Titlebook: Décomposition-coordination en optimisation déterministe et stochastique; Pierre Carpentier,Guy Cohen Textbook 2017 Springer-Verlag GmbH Ge

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Textbook 2017me cycle et également mis en ?uvre dans de nombreuses applications industrielles. Desexercices et problèmes avec corrigés illustrent le potentiel de cette approche..This book discusses large-scale optimization problems involving systems made up of interconnected subsystems. The main viewpoint is to

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osition-coordination en optimisation qui constitue l‘objet de ce cours. On termine par un apercu du contenu de cet ouvrage et des notions que le lecteur est supposé avoir acquises en optimisation pour en comprendre les développements.

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tion du problème. Il s‘a(chǎn)git d‘optimiser une fonction objectif en espérance mathématique, ce qui est l‘élément nouveau par rapport aux itérations nécessitées par l‘optimisation. Le gradient stochastique est l‘exemple emblématique de ce mariage entre itérations pour l‘optimisation et pour le calcul de l‘espérance.

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Textbook 2017es plus petits, donc plus faciles à résoudre, chacun impliquant l‘un des sous-systèmes (décomposition), mais sans renoncer à obtenir l‘optimum global, ce qui nécessite d‘utiliser une procédure itérative (coordination). Ce sujet a fait l‘objet de plusieurs livres publiés dans les années 70 dans le co

LAPSE

Introduction,osition-coordination en optimisation qui constitue l‘objet de ce cours. On termine par un apercu du contenu de cet ouvrage et des notions que le lecteur est supposé avoir acquises en optimisation pour en comprendre les développements.

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Régularisation et Lagrangien augmentéination par les prix. Cependant, le Lagrangien augmenté introduit de nouvelles difficultés du point de vue de la décomposition, mais le Principe du Problème Auxilaire permet de surmonter ces difficultés en préservant l‘essentiel des bonnes propriétés du Lagrangien augmenté.