« Optimisation non linéaire » : différence entre les versions
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En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : ''nonlinear programming'' – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés. | En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : ''nonlinear programming'' – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés. | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Optimisation_non_lin%C3%A9aire Source : Wikipedia IA] | |||
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Version du 6 mai 2020 à 12:17
Définition
En optimisation, vue comme branche des mathématiques, l'optimisation non linéaire (en anglais : nonlinear programming – NLP) s'occupe principalement des problèmes d'optimisation dont les données, i.e., les fonctions et ensembles définissant ces problèmes, sont non linéaires, mais sont aussi différentiables autant de fois que nécessaire pour l'établissement des outils théoriques, comme les conditions d'optimalité, ou pour la bonne marche des algorithmes de résolution qui y sont introduits et analysés.
Français
optimisation non linéaire loc. nom. fém.
Anglais
nonlinear programming
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
