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Theses

Algorithmes robustes en optimisation non convexe : codes et simulations numériques en grande dimension

Résumé : Cette thèse est consacrée a l'étude des algorithmes en optimisation non convexe, a l'implémentation des codes a l'usage industriel et aux simulations numériques dans les problèmes de grande tailles. L'étude des problèmes quadratiques (convexes ou non convexes) sous contraintes linéaires et quadratiques ainsi que celle des méthodes de région de confiance pour minimisation d'une fonction de classe c#2, font l'objet de deux premiers chapitres. Les chapitres 3 et 4 sont réservés a l'optimisation non convexe (classification, dualité, stabilité et les algorithmes de sous gradients de resolution). Enfin, les simulations numériques dans les problèmes concrets de grande taille sont présentées et commentées dans le dernier chapitre
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340403
Contributor : Thèses Imag <>
Submitted on : Thursday, November 20, 2008 - 5:34:07 PM
Last modification on : Friday, November 6, 2020 - 4:05:45 AM
Long-term archiving on: : Monday, June 7, 2010 - 9:48:26 PM

Identifiers

  • HAL Id : tel-00340403, version 1

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Citation

Abderrazek Chine. Algorithmes robustes en optimisation non convexe : codes et simulations numériques en grande dimension. Modélisation et simulation. Université Joseph-Fourier - Grenoble I, 1991. Français. ⟨tel-00340403⟩

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