Quels sont les ingrédients d’une optimisation ?
Les ingrédients d’une optimisation, issue d’un processus de modélisation sont représentées par : Paramètres du modèle : constantes associées aux contraintes et à la fonction objective. Identifier d’abord les variables (inconnues) qui seront les variables de décision et les représenter par des symboles.
Quelle est la différence entre optimisation déterministe et stochastique ?
Les problèmes d'optimisation déterministe considèrent que les données sont connues parfaitement, alors que dans les problèmes d'optimisation stochastique, ce n'est pas le cas ; par exemple une approche stochastique peut être pertinente dans le cas où les variables d'un problème sont les ventes futures d'un produit.
Comment optimiser un problème ?
Analyse du problème : Il s'agit tout d'abord d'identifier un problème par ses composantes, ses enjeux, ses limites (c.à.d identification des objectifs et des variables à optimiser). 2.2. La modélisation du problème : C’est une étape importante. L'optimisation repose toujours sur des modèles mathématiques.
Comment résoudre un problème d'optimisation mathématique ?
La résolution d'un problème d'optimisation mathématique consiste à trouver la meilleure solution à un problème qu'on a su préalablement exprimer sous une forme mathématique particulière qui fait intervenir un ou plusieurs critères. Ce ou ces critères sont exprimés sous la forme d'une fonction mathématique, appelée souvent fonction objectif.
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