[PDF] [PDF] Partiel du 26 Mars 2015—Corrigé “Optimisation et - Ceremade





Previous PDF Next PDF



Exercices doptimisation et quelques corrigés

(4) Trouver le minimum et le maximum de f sur T. Solution. 1) La fonction f n'est ni convexe ni concave puisque elle est C2 et sa matrice.



Exercices corrigés

Optimisation de g sous contrainte explicite. Pour tout (x y) ∈ Dg



OPTIMISATION ET ANALYSE CONVEXE

Optimisation et analyse convexe. Optimisation et analyse convexe. Page 2. OPTIMISATION. ET. ANALYSE CONVEXE. Exercices et problèmes corrigés avec rappels de 



TD doptimisation ENSAE 1A

16 janv. 2018 FONCTIONS CONVEXES. 5. Fonctions convexes. Exercice 5.1. Soient E un evn et f : E → R convexe et impaire. 1. Montrer que ∀x ∈ E ∀λ ∈]0



Travaux dirigés. 1 Optimisation & Analyse convexe Séance 6

Exercice 1 (Algorithme d'Uzawa : Cas de contraintes d'égalité et inégalité) Corrigé 2 . 1. Le probl`eme (P) admet une solution unique u ∈ K puisque K ...



4GMM Lundi 12/01/2015 Analyse convexe & optimisation Durée

12 janv. 2015 Exercice 1. Pour les ensembles X suivants dites si l'ensemble est convexe et détermi- nez l'opérateur de projection ΠX par la méthode de ...



CC2 - Optimisation

6 janv. 2014 Correction : A faire. 4. A partir de maintenant f : Rn → R est une fonction convexe arbitraire. Une des étapes cruciales de la preuve de ...



Devoir Maison dOptimisation Numérique – Corrigé

Exercice 1 (6 points). Soit C ⊂ R2 l'ensemble donné par. C := {(x y) ∈ R2 La fonction f est convexe en tant que somme de fonctions convexes d'une variable.



Partiel du 26 Mars 2015—Corrigé “Optimisation et programmation

26 mars 2015 Or ∇yL(y λ)=(y − x) + CT λ



Exercices corrigés Fonctions de deux variables Fonctions convexes

Exercices corrigés. Fonctions de deux variables. Fonctions convexes et extrema libres. Exercice 1.62. Soit la fonction f définie par f(x y) = xαyβ o`u α et β 



Optimisation et analyse convexe

OPTIMISATION. ET. ANALYSE CONVEXE. Exercices et problèmes corrigés avec rappels de cours. Jean-Baptiste Hiriart-Urruty. Collection dirigée par Daniel Guin.



Exercices corrigés

La fonction f est une somme de fonctions convexes elle est par conséquent convexe sur Df . Exercice 14.4. On consid`ere la fonction f définie sur R2 par f(x



Devoir Maison dOptimisation Numérique – Corrigé

Corrigé. Exercice 1 (6 points). Soit C ? R2 l'ensemble donné par Il n'est pas convexe parce que les point A0 = (1



Table des matières 1 Calcul différentiel

QUELQUES EXERCICES CORRIGÉS D'OPTIMISATION Rappelons que f est convexe sur R2 si et seulement si sa matrice hessienne est semi-définie.



Éléments de Cours exercices et problèmes corrigés

2.1 Le problème de l'optimisation avec contrainte . Partie II Exercices et problèmes corrigés ... N° 11 Existence de points extrémaux d'un convexe.



Exercices corrigés Fonctions de deux variables Fonctions convexes

Exercices corrigés. Fonctions de deux variables. Fonctions convexes et extrema libres. Exercice 1.62. Soit la fonction f définie par f(x y) = x?y?.



Travaux dirigés. 1 Optimisation & Analyse convexe Séance 6

Séance 6 : Algorithmes pour l'optimisation avec contraintes. Exercice 1 (Algorithme d'Uzawa : Cas de contraintes d'égalité et inégalité). Corrigé 2 .



Partiel du 26 Mars 2015—Corrigé “Optimisation et programmation

26 mars 2015 “Optimisation et programmation dynamique” ... convexe fermé non vide K de Rn. Si y = (yi)i=1...



1 Les conditions de Kuhn-Tucker

Corrigés d'optimisation convexe et quadratique Exercices corrigés . ... C'est un probl`eme d'optimisation sous contrainte égalité. On utilise donc la.



