^{PDFprof.com Search Engine}

Optimisation et algorithmique

Pourquoi utiliser un algorithme d’optimisation ?
Les algorithmes d’optimisation s’utilisent en de nombreux problèmes, pour trouver les zéros de fonctions, pour minimiser la distance entre des points de mesure et une courbe (moindres carrés), intersections de fonctions et pour résoudre des systèmes d’équations à une ou plusieurs variables.
Quelle est la différence entre l’algorithme d’optimisation et la recherche linéaire?
En fait, dans la plupart des algorithmes d’optimisation modernes, on ne fait jamais de recherche linéaire exacte, car trouver ^tsigniﬁe qu’il va falloir calculer un grand nombre de fois la fonction ’, et cela peut être dissuasif du point de vue du temps de calcul.
Quels sont les différents types d’algorithmes d’optimisation?
•Algorithmes classiques d’optimisation : gradient, gradient conjugué, Powell, simplexe, Levenberg-Marquardt, Newton-Raphson, hashage géométrique •Minima locaux ⇒ importance de l’initialisation •connaissance de la position du patient ou autres informations a priori •axes d’inertie •essais à partir de quelques positions et choix du meilleur résultat
Pourquoi utiliser un algorithme de planification ?
En utilisant un algorithme de planification, on va donc rechercher une séquence d’actions qui permet d’arriver à un état voulu. Présenté pour le pathfinding, l’algorithme A* n’est pas seulement utile pour de la recherche de chemin sur une grille.

Pourquoi utiliser un algorithme d’optimisation ?