Les Multiplicateurs de Lagrange en Dimension Finie
Optimisations sous Contraintes
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Cet ouvrage traite de la Méthode des Multiplicateurs de Lagrange, qui est l'une des techniques les plus efficaces de l'Optimisation Différentiable et/ou Convexe. Cette dernière est elle-même l'une des branches les plus élaborées de l'Optimisation et s'occupe de la minimisation de fonctions objectif différentiables ou convexes ayant des variables qui sont contraintes à décrire des surfaces différentiables ou des ensembles convexes non ouverts avec bords empêchant l'application du théorème classique d'Euler. Mais, grâce à l'introduction du multiplicateur de Lagrange, on peut par e...
Cet ouvrage traite de la Méthode des Multiplicateurs de Lagrange, qui est l'une des techniques les plus efficaces de l'Optimisation Différentiable et/ou Convexe. Cette dernière est elle-même l'une des branches les plus élaborées de l'Optimisation et s'occupe de la minimisation de fonctions objectif différentiables ou convexes ayant des variables qui sont contraintes à décrire des surfaces différentiables ou des ensembles convexes non ouverts avec bords empêchant l'application du théorème classique d'Euler. Mais, grâce à l'introduction du multiplicateur de Lagrange, on peut par exemple transformer un problème d'optimisation différentiable de fonction objectif F avec contrainte d'égalité {G(x)=0} en un problème d'optimisation globale de la fonction lagrangienne L définie par L(x, )=F(x)+ -G(x). Un tel paramètre est le multiplicateur de Lagrange ou la variable duale et peut être un réel, un n-uplet de réels, ou une forme linéaire continue suivant que G soit à valeurs dans IR, IR ou dans un espace de fonctions. Les domaines d'application s'étendent au Contrôle Optimal (Recherche Opérationnelle), à la Télécommunication, aux Problèmes de Contact et de Friction, etc...
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