« Algorithme d'optimisation » : différence entre les versions
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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). | 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== | ==Français== | ||
'''Algorithme d'optimisation''' n.m. | '''Algorithme d'optimisation''' n.m. | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_d%27optimisation Source:Wikipedia IA] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_d%27optimisation Source:Wikipedia IA] | ||
Version du 15 juin 2019 à 09:16
Domaine
Apprentissage automatique
Algorithme d'optimisation
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 n.m.
Anglais
optimisation algorithm
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, wiki
