On appelle fonction elliptique une fonction f : IRn → IR de classe C1 et fortement convexe 15 Page 16 2 2 2 Exemples des fonctions convexes, strictement
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On appelle fonction elliptique une fonction f : IRn → IR de classe C1 et fortement convexe 15 Page 16 2 2 2 Exemples des fonctions convexes, strictement
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strictement concave) sur I si −f est convexe (resp strictement convexe) sur I Remarques et exemples 1) Une fonction convexe sur un intervalle I est aussi
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Théorème 3 4 (unicité de solution) Si X est une partie convexe d'un espace vectoriel E et si f est strictement convexe sur X, alors (PX ) a au plus une solution
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3) Caractérisation des fonctions convexes dérivables f est strictement convexe sur I si et seulement si la fonction pente en tout x0 de I est strictement
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17 déc 2009 · Toute fonction strictement croissante est injective Proposition 2 L'ensemble des fonctions croissantes sur I (resp convexes sur C ) un cône (dans
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COURS OPTIMISATION
Cours en Master M1 SITN
Ionel Sorin CIUPERCA
1Table des matières
1 Introduction 4
2 Quelques rappels de calcul différentiel, analyse convexe et extremum 5
2.1 Rappel calcul différentiel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.1 Quelques Notations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.2 Quelques rappels sur le calcul différentiel . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 Rappel formules de Taylor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.4 Quelque rappels sur le matrices carrées réelles . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Convexité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.1 Fonctions convexes, strictement convexes, fortement convexes . . . . 11
2.2.2 Exemples des fonctions convexes, strictement convexes et fortement
convexes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.2.3 Fonctions coercives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Conditions nécéssaires et suffisantes de minimum . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4 Existence et unicité d"un point de minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3 Optimisation sans contraintes 23
3.1 Méthodes de relaxation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Description de la méthode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 Cas particulier des fonctions quadratiques . . . . . . . . . . . . . . 27
3.2 Méthodes de gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.2.1 Méthodes de gradient à pas optimal . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.2.2 Autres méthodes du type gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3 La méthode des gradients conjugués . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3.1 Le cas quadratique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3.2 Cas d"une fonctionJquelconque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4 Optimisation avec contraintes 39
4.1 Rappel sur les multiplicateurs de Lagrange . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4.2 Optimisation sous contraintes d"inégalités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
4.2.1 Conditions d"optimalité de premier ordre : multiplicateurs de Karush-
Kuhn-Tucker . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414.2.2 Théorie générale du point selle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
24.2.3 Applications de la théorie du point selle à l"optimisation . . . . . . 51
4.2.4 Le cas convexe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.3 Algorithmes de minimisation avec contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3.1 Méthodes de relaxation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.3.2 Méthodes de projection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.3.3 Méthodes de pénalisation exterieure . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.3.4 Méthode d"Uzawa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
3Chapitre 1
Introduction
En généraloptimisersignifie le fait de chercher une configuration optimale d"un sys-tème, c"est à dire, chercher la meilleure configuration parmi tous les configurations possibles
du système et ceci, par rapport à un critère donné. Pour décrire (et éventuellement résoudre) un problème d"optimisation nous utilisons la modélisation mathématique. La démarche de modélisation comporte 3 étapes : Etape 1.Choisir lesvariables de décision, qui sont les composantes du système sur lesquelles on peut agir. On supposera dans ce cours qu"il y a un nombre finit notén2INde variables de décision, chacune de ces variables étant un nombre réel. Alors les variables
de décision seront représentés par un vecteurx= (x1;x2;xn)T2IRn(vecteur colonne). Etape 2.Décrirel"étatdu système, étant donnée une configuration des variables de décision. Ceci revient mathématiquement à se donner une fonctionJ:IRn!IRqui s"appellefonction objectifoufonction coûtet que nous voulons rendre la plus petite possible ou la plus grande possible. Etape 3.Décrire lescontraintesque les variables de décision satisfont. Ceci revient à définir un ensemble de contraintesUIRnet imposer d"avoirx2U. Pour résumer on peut dire que pour décrire un problème d"optimisation on se donne