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Quoi de plus naturel, lorsqu’un système peut être décrit formellement, que de tenter de l’améliorer? L’auteur de cet ouvrage conduit le lecteur avec patience (et humour) à la découverte de méthodes algorithmiques qui permettent d’aborder cette question. Son propos se distingue par une approche progressive et détaillée, amplement supportée par des projets et exercices, par l’étendue du domaine couvert, par la qualité de sa documentation, ainsi que par un souci pédagogique constant et un souci permanent de l’illustration pertinente. Il propose ainsi une excellente introduction à un sujet en plein essor, tant du point de vue des applications, aujourd’hui innombrables, que de la compréhension plus profonde des concepts.
Seul ouvrage en français sur le sujet destiné à un public d'ingénieurs et d'utilisateurs d'outils d'optimisation. Présente de manière synthétique et didactique les principales méthodes d'optimisation, illustrées de nombreux exemples.
Professeurs, étudiants, ingénieurs et chercheurs en sciences de l'ingénieur, mathématiques, physique, experts en optimisation.
Avant-propos - Formulation et analyse: Formulation - Fonction objectif - Contraintes - Introduction à la dualité - Conditions d'optimalité: Optimisation sans contrainte - Optimisation avec contraintes - Résolution d'équations: Méthode de Newton - Méthodes quasi-Newton - Optimisation sans contrainte: Problèmes quadratiques - Méthode de Newton locale - Méthodes de descente et recherche linéaire - Région de confiance - Méthodes quasi-Newton - Problème de Rosenbrock - Problèmes des moindres carrés - Méthodes de recherche directe - Optimisation avec contraintes: Méthode du simplexe - Méthode de Newton contrainte - Méthodes de points inférieurs - Lagrangien augmenté - Programmation quadratique séquentielle - Annexes - Liste des définitions - Liste des théorèmes - Liste des exemples - Liste des algorithmes - Bibliographie - Index.
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