Régions de confiance et approximations quadratiques. Optimisation contrainte et non-contrainte par régions de confiance et avec approximations locales quadratiques
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- Nombre de pages256
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.405 kg
- Dimensions15,0 cm × 22,0 cm × 1,6 cm
- ISBN978-3-8381-8926-0
- EAN9783838189260
- Date de parution02/10/2018
- ÉditeurPresses Académiques Francophones
Résumé
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.
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.
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.
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.