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Introduction `a l’optimisation - univ-toulouse

Exemple 1) Soit f de R dans R d´efinie par f(x)=x SoitS =[0,1] Il est clair que le maximum est atteint en 1 et que max x∈S f(x)=1=f(1) S est bien un ferm´eborn´e Les conditions du th´eor`eme sont bien v´erifi´ees



Mathématiques pour lOptimisation - Page daccueil / Lirmm

l'optimisation dans le cadre de l'optimisation linéaire Présenter les outils et les algorithmes de base en optimisation linéaire : Apprendre comment modéliser un problème touchant divers domaines Savoir résoudre un problème simple d'optimisation linéaire sous contraintes Objectifs



Cours d’Optimisation - sorbonne-universitefr

Introduction a l’optimisation 1 1 G en eralit es Exemple introductif L’optimisation consiste en la recherche du minimum (ou du maximum) d’une cer-taine quantit e, appel ee cout^ ou objectif Dans ce cours, on supposera que le cout^ d epend de Nvariables r eelles, rassembl ees en un vecteur x= (x 1;:::;x N) 2RN, et qui four-



Méthodes et outils doptimisation - Optimisation

d'optimisation Optimisation Introduction Introduction Exemples Caractéristiques Complexité Processus Méthodes Programmation linéaire Nombres entiers Programmation par Contraintes Meta-heuristiques Conclusion Biblio Complexité : conséquences empsT de résolution d'un problème selon sa complexité (10ns par étape) Not Complexite n=20 n



Université Pierre et Marie Curie

Un Prgroamme Mathématique (mathematical program), noté PM, est un problème d'optimisation sous contrainte (P) qui peut s'écrire de la façon suivante : Maximiser f(x)



Optimisation sous contraintes

3 Optimisation avec contraintes d’égalité11 4 Optimisation avec contraintes d’inégalité26 Chapitre 3 Programmation convexe35 1 En guise d’introduction : la moyenne arithmético-géométrique35 2 Parties convexes37 3 Fonctions convexes38 4 Convexité et régularité44 5 Fonctions quasi-convexes51 6 Programmation convexe57

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