Bibliographie & annexes
Présentation
English
RÉSUMÉ
L’optimisation peut se voir appliquer deux méthodes bien différentes, le continu et le discret. L'optimisation continue et non différentiable se situe entre les deux : les méthodes appartiennent au monde continu mais cependant 90 % des problèmes relèvent de l'optimisation discrète, il en est ainsi de la découpe industrielle, des tournées de véhicules, et les problèmes de grande taille. Après avoir introduit la théorie de base et le problème dual, cet article expose les algorithmes d’optimisation convexe avec notamment l’utilisation des méthodes de sous-gradients puis de plans sécants. Pour terminer, une petite digression est faite avec des cas non convexes.
Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.
Lire l’articleAuteur(s)
-
Claude LEMARÉCHAL : Directeur de recherches à l'INRIA (Institut national de recherche en Informatique et en Automatique)
INTRODUCTION
L'optimisation comporte en gros deux mondes, dont les problèmes se ressemblent vus de loin, mais bien différents quant aux méthodes : le continu et le discret. Le présent dossier traite surtout de l'optimisation non différentiable, qui est un peu à cheval entre les deux mondes : les méthodes appartiennent à 100 % au monde continu mais 90 % des problèmes touchent de près ou de loin à l'optimisation discrète.
Parmi ces derniers, citons par exemple : la découpe industrielle, les tournées de véhicules ou d'équipages, le routage de multiflots en télécommunications, etc. Certaines techniques parmi les plus efficaces pour attaquer ces problèmes (génération de colonnes, Branch and Price) font appel à l'optimisation dont il est question ici : continue et non différentiable.
Les problèmes de grande taille appartiennent à la même famille : par leur nombre de variables ou de contraintes, ou encore parce qu'ils comportent plusieurs éléments hétérogènes, ces problèmes nécessitent de faire appel à une technologie spéciale : la décomposition, laquelle conduit généralement à l'optimisation non différentiable. En productique par exemple, on peut disposer d'un grand nombre de moyens de production de différents types, participant tous à la même production : c'est le cas de l'énergie électrique, produite à la fois par des centrales nucléaires, thermiques classiques, et des turbines hydro-électriques ; ces moyens de production sont bien différents les uns des autres.
Les grands types de problèmes sus-mentionnés proviennent des sciences « sociales » ; on en trouve d'autres de nature analogue, provenant de l'automatique (stabilisation), de la statistique (calibrage de matrices de covariance), de la mécanique (problèmes d'impacts), de l'électronique (semi-conducteurs) – liste non exhaustive.
Le texte de ce dossier comporte de nombreuses allusions et références aux mondes de l'optimisation continue et discrète, déjà mentionnés. Le lecteur se reportera utilement aux articles :
L'expertise technique et scientifique de référence
DOI (Digital Object Identifier)
Cet article fait partie de l’offre
Mathématiques
(167 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive
Présentation
Théorie de base
English
1. Introduction, motivation
Le problème-type traité dans ce dossier est l'optimisation d'une fonction dont les dérivées présentent des singularités. Nous notons ce problème :
(la raison de notre notation q (u ) au lieu de l'habituel f (x ) viendra au § 1.2.1).
On peut aussi rencontrer des contraintes
; la nature du problème ne change pas : minimiser q c'est satisfaire la contrainte
, où q * est la valeur minimale. Pour ces problèmes, les outils de base ne proviennent pas du calcul différentiel mais de l'analyse convexe.
L'exemple le plus naïf avec n ≥ 1 est la fonction q (u ) ≥ | u | (qui est convexe) : sa dérivée existe partout sauf en 0 – un « détail » qui ne peut être ignoré puisque 0 est justement le minimum de q.
Dans la grande majorité des cas, la non-différentiabilité vient de l'intervention de l'opérateur max dans le calcul de q. Schématiquement, on doit minimiser une fonction de la forme :
L'expertise technique et scientifique de référence
Cet article fait partie de l’offre
Mathématiques
(167 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive
Introduction, motivation
