction Problem) peut être considéré comme un langage de représentation formelle qui couvre l'ensemble des problèmes dont la modélisation fait intervenir des contraintes. L'intérêt de ce formalisme réside dans l'exploitation de la généricité d'algorithmes de résolution puissants mais également dans la performance d'algorithmes dédiés à des problèmes particuliers.Dans ce travail de thèse, nous étudions la résolution de CSP par des méthodes de recherche arborescente basées sur la notion de « divergence » (une divergence est relative à la contradiction d'une décision proposée par une heuristique de référence). Dans ce cadre, nous proposons de nouveaux mécanismes d'amélioration des méthodes de recherche générales qui exploitent les échecs rencontrés pendant la résolution, en adoptant des heuristiques de pondération des variables et des valeurs. Nous proposons également d'autres techniques spécifiques aux méthodes à base de divergences qui conditionnent l'exploration de l'arbre de recherche développé, notamment la restriction des divergences, les différents modes de comptage ainsi que le positionnement des divergences. Ces propositions sont validées par des expérimentations numériques menées sur des problèmes de satisfaction de contraintes réels et aléatoires. Des comparaisons sont effectuées entre variantes de méthodes à divergences intégrant différentes combinaisons des améliorations et d'autres méthodes connues pour leur performance.Dans une seconde partie, nous étendons nos propositions à un contexte d'optimisation en considérant la résolution de problèmes d'ordonnancement avec contraintes de délais (time lags). Nous traitons l'adaptation d'une méthode de « recherche par montée de divergences » (Climbing Discrepancy Search) pour la résolution de ces problèmes. Nous validons les performances de certaines variantes de cette méthode intégrant les mécanismes proposés dans ce travail sur des problèmes-test de la littérature.
Author: BORNE Pierre
Publisher: Lavoisier
ISBN: 2746288974
Category :
Languages : en
Pages : 338
Get Book Here
Book Description
Optimisation en sciences de l’ingénieur présente les principales méthodes exactes d’optimisation statique et dynamique. Parmi les méthodes décrites, figurent : la programmation linéaire avec plusieurs implémentations et la programmation non linéaire, particulièrement détaillée compte tenu de la grande variété d’algorithmes existants ; la programmation dynamique avec divers exemples d’application ; les réseaux de Hopfield ; l’optimisation en identification des systèmes ; l’optimisation des systèmes dynamiques avec notamment l’application à la commande des processus, l’optimisation des systèmes de grandes dimensions et des systèmes d’information. Didactique, cet ouvrage propose des références permettant au lecteur d’approfondir les diverses méthodes traitées. Lorsque les algorithmes étudiés le permettent, sans trop agrandir les présentations, des exemples d’implémentation sont proposés.
Author: D. Butnariu
Publisher: Elsevier
ISBN: 0080508766
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 515
Get Book Here
Book Description
The Haifa 2000 Workshop on "Inherently Parallel Algorithms for Feasibility and Optimization and their Applications" brought together top scientists in this area. The objective of the Workshop was to discuss, analyze and compare the latest developments in this fast growing field of applied mathematics and to identify topics of research which are of special interest for industrial applications and for further theoretical study.Inherently parallel algorithms, that is, computational methods which are, by their mathematical nature, parallel, have been studied in various contexts for more than fifty years. However, it was only during the last decade that they have mostly proved their practical usefulness because new generations of computers made their implementation possible in order to solve complex feasibility and optimization problems involving huge amounts of data via parallel processing. These led to an accumulation of computational experience and theoretical information and opened new and challenging questions concerning the behavior of inherently parallel algorithms for feasibility and optimization, their convergence in new environments and in circumstances in which they were not considered before their stability and reliability. Several research groups all over the world focused on these questions and it was the general feeling among scientists involved in this effort that the time has come to survey the latest progress and convey a perspective for further development and concerted scientific investigations. Thus, the editors of this volume, with the support of the Israeli Academy for Sciences and Humanities, took the initiative of organizing a Workshop intended to bring together the leading scientists in the field. The current volume is the Proceedings of the Workshop representing the discussions, debates and communications that took place. Having all that information collected in a single book will provide mathematicians and engineers interested in the theoretical and practical aspects of the inherently parallel algorithms for feasibility and optimization with a tool for determining when, where and which algorithms in this class are fit for solving specific problems, how reliable they are, how they behave and how efficient they were in previous applications. Such a tool will allow software creators to choose ways of better implementing these methods by learning from existing experience.
