Nous nous intéressons aux méthodes de minimisation de fonctions convexes non nécessairement différentiables. Nous commençons par introduire les définitions et notions classiques de l'analyse convexe non différentiable. Nous décrivons ensuite une famille de techniques appelées méthodes faisceaux. Les méthodes faisceaux sont alors réinterprétées dans le cadre de travail plus général des méthodes du point proximal. La théorie de convergence de la méthode du point proximal est alors étendue au traitement du cas où la fonction est évaluée inexactement et la méthode du point proximal inexact est présentée. Nous terminons par l'étude de la méthode de Solodov qui fournit une analyse de stabilité pour les méthodes faisceaux standards.
Méthodes d'optimisation non différentiable à évaluations inexactes
Goblet, J. (Auteur). juin 2003
Student thesis: Master types › Master en sciences mathématiques