QUELQUES EXERCICES CORRIGÉS DOPTIMISATION EXERCICE

1. 3y2 ? 1. ) . Rappelons que f est convexe sur R2 si et seulement si sa matrice hessienne est semi-définie positive en tout point. Or



[PDF] quelques exercices corrigés doptimisation

La fonction f est-elle convexe sur R2 ? 3 Déterminer les points critiques de f et préciser leur nature (minimum local maximum local point-selle



[PDF] OPTIMISATION ET ANALYSE CONVEXE - Numilog

OPTIMISATION ET ANALYSE CONVEXE Exercices et problèmes corrigés avec rappels de cours Jean-Baptiste Hiriart-Urruty Collection dirigée par Daniel Guin



[PDF] Exercices corrigés

(a) Montrer que D est un sous-ensemble convexe de R2 (b) Montrer que la fonction h = ln ?f est bien définie sur D et étudier la convexité ou la concavité de h 



[PDF] 4GMM Lundi 12/01/2015 Analyse convexe & optimisation Durée

12 jan 2015 · Exercice 1 Pour les ensembles X suivants dites si l'ensemble est convexe et détermi- nez l'opérateur de projection ?X par la méthode de 



[PDF] Travaux dirigés 1 Optimisation & Analyse convexe Séance 6

Séance 6 : Algorithmes pour l'optimisation avec contraintes Exercice 1 (Algorithme d'Uzawa : Cas de contraintes d'égalité et inégalité) Corrigé 2



[PDF] Partiel du 26 Mars 2015—Corrigé “Optimisation et - Ceremade

26 mar 2015 · “Optimisation et programmation dynamique” convexe fermé non vide K de Rn Si y = (yi)i=1 m et z = (zi)i=1 m sont Exercice 1



[PDF] Optimisation Examen du mercredi 5 mai 2021 Corrigé

b) Montrer que U est un ensemble convexe et compact 2 c) Introduire deux fonctions g1 et g2 pour décrire U comme un ensemble de contraintes inégalités et 



[PDF] TD doptimisation ENSAE 1A

16 jan 2018 · Ensembles convexes Exercice 4 1 Trouver K un convexe fermé et f une application affine telle que f(K) soit un ouvert





[PDF] Devoir Maison dOptimisation Numérique Corrigé

Devoir Maison d'Optimisation Numérique Corrigé Toute fonction f : Rn ? R strictement convexe admet un minimum Exercice 2 (5 points)

:
[PDF] Partiel du 26 Mars 2015—Corrigé “Optimisation et  - Ceremade

Partiel du 26 Mars 2015|Corrige

\Optimisation et programmation dynamique" Master mention Mathematiques appliquees 1ere annee

Universite Paris Dauphine

Dans tout le partiel, on note

K(x) la projection orthogonale d'un pointxdeRnsur un convexe ferme non videKdeRn. Siy= (yi)i=1;:::;metz= (zi)i=1;:::;msont deux vecteurs de R m, on ecrityz, si et seulement si,yizipour touti= 1;:::;m.

Exercice 1.On cherche a resoudre le probleme

(P) min(x;y;z)2Kx2+y2+z2ouK=f(x;y;z)2R3jx+y+z= 1 etx2+y21g: 1. Mon trerque le probl emeadmet une unique solution. 2. Mon trerque la con trainteest quali eeen tout p oint. 3. Ecrire les conditions n ecessairesd'optimalit edu probl emeet en d eduirela solution du probleme (P). 4. Retrouv erla solution du probl eme( P) par la methode de dualite.

Solution :

