cours optimisation avec contraintes


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COURS D'OPTIMISATION AVEC CONTRAINTES Polytch'Clermont GMM3 JONAS KOKO ISIMA J Koko (ISIMA) Cours d'Optimisation 1 / 20 Page 2 Plan du cours 1 

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11 déc 2019 · Dans ce cours les contraintes seront en général des fonctions continues Lorsque f est définie dans l'espace entier l'ensemble admissible avec 

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Nous avons vu dans le chapitre 4 2 la méthode de substitution permettant d'optimiser une fonction de deux variables f(x y) sous une contrainte du type : y = g( 

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Optimisation avec contraintes On rappelle qu'on se donne U ⊂ IRn où U est un ensemble fermé des contraintes avec U = ∅ et U = IRn On se donne aussi la 

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Les conditions de Lagrange peuvent se reformuler à l'aide du lagrangien: soit solution de problème avec contraintes d'égalité Alors il existe telque Page 48 

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Soit J : RN → R α-convexe différentiable et un ensemble de contraintes K := {x ∈ RN ϕi(x) ≤ 0 i = 1 p} avec ϕi convexes différentiables On 

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Ainsi on traite les problèmes d'optimisation avec contrainte de type inégalité puis en considère le cas des contraintes égalité La généralisation au problème 

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Trouver le niveau de production optimal devra se faire en respectant les contraintes La section présente traitera de ce problème 1 Optimisation entre des 

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Le problème d'optimisation avec les contraintes d'égalité gi(x) = 0i = 1 n et les contraintes d'inégalité hj(x) ≥ 0j = 1 p est la recherche du 

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• Optimisation sans contrainte • Analyse des contraintes • Conditions d'optimalité avec contraintes • Optimisation avec contraintes Introduction – p 2

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13 sept 2005 · Dans cette section on considère le problème de minimisation avec contraintes On suppose que K est un convexe fermé non vide et que J est 

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Comment optimiser une fonction sous contrainte ?

Comment optimiser, sous contrainte, une fonction à plusieurs variables ? La difficulté réside dans le fait que nous sommes confrontés à plus d'une variable. La résolution d'un tel problème fait appel à la méthode dite de substitution, le résultat étant la réduction du nombre de variables.

Quelles sont les méthodes d'optimisation ?

Le principe d'optimisation est l'application du principe ALARA, énoncé par la CIPR 60 en 1990 : « maintenir le niveau des expositions individuelles et le nombre de personnes exposées aussi bas qu'il est raisonnablement possible compte tenu des considérations économiques et sociales ».










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