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==Définition==
Les algorithmes d’optimisation cherchent à déterminer le jeu de paramètres d’entrée d’une '''[[fonction]]''' donnant à cette fonction la valeur maximale ou minimale. On cherchera par exemple la découpe optimale d’une tôle pour en fabriquer le plus grand nombre de boîtes de conserve possible (ou d’un tissu pour en faire le plus grand nombre de chemises possible, etc.).


==Définition==
Cette optimisation peut se faire sans contrainte ou sous contrainte, le second cas se ramenant au premier dans le cas des fonctions dérivables par la méthode du multiplicateur de Lagrange (et des fonctions non-dérivables par l’algorithme d’Everett).
Les algorithmes d’optimisation cherchent à déterminer le jeu de paramètres d’entrée d’une fonction donnant à cette fonction la valeur maximale ou minimale. On cherchera par exemple la découpe optimale d’une tôle pour en fabriquer le plus grand nombre de boîtes de conserve possible (ou d’un tissu pour en faire le plus grand nombre de chemises possible, etc.). Cette optimisation peut se faire sans contrainte ou sous contrainte, le second cas se ramenant au premier dans le cas des fonctions dérivables par la méthode du multiplicateur de Lagrange (et des fonctions non-dérivables par l’algorithme d’Everett).


==Français==
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==Anglais==
==Anglais==
'''optimisation algorithm'''
'''optimisation algorithm'''
==Sources==
==Sources==


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_d%27optimisation Source: Wikipedia IA, ''Algorithme d'optimisation.'']
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_d%27optimisation   Source : Wikipedia IA, ''Algorithme d'optimisation.'']
 


[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 30 août 2024 à 13:52

Définition

Les algorithmes d’optimisation cherchent à déterminer le jeu de paramètres d’entrée d’une fonction donnant à cette fonction la valeur maximale ou minimale. On cherchera par exemple la découpe optimale d’une tôle pour en fabriquer le plus grand nombre de boîtes de conserve possible (ou d’un tissu pour en faire le plus grand nombre de chemises possible, etc.).

Cette optimisation peut se faire sans contrainte ou sous contrainte, le second cas se ramenant au premier dans le cas des fonctions dérivables par la méthode du multiplicateur de Lagrange (et des fonctions non-dérivables par l’algorithme d’Everett).

Français

algorithme d'optimisation

Anglais

optimisation algorithm

Sources

Source : Wikipedia IA, Algorithme d'optimisation.

Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki