Optimisation

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

seconde totale . . . . e e 1.11.15 Interpr´tation des ´lasticit´s . . e e e 1.11.16 Formule de Taylor . . . . . . . 2 marginal de . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . substitution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Optimisation 2.1 Fonctions homog`nes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.1.1 Interpr´tation graphique et ´conomique du th´or`me 73: e e e e constance des pentes des isoquantes . . . . . . . . . . . 2.1.2 Homog´n´it´ lin´aire et fonction

: leurs usages, leurs e e e algorithmes), Tome 3 (Programmation lin´aire et extensions, probl`mes classiques). Roseaux : Bile e lionnet, Carlier, Chr´tienne, Lemaire, Faure ; 1998/1985. e contient des exercices classiques en lien avec [1]. [3] Optimisation discr`te – De la mod´lisation ` la r´solution par des logiciels de programmation e e a e math´matique, Billionnet ; 2007. e ouvrage r´cent qui contient un expos´ de m´thodes plus modernes que [1]. Ouvrage tr`s int´ressant. e e e e e [4] Linear

substitution 31 1.11.14 La derivee seconde totale . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 1.11.15 Interpretation des elasticites . . . . . . . . . . . . . . . . 34 1.11.16Formule de Taylor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2 Optimisation 37 2.1 Fonctions homogenes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.1.1 Interpretation graphique et economique du theoreme 73: constance des pentes des isoquantes . . . . . . . . . . . . 39 2.1.2 Homogeneite lineaire et

Vanderbeck Amphi A/bât.A29 Bx1 16h 15 MSE 3111/A Programmation linéaire TD Tous les étudiants C. SCHLICK 15h 30 MSE 4114/A Bât. BROCA 2 - Salle 07 Processus aléatoires en finance Bx2 Cours (30h) 16h 15 16h 15 B. De SAPORTA MSE3111/B MSE 0101 Optimisation non linéaire Informatique 1 B. AINSEBA C. SCHLICK Pref A TD TD Bx4 M. CARAYOL Cours : du 23/09 au 21/10 13h30/17h30 Groupe n° 1 Bx2 Bx2 Groupe n°2 D112 Bx4 P. PESNEAU Bât.A13/005 Bx1 25/09/0917:03 

u production, etant les mˆ mes dans toutes les usines, n’entrent pas en ligne de ´ e compte. Formuler le probl` me de transport comme un mod` le lin´ aire (choix des e e e variables, expression de l’objectif et expression des contraintes). 1.2. Optimisation du plan directeur de production. Une soci´ t´ voudrait ee etablir son plan directeur de production, c’est-` -dire les quantit´ s a produire ´ a e ` chaque trimestre ainsi que les ressources a mobiliser chaque trimestre pour ` pouvoir satisfaire

Optimisation Continue Cours s’adressant aux ´el`eves des EOAA Edition 2010 Jean-Philippe Pr´ eaux 2 au x Pr é Table des mati` eres Je Programmation lin´ eaire I.1 Pr´eliminaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.1 Formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.2 Repr´esentation matricielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.3 Forme canonique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . I.1.4 Exemple

position, de taille 2.  Caractéristiques radiométriques, … Matthieu.cord@lip6.fr 4 UPMC Cours BIMA Segmentation : introduction •  Angles d’attaques : •  Coté Optimisation (formalisme général) •  Minimisation globale sous contrainte entre l’image originale et l’image segmentée => méthodes basées optimisation •  Coté espace de description des pixels •  Analyse d’histogrammes, quantification => méthodes basées clustering •  Coté géométrie de l’image : approches régions • 

 Optimisation Compte-rendu : Méthode de Capon Ce document est une étude paramétrique comparée entre deux méthodes permettant de localiser des sources d’onde radioélectrique de deux façons : par triangularisation si deux angles sont mesurés et en couplant la mesure angulaire avec une information sur la distance de la source. Ces deux méthodes sont appelées : méthode par formation de voie et méthode de Capon. L’étude comparative se fera à travers

PROBLÈME 1 : Optimisation d’une fonction à une variable Soit la fonction f(x)= 2x4 – 3x3 – 8 -1 ≤ x ≤ 2 -x2 + 8x – 12 2 ≤ x ≤ 5 1.1 Voir le graphique Excel en annexe page 9 1.2 Points stationnaires f’(x) = 8x3 – 9x2 -1 ≤ x ≤ 2 -2x + 8 2 ≤ x ≤ 5 f’(x) = 8x3 – 9x2 = 0 x2(8x-9)