« Optimisation aléatoire » : différence entre les versions
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L'optimisation aléatoire (OA) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas de connaître le gradient du problème pour être utilisée, comme dans le cas de fonctions non continues ou non différentiables. L'optimisation aléatoire consiste en des déplacements itératifs vers de meilleures positions dans l'espace de recherche, positions déterminées selon une distribution normale autour de la position courante. Le nom d'optimisation aléatoire (''random optimization'') est attribué à Matyas. | L'optimisation aléatoire (OA) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas de connaître le gradient du problème pour être utilisée, comme dans le cas de fonctions non continues ou non différentiables. L'optimisation aléatoire consiste en des déplacements itératifs vers de meilleures positions dans l'espace de recherche, positions déterminées selon une distribution normale autour de la position courante. Le nom d'optimisation aléatoire (''random optimization'') est attribué à Matyas. | ||
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Version du 7 mai 2020 à 20:28
Définition
L'optimisation aléatoire (OA) est une famille de méthodes d'optimisation numérique qui ne nécessite pas de connaître le gradient du problème pour être utilisée, comme dans le cas de fonctions non continues ou non différentiables. L'optimisation aléatoire consiste en des déplacements itératifs vers de meilleures positions dans l'espace de recherche, positions déterminées selon une distribution normale autour de la position courante. Le nom d'optimisation aléatoire (random optimization) est attribué à Matyas.
Français
optimisation aléatoire loc. nom. fém.
recherche directe loc. nom. fém.
méthodes sans dérivation loc. nom. fém.
méthodes boîte noire loc. nom. fém.
Anglais
random optimisation
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
