« 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. Ces méthodes sont aussi connues sous le nom de recherche directe, méthodes sans dérivation ou méthodes boîte noire. | 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. Ces méthodes sont aussi connues sous le nom de '''recherche directe''', '''méthodes sans dérivation''' ou '''méthodes boîte noire'''. | ||
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Version du 28 février 2020 à 21:13
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. Ces méthodes sont aussi connues sous le nom de recherche directe, méthodes sans dérivation ou méthodes boîte noire.
Français
optimisation aléatoire n.f.
Anglais
random optimisation
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
