Optimisation multiobjectifL'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.
Optimum de ParetoUn optimum de Pareto est une allocation des ressources sans alternative, c'est-à-dire que tous les agents économiques sont dans une situation telle qu'il est impossible d'améliorer le sort de l'un d'entre eux sans réduire la satisfaction d'un autre. Concept majeur de la microéconomie, il porte le nom de l'économiste italien Vilfredo Pareto, qui l'a utilisé pour décrire un état de la société dans lequel on ne peut pas améliorer le bien-être d’un individu sans détériorer celui d’un autre.
Optimization problemIn mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.
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 combinatoireL’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.
Optimisation convexevignette|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.
Économie du bien-êtreL’économie du bien-être est une branche de l'économie qui s'intéresse à la définition et à la mesure du bien-être social, ainsi qu'au cadre d'étude à partir duquel sont conçues les politiques publiques. Elle cherche principalement à répondre à la question : « Entre plusieurs situations économiques possibles - chaque situation étant caractérisée par la façon dont sont réparties les ressources et les revenus, laquelle est la meilleure ? ».
Constrained optimizationIn 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.
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Efficiencethumb|John Houbolt expliquant le scénario du rendez-vous en orbite lunaire. L'efficience est la consommation des ressources utilisées (intrants, matière ou énergie) dans la production d'un résultat (extrant). C'est un composant important de la mesure de la performance. On parle parfois d'efficience matérielle. Elle se mesure à partir de rapports entre les résultats obtenus et les ressources utilisées.
Social welfare functionIn welfare economics, a social welfare function is a function that ranks social states (alternative complete descriptions of the society) as less desirable, more desirable, or indifferent for every possible pair of social states. Inputs of the function include any variables considered to affect the economic welfare of a society. In using welfare measures of persons in the society as inputs, the social welfare function is individualistic in form.
Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
Justice économiqueLa justice économique est un principe d'équité dans la redistribution des bénéfices économiques résultant de politiques officielles. À la croisée des champs de l'éthique et de l'économie, les réflexions sur ses modalités impliquent au début du philosophes et bon nombre d'économistes majeurs, dont Arthur Cecil Pigou, John Hicks, Nicholas Kaldor, Paul Samuelson, Kenneth Arrow, d'autres refusant toutefois que l'économie puisse avoir un contenu « normatif ».
Dualité (optimisation)En théorie de l'optimisation, la dualité ou principe de dualité désigne le principe selon lequel les problèmes d'optimisation peuvent être vus de deux perspectives, le problème primal ou le problème dual, et la solution du problème dual donne une borne inférieure à la solution du problème (de minimisation) primal. Cependant, en général les valeurs optimales des problèmes primal et dual ne sont pas forcément égales : cette différence est appelée saut de dualité. Pour les problèmes en optimisation convexe, ce saut est nul sous contraintes.
Effective population sizeThe effective population size (Ne) is a number that, in some simplified scenarios, corresponds to the number of breeding individuals in the population. More generally, Ne is the number of individuals that an idealised population would need to have in order for some specified quantity of interest (typically change of genetic diversity or inbreeding rates) to be the same as in the real population. Idealised populations are based on unrealistic but convenient simplifications such as random mating, simultaneous birth of each new generation, constant population size, and equal numbers of children per parent.
Compensation principleIn welfare economics, the compensation principle refers to a decision rule used to select between pairs of alternative feasible social states. One of these states is the hypothetical point of departure ("the original state"). According to the compensation principle, if the prospective gainers could compensate (any) prospective losers and leave no one worse off, the alternate state is to be selected (Chipman, 1987, p. 524). An example of a compensation principle is the Pareto criterion in which a change in states entails that such compensation is not merely feasible but required.
Paradoxe de Senvignette| Amartya Sen, le créateur du paradoxe libéral Le paradoxe libéral, également appelé paradoxe de Sen, est un paradoxe logique proposé par Amartya Sen dans un article de 1970. Il prétend montrer qu'aucun système social ne peut simultanément être attaché à un minimum de liberté, aboutir à un type d'efficacité économique appelé efficacité Pareto. Ce paradoxe est controversé car il semble contredire l'affirmation libérale classique selon laquelle les marchés sont à la fois efficaces et respectueux des libertés individuelles .
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Recherche locale (optimisation)En algorithmique, la recherche locale est une méthode générale utilisée pour résoudre des problèmes d'optimisation, c'est-à-dire des problèmes où l'on cherche la meilleure solution dans un ensemble de solutions candidates. La recherche locale consiste à passer d'une solution à une autre solution proche dans l'espace des solutions candidates (l'espace de recherche) jusqu'à ce qu'une solution considérée comme optimale soit trouvée, ou que le temps imparti soit dépassé.
State space searchState space search is a process used in the field of computer science, including artificial intelligence (AI), in which successive configurations or states of an instance are considered, with the intention of finding a goal state with the desired property. Problems are often modelled as a state space, a set of states that a problem can be in. The set of states forms a graph where two states are connected if there is an operation that can be performed to transform the first state into the second.
