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dc.contributor.advisorBenchakroun, Abdelhamidfr
dc.contributor.advisorDussault, Jean-Pierrefr
dc.contributor.authorEl Ouafdi, Ahmed Fouadfr
dc.date.accessioned2014-05-16T15:27:33Z
dc.date.available2014-05-16T15:27:33Z
dc.date.created2003fr
dc.date.issued2003fr
dc.identifier.isbn0612948331fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4589
dc.description.abstractLa modélisation sous forme de systèmes non linéaires avec ou sans contrainte apparaît régulièrement dans les problèmes de mathématiques appliqués en optimisation. Dans ce mémoire, nous décrivons en premier lieu le principe de base de certaines méthodes de résolution de problèmes d'optimisation dans le cas non linéaire. La différence principale entre ces méthodes se situe au niveau de la technique de globalisation adoptée, à savoir la technique de région de confiance ou la technique de recherche linéaire. Les deux approches de globalisation utilisent des fonctions de mérite ou un filtre pour renforcer la convergence globale vers des points critiques. Nous établissons ensuite un cadre général qui permet de calculer la direction de recherche pour ces méthodes. Enfin, nous présentons un algorithme primal-dual de pénalité mixte qui utilise la technique de globalisation de recherche linéaire et une fonction de mérite primale-duale pour renforcer la convergence globale vers un point stationnaire de première ordre.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© El Ouafdi Ahmed Fouadfr
dc.titleMéthodes primales-duales pour la programmation non linéaire non convexefr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineMathématiquesfr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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