1. On r emarqueque la c ontrainteKest fermee et le critere est coercif (c'est la norme eucli- dienne). Donc, par theoreme de cours, le probleme admet au moins une solution. Ensuite on note que le critere est strictement convexe (puisquef(x;y;z) :=x2+y2+z2verie Hess f(x;y;z) = 2I3qui est une matrice denie positive) et la contrainte est convexe (car la fonctionsh: (x;y;z)!x+y+z1est ane et la fonctiong: (x;y;z)!x2+y21 est convexe). Donc le probleme admet une et une seule solution. 2. L ac ontrainteest c onvexe,mais e llea u nint erieurvide. Il faut r eveniraux c onditionsde qualication usuelles. Posonsg(x;y;z) =x2+y21eth(x;y;z) =x+y+z1. On note que ce sont des fonctions de classeC1(en faitC1). Si(x;y;z)2Kverieg(x;y;z)<0, il sut de montrer que la famillefrh(x;y;z) = (1;1;1)gest libre, ce qui est evident puisqu'elle est constituee d'un seul vecteur non nul. Si(x;y;z)2Kverieg(x;y;z) = 0, alors il faut verier que la famillefrh(x;y;z) = (1;1;1)gest libre et qu'il existe un vecteurv2R3tel que hv;rh(x;y;z)i= 0 ethv;rg(x;y;z)i<0: La premiere condition est evidente. Pour la seconde, on peut prendre par exemplev= (x;y;x+y), qui verie bien hv;rh(x;y;z)i=xy+ (x+y) = 0 ethv;rg(x;y;z)i=2x22y2=2<0 puisqueg(x;y;z) =x2+y21 = 0. 3. Comme le crit ereet les fonctions d enissantles c ontraintessont de classe C1et comme la contrainte est qualiee en tout point, les conditions necessaires d'optimalite s'ecrivent : si(x;y;z)2Kest la solution du probleme, alors il existe0et2Rtels que rf(x;y;z) +rg(x;y;z) +rh(x;y;z) = 0 avec la condition d'exclusiong(x;y;z) = 0. Considerons deux cas : sig(x;y;z)<0, alors = 0et le systeme se reduit a8>>< >:2x+= 0

2y+= 0

2z+= 0

x+y+z= 1 qui ne possede qu'une solution solution :x=y=z= 1=3. Notons queg(1=3;1=3;1=3) =

2=9<1. Donc le point(1=3;1=3;1=3)verie les conditions necessaires d'optimalite.

Comme la contrainte est qualiee et que le probleme est convexe, on en deduit que(1=3;1=3;1=3) est un minimum du probleme. Comme ce minium est unique, c'est la seule solution. On pourrait etudier le cas oug(x;y;z) = 0(m^eme si c'est inutile). Le systeme devient :

8>>>><

>>>:2x+ 2x+= 0

2y+ 2y+= 0

2z+= 0

x+y+z= 1 x

2+y2= 1

Comme0, on trouve en utilisant les deux premieres egalites quex=y, ce qui implique par la saturation de la contrainte d'inegalite, quex=y=p2=2ou=1. Donc z= 1p2. Alors=2z=2 +2p2et=1=(2x) =3 + 2p2. Comme

2p2<3, on a <0, ce qui est impossible. Donc la contrainte d'inegalite n'est pas saturee

a l'optimum. 4.

On p ose

L(x;y;z;;) =f(x;y;z)+g(x;y;z)+h(x;y;z) = (1+)(x2+y2)+(x+y)+z2+z: On cherche a minimiserLpar rapport a(x;y;z)pour0. On trouve comme systeme d'optimalite (qui est aussi une condition susante puisqueLest convexe en(x;y;z)) : 8< :2(1 +)x+= 0

2(1 +)y+= 0

2z+= 0

soitx=y==((2(1 +))etz==2. D'ou d(;) = min(x;y;z)2R3L(x;y;z;;) =22(1 +)24 On cherche maintenant le maximum dedsurR+R. Commedest concave (cf. le cours) et que la contraintef0gest convexe et qualiee puisqu'ane, les conditions necessaires sont susantes : il sut de trouver un point veriant les conditions necessaires d'optima- lite, soitrd(;) + (;0) = 0ou0. Orrd(;)(;0) = 0equivaut au systeme (22(1+)21= 0 (1+)2 1 = 0 On note que= 0et=2=3est solution (avec= 7=9). On peut s'arr^eter la, puisque cela fournit une (et donc la) solution du probleme :(x;y;z) = (1=3;1=3;1=3). Si on veut etudier ce qui se passe si la contrainte d'inegalite n'est pas saturee, alors on peut dire que= 0,=p2(1+)(ou=1) et donc=p2(3p2=2+1)<0pour = 1et=1. Donc cette solution est impossible et ce cas est exclus. Exercice 2.1.Soien tn;m2N,Cune matrice reelle de taillemnetd2Rm. On suppose que l'ensembleK:=fx2Rn; Cxdgest non vide. Soitx;y2Rn. Montrer quey= K(x), si et seulement si, il existe2Rmavec0, yx+CT= 0 etT(Cyd) = 0 (ouCTest la transposee de la matriceC). (Indication : Ecrire les conditions necessaires du probleme d'optimisation satisfait par (x)). 2. (Erreur d' enonce)

Solution :

