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Dans cette thèse, nous présentons une étude à la fois théorique et algorithmique de la programmation linéaire-quadratique généralisée. Nous commençons par dégager les différentes propriétés de l'objectif et de définir le lien de l'optimalité avec les inégalités variationnelles et le problème de complémentarité linéaire. Pour résoudre numériquement ces problèmes, nous adaptons en premier lieu une variante SQP de la méthode quasi-newtonienne BFGS et proposons d'appliquer l'algorithme du point proximal lorsque l'objectif est non différentiable. Ensuite, nous nous plaçons dans le cadres des méthodes de point intérieur et proposons une nouvelle méthode basée sur la résolution d'une suite de systèmes quasi-définis. Cette méthode tire un grand avantage de la structure particulière de ces systèmes. Après, nous généralisons notre étude au problème du minimax à termes linéaires croisés. Deux cas importants sont analysés, le cas des contraintes linéaires polyèdriques et celui des inégalités linéaires matricielles. Enfin, nous appliquons notre résultat à la résolution des problèmes issus de l'optimisation dynamique et stochastique. Les expériences numériques réalisées confirment les performances de notre méthode.
Ce livre a pour but de présenter les fondements théoriques et méthodologiques de l'analyse numérique. Une attention toute particulière est portée sur les concepts de stabilité, précision et complexité des algorithmes. Les méthodes modernes relatives aux thèmes suivants sont presentées et analysées en détail : résolution des systèmes lineaires et non linéaires, approximation polynomiale, optimisation, intégration numérique, polynômes orthogonaux, transformations rapides, équations différentielles ordinaires. Les techniques presentées sont illustrées par de nombreux tableaux et figures. Beaucoup d'exemples et de contre-exemples sont proposés pour permettre au lecteur de développer son sens critique. Une caractéristique principale du livre réside dans l'abondance des programmes MATLAB qui accompagnent toutes les méthodes numériques présentées et qui les illustrent par des applications concrètes. Le lecteur détient ainsi tous les outils pour acquérir de solides connaissances théoriques et les appliquer directement sur ordinateur. Cet ouvrage s'adresse aux étudiants du second cycle des universités, aux élèves des écoles d'ingénieurs et, plus généralement, à toutes les personnes qui pratiquent le calcul scientifique.
Le but de cet ouvrage est de faire une présentation complète et auto contenue de l'équivalence entre les Oracles Séparer, Optimiser et Appartenir en Optimisation Polyédrale.
IL EXISTE ACTUELLEMENT DEUX GRANDES CLASSES DE METHODES POUR LA PROGRAMMATION MATHEMATIQUE LINEAIRE OU QUADRATIQUE: LES METHODES SIMPLICIALES ET LES METHODES DITES DE POINTS INTERIEURS. CES DEUX APPROCHES SONT ABORDEES ET COMPAREES DANS LE CADRE DE LA PROGRAMMATION QUADRATIQUE CONVEXE SOUS CONTRAINTES LINEAIRES. ON RECHERCHE PLUS SPECIFIQUEMENT, A ADAPTER LES TECHNIQUES DE LA PROGRAMMATION LINEAIRE VERS DES METHODES SUSCEPTIBLES DE RESOUDRE EFFICACEMENT DES PROBLEMES FAIBLEMENT QUADRATIQUES (MATRICE HESSIENNE Q DE RANG FAIBLE, PROBLEMES SEPARABLES, MATRICE RESTREINTE A UN PETIT NOMBRE DE VARIABLES). DEUX METHODES SIMPLICIALES ORIGINALES SONT DESCRITES. DANS LE CADRE DES METHODES DE POINTS INTERIEURS, ON EXPOSE DIVERSES TECHNIQUES, DE MISE EN FORME DU PROBLEME, DE TRAITEMENT DE LA PHASE I NOTAMMENT. UNE MISE EN UVRE D'UNE PARTIE DE CES METHODES ET DES TECHNIQUES DE FACTORISATION LU EST PRESENTEE. ENFIN, UNE ANALYSE COMPARATIVE, PERMET DE DEGAGER LES ATOUTS SPECIFIQUES A CHAQUE APPROCHE
L'ouvrage est un support pour l'utilisateur de logiciels ou le développeur de codes numériques, développant une analyse comparée des algorithmes numériques en s'appuyant sur des fondements théoriques (sans excès mathématiques), et un choix d'exercices, problèmes de synthèse, et applications en environnement MATLAB®.
Ce livre est exclusivement consacré aux algorithmes numériques d'optimisation (quasi-Newton, faisceaux, programmation quadratique successive, points intérieurs); les bases théoriques (conditions d'optimalité, multiplicateurs de Lagrange) sont supposées connues. Son but est de familiariser le lecteur avec ces algorithmes, qui sont pour la plupart bien classiques. Leur description insiste sur leur implémentation numérique, ils peuvent être programmés directement par un lecteur expérimenté. Le côté théorique n'est pas pour autant négligé, avec démonstration de chaque théorème de convergence ou vitesse de convergence; souvent, ces démonstrations utilisent des hypothèses minimales.