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Optimisation non linéaire sans contraintes

Optimisation non linéaire sans contraintes. Recherche opérationnelle GC-SIE. Exemple. Swisscom voudrait installer une antenne pour connecter 4 nouveaux clients importants. Cette antenne doit se trouver au plus proche de chaque client, en donnant priorité aux meilleurs clients.

perry
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Optimisation non linéaire sans contraintes

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Presentation Transcript


  1. Optimisation non linéaire sans contraintes Recherche opérationnelle GC-SIE

  2. Exemple • Swisscom voudrait installer une antenne pour connecter 4 nouveaux clients importants. • Cette antenne doit se trouver au plus proche de chaque client, en donnant priorité aux meilleurs clients. • Pour chaque client, Swisscom connaît • sa localisation (coord. (x,y)) • le nombre d’heures de communication par mois Michel Bierlaire

  3. Antenne (x,y) Exemple Client 3 (0,12) (5,10) Client 1 200 h 200 h Client 2 150 h (10,5) 300 h Client 4 (12,0) Michel Bierlaire

  4. Exemple : James Bond • L’agent secret 007 doit désamorcer une bombe nucléaire sur un yacht amarré à 50 mètres du rivage • James Bond se trouve à 100 mètres du point le plus proche du yacht sur la plage • Il est capable de courir sur la plage à 18 km/h, et de nager à 10 km/h. • Etant donné qu’il lui faut 30 secondes pour désamorcer la bombe, et que celle-ci est programmée pour exploser dans 65 secondes, aura-t-il le temps de sauver le monde libre ? Michel Bierlaire

  5. 50m x 100m Exemple : James Bond Note: t(100) = 38 Michel Bierlaire

  6. Hauteur (m) Temps (sec) Rappel Un objet est lancé à la verticale à la vitesse de 50 m/s. Quand atteindra-t-il son point culminant ? Tangente horizontale Michel Bierlaire

  7. Rappel • Observations • Fonction objectif non linéaire • Pas de contraintes • Solution finie • Commentaires • Si la fonction objectif est non linéaire, une solution finie peut exister, même en l’absence de contraintes • A la solution, la tangente à la courbe est horizontale (i.e. la dérivée est nulle) Michel Bierlaire

  8. Introduction • Optimisation non linéaire sans contrainte. • Résolution du problème min f(x) x  IRn • avec • f continûment différentiable. Michel Bierlaire

  9. Introduction • Conditions d’optimalité • Plus forte pente et Newton • Variations sur Newton • Moindres carrés Michel Bierlaire

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