Sont étudiés: 1) l'algorithme s.g.g.p. Pour la résolution d'un programme linéaire général; 2) la méthode de pivotage de Lemke, la methode du gradient conjugue conditionnel et la methode de l'inverse partiel pour la résolution des programmes quadratiques convexes; 3) les méthodes d'approximation extérieure et les méthodes de coupes planes et les méthodes de région de confiance pour l'optimisation non convexe
L'optimisation convexe a été un outil puissant pour concevoir des algorithmes. Dans la pratique est ...
Résolution des problèmes de grande taille -- Génération de colonnes et décomposition de Dantzig-Wolf...
Les algorithmes explicite-implicite et de Douglas-Rachford appartiennent à la classe des algorithmes...
Sont étudiés: 1) l'algorithme s.g.g.p. Pour la résolution d'un programme linéaire général; 2) la mét...
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Ce travail est compose de deux parties. La première concerne l'étude des méthodes d'optimisation con...
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Etude théorique et algorithmique des problèmes d'optimisation non convexes et non différentiables de...
Etude théorique et algorithmique des problèmes d'optimisation non convexes et non différentiables de...
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Cette thèse est consacrée a l'étude des algorithmes en optimisation non convexe, a l'implémentation ...
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Le domaine de recherche de cette thèse est l'optimisation linéaire robuste en deux étapes. Nous somm...
Dans cette thèse, nous étudions des problèmes - pratiques ou théoriques - d'analyse variationnelle m...
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Cette thèse est consacrée a l'étude des algorithmes en optimisation non convexe, a l'implémentation ...
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