Régions de confiance et approximations quadratiques
Optimisation contrainte et non-contrainte par régions de confiance et avec approximations locales quadratiques
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Cet ouvrage s'intéresse aux problèmes d optimisation dans lesquels le temps de calcul de la fonction cible et/ou des contraintes est très important et où le nombre d appels à ces fonctions par l'algorithme d optimisation doit donc être aussi réduit que possible. La première partie porte sur la technique de globalisation dite par régions de confiance et introduit une stratégie nouvelle de mise à jour du rayon de confiance. Celle-ci est notamment testée sur des problèmes d'identification paramétrique. L'optimisation contrainte est ensuite abordée. Un algorithme complet et efficace...
Cet ouvrage s'intéresse aux problèmes d optimisation dans lesquels le temps de calcul de la fonction cible et/ou des contraintes est très important et où le nombre d appels à ces fonctions par l'algorithme d optimisation doit donc être aussi réduit que possible. La première partie porte sur la technique de globalisation dite par régions de confiance et introduit une stratégie nouvelle de mise à jour du rayon de confiance. Celle-ci est notamment testée sur des problèmes d'identification paramétrique. L'optimisation contrainte est ensuite abordée. Un algorithme complet et efficace de résolution d'un sous-problème convexe quadratique à contraintes quadratiques est présenté : il utilise une décomposition de l'espace des variables en trois sous-espaces orthogonaux. Cet ouvrage s'adresse aux personnes intéressées par l'optimisation vue sous l'angle pratique de l'ingénieur. Il offre également une introduction didactique aux problèmes généraux d'optimisation.
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