Séance de cours

Optimisation et simulation

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Description

Cette séance de cours porte sur les concepts de transformation en fonctions mono-objectifs, les règles lexicographiques, l'optimisation contrainte et l'heuristique dans l'optimisation et la simulation. Il explique la méthode de la somme pondérée, la programmation des objectifs et l'optimisation lexicographique, fournissant des exemples et des applications pratiques. L'instructeur discute comment définir les objectifs idéaux, trier les objectifs et formuler des contraintes pour parvenir à des solutions optimales.

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Concepts associés (28)

Optimisation multiobjectif

L'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

Constrained optimization

In mathematical optimization, constrained optimization (in some contexts called constraint optimization) is the process of optimizing an objective function with respect to some variables in the presence of constraints on those variables. The objective function is either a cost function or energy function, which is to be minimized, or a reward function or utility function, which is to be maximized.

Simulation de phénomènes

La simulation de phénomènes est un outil utilisé dans le domaine de la recherche et du développement. Elle permet d'étudier les réactions d'un système à différentes contraintes pour en déduire les résultats recherchés en se passant d'expérimentation. Les systèmes technologiques (infrastructures, véhicules, réseaux de communication, de transport ou d'énergie) sont soumis à différentes contraintes et actions. Le moyen le plus simple d'étudier leurs réactions serait d'expérimenter, c'est-à-dire d'exercer l'action souhaitée sur l'élément en cause pour observer ou mesurer le résultat.

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Séances de cours associées (54)

Optimisation et simulation

Couvre le cadre général de l'optimisation et de la simulation, y compris le contrôle déterministe et le problème d'optimisation.

Optimisation et simulation

Explore des solutions d'optimisation, de simulation, d'heuristique et de Pareto dans des problèmes multi-objectifs.

Optimisation et simulation : Intensification de l'heuristique

Explore les techniques d'optimisation et de simulation, mettant l'accent sur l'intensification de l'heuristique pour trouver des solutions efficaces.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Propriétés thermodynamiques : équations et modèles

Explique les propriétés thermodynamiques, les équations d'état et les règles de mélange pour la modélisation des systèmes énergétiques.

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Optimisation multiobjectif

Optimisation (mathématiques)

Optimisation convexe

Constrained optimization

Simulation de phénomènes

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