Optimisation

ECTS : 6

Description du contenu de l'enseignement :

• Optimisation dans Rn (cas général et cas convexe). 
• Optimisation sous contrainte d’égalités et d’inégalités : KKT, cas convexe, lemme de Farkas, dualité, méthodes numériques (gradient projeté, Usawa, méthodes de pénalisation).
• Introduction à la programmation linéaire.
• Programmation dynamique en temps discret (problèmes en horizon fini problèmes en horizon infini avec coût escompté). 
• Calcul des variations
• Introduction à la théorie du contrôle optimal (principe de Pontriaguine, équation de Hamilton-Jacobi-Bellman).
  
  Enseignant responsable : Yannick VIOSSAT

Compétence à acquérir :

L’objectif de ce cours est d'étudier d'une part l’optimisation sous contraintes dans Rn et, d’autre part, les techniques de programmation dynamique déterministe qui sont fondamentales dans les applications.

Mode de contrôle des connaissances :

Examen sur table (mi-semestre et fin de semestre)

Bibliographie, lectures recommandées :

Des notes de cours seront distribuées