Méthodes de faisceaux en programmation non convexe

  • Fabrice Desaegher

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en sciences mathématiques

Résumé

Le but de ce travail est de présenter des méthodes de faisceaux pour résoudre des problèmes de programmation convexe et non convexe. A cette fin, nous commençons par quelques rappels indispensables en optimisation non différentiable, puis nous présentons deux méthodes de faisceau en optimisation convexe : une méthode de type primale et une méthode basée sur le concept de trajectoire proximale. Dans une seconde partie, nous abordons le cas non convexe en étudiant deux autres méthodes de faisceaux, l'une utilisant le concept de trajectoire proximale, l'autre utilisant la différence de deux fonctions convexes. Finalement nous présentons des résultats numériques pour illustrer le comportement de l'algorithme dans le cas non convexe.
la date de réponse25 juin 2004
langue originaleFrançais
SuperviseurJean-Jacques STRODIOT (Promoteur), Van Hien NGUYEN (Jury) & Geneviève Salmon (Jury)

Contient cette citation

Méthodes de faisceaux en programmation non convexe
Desaegher, F. (Auteur). 25 juin 2004

Thèse de l'étudiant: Master typesMaster en sciences mathématiques