1. L apr ojectionsur Kest la solution du probleme d'optimisation min y2K12 kyxk2 Comme il s'agit d'un probleme convexe, avec une contrainte qualiee puisqu'ane, les conditions necessaires sont susantes. Or

L(y;) =12

kyxk2+mX i=1 i((Cx)idi) =12 kyxk2+TCx: On en deduit queyest solution du probleme, i.e.,y= K(x), si et seulement si, il existe

2Rmavec0etryL(y;) = 0etT(Cyd) = 0. OrryL(y;) = (yx) +CT,

ce qui prouve l'assertion. Exercice 3.SoientC1etC2deux convexes fermes deRnd'intersection non vide. On suppose qu'on sait eectuer numeriquement la projection

C1et C2sur les ensemblesC1etC2. On

cherche a trouver un point deC1\C2. Pour2]0;2[ un parametre xe et x2Rnune position initiale donnee, on denit l'algorithme x 0= x x n+1=2=xn+(C1(xn)xn) (n2N) x n+1=xn+1=2+C2(xn+1=2)xn+1=2(n2N) 1. Mon trerque, si Cest un convexe ferme non vide,x2Cety2Rn, alors : ky+(C(y)y)xk2 kyxk2(2)kC(y)yk2: 2.

En d eduireque, p ourtout x2C1\C2, on a :

kxn+1xk2 kxnxk2(2)

C2(xn+1=2)xn+1=2

2+kC1(xn)xnk2

3. Mon treralors que, p ourtout x2C1\C2, la suite (kxnxk2) converge et verier que la suite (xn) est bornee. 4. Mon trerque toute v aleurd'adh erencede la suite ( xn) appartient aC1\C2.

Solution :

1.

On a :

ky+(C(y)y)xk2=kyxk2+ 2hyx;C(y)yi+2kC(y)yk2 Or hyx;C(y)yi=hyC(y);C(y)yi+hC(y)x;C(y)yi ou hC(y)x;C(y)yi 0 par caracterisation de la projection. Donc hyx;C(y)yi hyC(y);C(y)yi=kyC(y)k2; ce qui montre que ky+(C(y)y)xk2 kyxk2(2)kC(y)xnk2 ce qui est le resultat voulu. 2. On applique le r esultatd'ab ordle r esultatpr ecedententr exn+1etxn+1=2: on trouve kxn+1xk2 kxn+1=2xk2(22)kC2(xn+1=2)xn+1=2k2: Puis on applique le resultat de la question precedente entrexn+1=2etxnpour obtenir l'inegalite desiree : kxn+1xk2 kxnxk2(2)

C2(xn+1=2)xn+1=2

2+kC1(xn)xnk2

3. Comme 2]0;2[, on a22>0. Donc la suite(kxnxk2)est decroissante, minoree : elle admet une limite. En particulier, cette suite est bornee. Comme kxnk kxnxk+kxk la suite(xn)est egalement bornee. 4. Soit xune valeur d'adherence de la suite(xn)et(xnk)une sous-suite qui converge versx.

Notons d'abord que, d'apres la question 2, on a

C2(xn+1=2)xn+1=2

2+kC1(xn)xnk2(22)1kxnxk2 kxn+1xk2

ou la suite a droite tend vers0puisque la suite(kxnxk2)converge. On en deduit que les suites(kC1(xn)xnk)et(

C2(xn+1=2)xn+1=2

)tendent vers0. Appliquees a la sous-suite(xnk), la premiere convergence implique queC1(x) = x. En particulier,x2C1 et la suite(xnk+1=2)converge egalement versx. Alors la second convergence entra^ne de m^eme queC2(x) = x, ce qui signie quex2C2. Cela prouve nalement quex2C1\C2.quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39
[PDF] fonction strictement convexe

[PDF] optimisation quadratique sous contrainte linéaire

[PDF] optimisation convexe pdf

[PDF] fonction convexe plusieurs variables

[PDF] modélisation et simulation d'un moteur ? courant continu matlab

[PDF] modélisation mcc

[PDF] simulation mcc simulink

[PDF] asservissement et regulation de vitesse d'un moteur a courant continu

[PDF] modélisation d'un moteur ? courant continu

[PDF] equation differentielle moteur courant continu

[PDF] schéma bloc moteur ? courant continu

[PDF] commande pid d'un moteur ? courant continu pdf

[PDF] modélisation machine asynchrone simulink

[PDF] onduleur triphasé matlab

[PDF] cours de modélisation financière sous excel