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Decomposition-Coordination En Optimisation Deterministe Et Stochastique

Autor: Pierre Carpentier, Guy Cohen

Limbă:

Legare: Carte broșată

Editura: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

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307.93 lei

Ce livre consid?re le traitement de probl?mes d'optimisation de grande taille. L'idée est d'éclater...

Informații despre carte

Autor

Pierre Carpentier, Guy Cohen

Limbă

franceză

Legare

Carte - Carte broșată

Publicat

2017

Pagini

333

EAN

9783662554272

ISBN

3662554275

Enbook ID

16460250

Editura

Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

Greutate

494

Dimensiuni

156 x 234 x 19

Descriere completă

Ce livre consid?re le traitement de probl?mes d'optimisation de grande taille. L'idée est d'éclater le probl?me d'optimisation global en sous-probl?mes plus petits, donc plus faciles ? résoudre, chacun impliquant l'un des sous-syst?mes (décomposition), mais sans renoncer ? 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 contexte de l'optimisation déterministe. Nous présentans ici les principes essentiels et méthodes de décomposition-coordination au travers de situations typiques, puis nous proposons un cadre général qui permet de construire des algorithmes corrects et d'étudier leur convergence. Cette théorie est présentée aussi bien dans le contexte de l'optimisation déterministe que stochastique. Ce matériel a été enseigné par les auteurs dans divers cours de 3?me cycle et également mis en oeuvre dans de nombreuses applications industrielles. Des exercices et probl?mes 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 break down the overall optimization problem into smaller, easier-to-solve subproblems, each involving one subsystem (decomposition), without sacrificing the objective of achieving the global optimum, which requires an iterative process (coordination). This topic emerged in the 70's in the context of deterministic optimization. The present book describes the main principles and methods of decomposition-coordination using typical situations, then proposes a general framework that makes it possible to construct well-behaved algorithms and to study their convergence. This theory is presented in the context of deterministic as well as stochastic optimization, and has been taught by the authors in graduate courses and implemented in numerous industrial applications. The book also provides exercises and problems with answers to illustrate the potential of this approach.

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