ENSTA ParisTech - Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne

Master MMMEF - Parcours "Optimisation, risques et recherche opérationnelle"

Année scolaire 2014/2015

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Cours MNOS

"Optimisation stochastique : méthodes numériques"

English version

Pierre Carpentier



Objectifs

Le but de ce cours est de proposer un cadre de réflexion et des algorithmes numériques permettant d'étendre au cas stochastique la méthodologie de l'optimisation déjà étudiée dans le cadre convexe déterministe. Le cours se compose de deux parties :

On porte durant la première partie du cours une attention particulière aux problèmes d'optimisation de grande taille et aux techniques de décomposition et coordination.


Plan du cours

Le cours a lieu le mardi après-midi de 14h à 17h30, à l'ENSTA ParisTech (venir à l'ENSTA). Il est donné en anglais si nécessaire.

Notes de cours sur l'optimisation stochastique (en anglais)

Notes de cours sur la méthode du gradient stochastique (en français)


Boîte à outils ''gradient stochastique''

Le but de cette boîte à outils (écrite en langage Scilab) est d'illustrer sur un exemple simple le comportement du gradient stochastique ainsi que sa vitesse de convergence, et de montrer ce qu'apporte la technique de moyennisation.

Page gérée par P. Carpentier (dernière mise à jour : 18 février 2015)