Optimisation SDP

l’ensemble des modifications élémentaires que l’on peut appliquer à une solution s donnée, par exemple l’ensemble des permutations (si les solutions peuvent s’écrire sous la forme d’une séquence finie d’éléments, comme le cas se présente fréquemment en optimisation combinatoire) Si cet ensemble est trop grand, on pourra toujours le réduire à un sous-ensemble, aléatoirement, ou en fonction d’un critère précis. 3.2) Définition La Recherche à voisinage variable (RVV) est une métaheuristique récente pour la

COURS D’ÉCONOMÉTRIE Professeur Philippe Deschamps Edition 2006-2007 Université de Fribourg Séminaire d'Econométrie Boulevard de Pérolles 90 CH-1700 Fribourg, Suisse © Philippe Deschamps, 2006 i TABLE DES MATIERES Première partie: Quelques notions de base du calcul des probabilités et de l’analyse statistique. I. Vecteurs aléatoires 1.1. Distribution jointe. 1.2. Densité jointe 1.3. Densité marginale 1.4. Densité conditionnelle 1.5. Indépendance 1.6. Covariance 1.7. Espérances

f"xy (x,y) . On peut définir de même f" y²(x,y) et f‘‘yx (x,y) . Il est à noter que : Application : Soit la fonction : f(x,y) = 2x2y3 + 5xy2 - 3x2y + 7x - 4y Calculez f'x , f'y , f ‘‘x² , f"y² , f"xy , f‘‘yx Solution : voir le site 2. Optimisation libre ou sans contrainte 2.1 Cas d’une fonction à une seule variable Il s‘agit d‘une fonction à une seule variable du type y = f(x) Pour déterminer les extremums de cette fonction on passe par deux étapes :  Condition nécessaire du premier

Optimisation avec contraintes méthodes primales 1. Approche générale Considérons le problème général de programmation mathématique suivant: Min f  x  1 xR où le domaine réalisable R est en général défini à l'aide d'un ensemble de contraintes de type g i  x   0, i  1,, m   i.e., R  x  n  : gi  x   0, i  1,, m . Considérons le problème général de programmation mathématique suivant: Min f  x  . xR 1 Approche de résolution: méthode

` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Algorithme du simplexe ` ´ Une solution a la programmation lineaire Hugues Talbot Laboratoire A2SI 18 mars 2008 ´ ´ Resume ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Plan ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Formulation et forme standard Notations Recherche d’une solution optimale ´ ´ Resume ` ´ Algebre lineaire Algorithme du simplexe Matrices, inverses etc • Il est necessaire de

doivent produire chaque centrale pour la vente en gros à la société détendeur du monopole. La dernière partie met en exergue l’aspect économique encore en phase exploratoire sur le prix de l’électricité. Mots clés : - marché de l’électricité – optimisation des puissances – libéralisation - tarification Abstract : - This article will show us Antananarivo interconnected network which may release the electricity market. The analysis of the network is obtained from the calculation of the load. The optimization

Gestion des chaînes d’approvisionnement Claude Olivier, Ph.D., ing. GPA-548 Gestion de la production novembre 2001 Chaînes d’approvisionnement • Définition La gestion des chaînes d’approvisionnement est un ensemble d’approches utilisées pour intégrer efficacement les fournisseurs, les manufacturiers, les entrepôts, les distributeurs, les détaillants et les clients de manière à produire et à distribuer les bonnes quantités de produits, aux bons endroits et au bon moment pour réduire les coûts

métaheuristiques couramment utilisées en optimisation. Nous visons plutôt à guider toute personne désirant adapter une méta-heuristique à un problème particulier d’ optimisation. Pour ce faire, nous décrivons tout d’ abord brièvement, dans la prochaine section, les 2 approches susmentionnées. Dans la Section 3, nous commençons par indiquer les concepts les plus importants qu’ il s’ agit d’ adapter adéquatement pour pouvoir résoudre un problème d’ optimisation particulier à l’ aide d’ une méta-heuristique

Kelly Choukroun et David Cohen Master TSI et ENSAE Kalman Filter Analysis in Dendroclimatology H.Visser, J.Molenaar Table des mati`res e 0.1 Le mod`le utilis´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 0.1.1 0.1.2 0.1.3 0.1.4 0.2.1 0.2.2 Bibliographie Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Etat de l’art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . La proc´dure de s´lection des variables . . . . . . . . . . e e Application de l’algorithme . . .

2.1 Introduction : Depuis quelques années, des nouvelles méthodes d’apprentissage se développent sur la base de la Théorie de l’Apprentissage Statistique (Statistical Learning Theory) de Vapnik et Chervonenkis [Vapnik, 1995]. L’une de ces méthodes, appelée Machine à Vecteur de Support ou SVM (Support Vector Machine) , permet de réaliser des estimations en classification (à deux classes ou plus) [Burges, 1998] ou en régression [Smola et al., 1998]. De telles méthodes permettent généralement