Synthèse sur les méthodes newtoniennes en optimisation numérique non linéaire: écriture d'algorithmes efficaces

Résumé : Ce document décrit les méthodes newtoniennes en optimisation non linéaire avec et sans contrainte. Après un bref rappel des conditions d'optimalité, nous présentons les principes généraux de l'algorithmique en optimisation et des méthodes de Newton. Comme les méthodes Newtoniennes sont locales, c'est à dire qu'elles ne sont valables que proche de la solution, il faut utiliser des techniques de globalisation de la recherche de l'optimum, ces techniques ont certains avantages, mais elles peuvent entrainer des problèmes numériques, surtout en optimisation avec contraintes. Pour calculer une direction de descente, les méthodes Newtoniennes ont besoin des dérivées secondes de la fonction à minimiser (ou du Lagrangien dans le cas d'une minimisation avec contraintes) ce qui peut être coûteux et peut causer des problèmes numériques sérieux; c'est pourquoi nous exposons une méthode alternative de quasi-Newton dans les cas avec et sans contraintes:
Type de document :
Rapport
[Rapport Technique] RT-0325, INRIA. 2006, pp.20
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [1 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00089161
Contributeur : Rapport de Recherche Inria <>
Soumis le : vendredi 11 août 2006 - 16:20:44
Dernière modification le : vendredi 16 septembre 2016 - 15:13:23
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 septembre 2010 - 16:18:46

Fichiers

Identifiants

  • HAL Id : inria-00089161, version 3

Collections

Citation

Matthieu Guilbert. Synthèse sur les méthodes newtoniennes en optimisation numérique non linéaire: écriture d'algorithmes efficaces. [Rapport Technique] RT-0325, INRIA. 2006, pp.20. 〈inria-00089161v3〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

397

Téléchargements de fichiers

337