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Autor(en): 
  • Guy Cohen
  • Pierre Carpentier
  • Décomposition-coordination en optimisation déterministe et stochastique 
     

    (Buch)
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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Juli 2017  
    Genre:  Schulbücher 
     
    Algorithms / C / Mathematical optimization / Mathematics and Statistics / Numerical analysis / Optimization / Probabilities / Probability & statistics
    ISBN:  9783662554272 
    EAN-Code: 
    9783662554272 
    Verlag:  Springer EN 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Français  
    Serie:  #81 - Mathématiques et Applications  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D  
    Gewicht:  5329 gr 
    Seiten:  350 
    Illustration:  XVII, 333 p. 26 ill., 23 ill. en couleurs., schwarz-weiss Illustrationen, farbige Illustrationen 
    Zus. Info:  EUDR exemption - product or manufacturing materials placed on the market prior to 31.12.2025. 
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    Inhalt:
    Ce livre considère le traitement de problèmes d'optimisation de grande taille. L'idée est d'éclater le problème d'optimisation global en sous-problèmes 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 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 3ème cycle et également mis en ouvre 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 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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