MINES ParisTech
Nicolas PETIT, Pierre CARPENTIER, Kengy BARTY, Paul
MALISANI, Eric BOURGEOIS
30 séances de cours, petites classes et travaux pratiques.
Semestre 4.
ECTS 3.
Description sommaire
Objectif
On présente dans ce cours les techniques d'optimisation
à partir d'exemples issus du monde de l'ingénieur illustrant des résultats
mathématiques fondamentaux. Quel que soit le problème concret à traiter
(ordonnancement de production, estimation optimale, problèmes variationnels,
optimisation de trajectoires) l'objectif de ce cours est d'amener les
étudiants à maîtriser l'écriture des conditions d'optimalité et leur
mise en pratique sous forme d'algorithmes efficaces permettant de calculer
les solutions.
Programme
Le cours commence par donner les outils de base
en optimisation avec ou sans contraintes pour les problèmes continus
de dimension finie. Ensuite, on développe deux thèmes. Le premier concerne
les problèmes discrets et l'optimisation combinatoire utile en économie,
planification et logistique. Le second thème aborde les problèmes de
dimension infinie avec le calcul des variations.
Le format du cours est le suivant:
- 12 cours magistraux
- 14 séances de travaux pratiques sur ordinateur à partir de deux cas
concrets (réseaux de distribution, optimisation de forme aérodynamique
simplifiée).
- 4 séances
de travaux dirigés sur des exemples empruntés à des domaines très divers
(équilibre statistique, optimisation de trajectoires, gestion de production,
min/max, équilibre économique, théorie des jeux, ...).
Quelques mots clés: convexité, Lagrangien, dualité, min/max, conditions
KKT, programmation linéaire, graphes et flots, programmation dynamique,
problèmes aux deux bouts, état adjoint, algorithmes, ...
REFERENCES
G. Allaire, Analyse numérique et optimisation,
Cours de l'Ecole Polytechnique
A. E. Bryson, Dynamic optimization, Addison
Wesley, 1999
J.-C. Culioli, Introduction à l'optimisation,
Ellipses, 1994
S. E. Dreyfus, A. M. Law, The Art and Theory
of Dynamic Programming. Academic Press. 1977
J.-B. Hiriart-Urruty, Optimisation et Analyse
Convexe, 1998
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second edition. John Wiley and sons, Inc. 1995
D. G. Luenberger, Optimization by vector
space methods. John Wiley and sons, Inc. 1969
R. W. Newcomb, Linear Optimal Control.
Prentice-Hall, Inc. 1971
J. Nocedal, S. J. Wright, Numerical optimization,
Springer, 1999
E. Polak, Optimization, Algorithms and
Consistent Approximations, Springer, 1997
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Gamkrelidze, E. F. Mishchenko, The Mathematical Theory of Optimal Processes.
Interscience Publishers. 1962
V. M. Tikhomirov, Stories about Maxima
and Minima. American Mathematical Society 1990
Nicolas Petit
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