Optimisation

 

  • Chapitre 1. Rappels mathématiques ((Positivité, Convexité, Minimum, Gradient et Hessien)
  • Chapitre2. Optimisation sans contraintes - méthodes locales
    • Méthodes de recherche unidimensionnelle
    • Méthodes du gradient
    • Méthodes des directions conjuguées
    • Méthode de Newton
    • Méthode de Levenberg-Marquardt
    • Méthodes quasi-Newton
  • Chapitre3. Optimisation sans contraintes - méthodes globales
    • Méthode du gradient projeté
    • Méthode de Lagrange-Newton pour des contraintes inégalité
    • Méthode de Newton projetée (pour des contraintes de borne)
    • Méthode de pénalisation
    • Méthode de dualité : méthode d’Uzawa
  • Chapitre4. Programmation linéaire
  • Chapitre 5. Programmation non linéaire