« 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 (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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==Anglais== | ==Anglais== | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Optimisation_al%C3%A9atoire Source: Wikipedia ''Optimisation aléatoire''.] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:58
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
recherche directe
méthodes sans dérivation
méthodes boîte noire
Anglais
random optimisation
Sources
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
