
Optimisation continue
Beschreibung
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Weitere Details
Inhalt
- Couverture
- Page de titre
- Copyright
- Avant-propos
- Première partie: notions fondamentales d'optimisation
- Chapitre: 1 Introduction à l'optimisation
- 1.1 Optimisation : d'hier à aujourd'hui
- 1.2 Optimalité globale et locale
- 1.3 Formalisme et terminologie
- 1.4 Application : congestion routière
- 1.4.1 Exemple détaillé du paradoxe de braess
- 1.4.2 Une solution optimale pour la collectivité
- 1.5 Exercices
- Chapitre: 2 Modélisation
- 2.1 Formulation mathématique d'un problème concret
- 2.2 Classes et familles de problèmes d'optimisation
- 2.2.1 Classification selon les variables
- 2.2.2 Classification selon les fonctionsz
- 2.2.3 Classification selon la structure
- 2.3 Existence d'une solution optimale
- 2.4 Application : problème de mélanges
- 2.5 Exercices
- Deuxième partie: Optimisation linéaire
- Chapitre: 3 Méthode du simplexe pour l'optimisation linéaire
- 3.1 Formes standards d'inégalités et d'égalités en optimisation linéaire
- 3.2 Idées derrière la méthode du simplexe
- 3.3 Dictionnaire et solution réalisable
- 3.4 Application : conception d'un alliage optimal
- 3.5 Exercices
- Chapitre: 4 Forme révisée de la méthode du simplexe
- 4.1 Notation révisée du simplexe
- 4.2 Méthode du simplexe révisée
- 4.3 Complexité et vitesse du simplexe
- 4.4 Application : classification par hyperplan
- 4.5 Exercices
- Chapitre: 5 Considérations pratiques en optimisation linéaire
- 5.1 Dictionnaire initial non réalisable
- 5.2 Dégénérescence et cyclage
- 5.3 Règle anti-cyclage de bland
- 5.4 Application : le plus grand disque inscrit dans un polygone
- 5.5 Exercices
- Chapitre: 6 Théorèmes de dualité faible et forte
- 6.1 Dual d'un problème linéaire
- 6.2 Dualité faible
- 6.3 Dualité forte
- 6.4 Application : aperçu de l'optimisation en nombres entiers
- 6.5 Exercices
- Chapitre: 7 Théorie de la dualité linéaire
- 7.1 Complémentarité
- 7.2 Théorème d'alternatives
- 7.3 Analyse de sensibilité
- 7.4 Application : théorie des jeux
- 7.5 Exercices
- Troisième partie: Optimisation non linéaire
- Chapitre: 8 Convexité
- 8.1 Ensembles, fonctions et problèmes convexes
- 8.2 Dérivées secondes et matrices définies positives
- 8.3 Critère de la deuxième dérivée
- 8.4 Application : régressions de ridge et de lasso
- 8.4.1 Régression linéaire
- 8.4.2 Régression de ridge
- 8.4.3 Régression de lasso
- 8.5 Exercices
- Chapitre: 9 Conditions d'optimalité pour le cas sans contraintes
- 9.1 Approximations de taylor
- 9.2 Condition nécessaire d'optimalité de premier ordre
- 9.3 Condition nécessaire et condition suffisante d'optimalité de deuxième ordre
- 9.4 Application : distance sécuritaire de freinage
- 9.4.1 Régression linéaire
- 9.4.2 Distance sécuritaire de freinage
- 9.5 Exercices
- Chapitre: 10 Méthodes d'optimisation non linéaire sans contraintes
- 10.1 Vitesse de convergence
- 10.2 Méthode de newton pour l'optimisation
- 10.2.1 Méthode de newton pour les systèmes
- 10.2.2 Méthode de newton pour la minimisation
- 10.3 Direction de descente
- 10.4 Application : algorithme de points intérieurs
- 10.4.1 Système d'équations non linéaires pour l'optimisation linéaire
- 10.4.2 Traitement des variables non négatives
- 10.4.3 Perturbation du système
- 10.5 Exercices
- Chapitre: 11 Recherche linéaire
- 11.1 Recherche linéaire exacte
- 11.2 Conditions d'armijo et de wolfe
- 11.3 Convergence globale
- 11.4 Application : réseaux de neurones
- 11.4.1 Structure d'un réseau de neurones
- 11.4.2 Descente du gradient
- 11.5 Exercices
- Chapitre: 12 Conditions d'optimalité pour le cas contraint
- 12.1 Multiplicateurs de lagrange pour contraintes d'égalité
- 12.1.1 Conditions de premier ordre
- 12.1.2 Conditions de deuxième ordre
- 12.2 Contraintes d'inégalité
- 12.3 Contraintes mixtes et conditions de kkt
- 12.3.1 Interprétation des multiplicateurs
- 12.4 Application : forme d'une chaîne suspendue
- 12.5 Exercices
- Quatrième partie: Annexe : Solutions
- Solutions aux exercices impairs
- Index
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