Un Algorithme d’optimisation avec région de confiance / Billel Zaoui  

Public ISBD Titre : Un Algorithme d’optimisation avec région de confiance Type de document : texte imprimé Auteurs : Billel Zaoui, Auteur ; Bachir Merikhi, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (51 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Région de confiance Méthode de Dogleg Méthode de Hebden Hebden modifé Rayon de Confiance. Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude de la méthode de la région de confiance pour la résolution d’un problème d’optimisation non linéaire. A ce propose, on a étudie en premier sa convergence, en outre on a entamé une étude numérique pour les différentes variantes : Cauchy, Dogleg, Hebden, Hebden modifies et la méthode de minimisation du sous-espace en deux dimensions. Les simulations numériques favorisent les deux méthodes Dogleg et Hebden. Côte titre : MAM/0398 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ok8qKKy6qX0t48_cieEfVXt36nOmiEzt/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Un Algorithme d’optimisation avec région de confiance [texte imprimé] / Billel Zaoui, Auteur ; Bachir Merikhi, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (51 f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Région de confiance Méthode de Dogleg Méthode de Hebden Hebden modifé Rayon de Confiance. Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : Dans ce mémoire, on s’intéresse à l’étude de la méthode de la région de confiance pour la résolution d’un problème d’optimisation non linéaire. A ce propose, on a étudie en premier sa convergence, en outre on a entamé une étude numérique pour les différentes variantes : Cauchy, Dogleg, Hebden, Hebden modifies et la méthode de minimisation du sous-espace en deux dimensions. Les simulations numériques favorisent les deux méthodes Dogleg et Hebden. Côte titre : MAM/0398 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ok8qKKy6qX0t48_cieEfVXt36nOmiEzt/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAM/0398	MAM/0398	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

New techniques for determining search directions of interior point algorithms in optimization / Billel Zaoui  

Public ISBD Titre : New techniques for determining search directions of interior point algorithms in optimization Type de document : document électronique Auteurs : Billel Zaoui, Auteur ; Djamel Benterki, Directeur de thèse ; Samia KIhelladi Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2024 Importance : 1 vol (146 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Linear programming, Convex quadratic programming, Semidefinite programming, Primal dual interior point method, Algebraic transformation, Descent direction Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : This thesis deals with solving optimization problems using primal dual interior point methods. By employing algebraic transformations of centrality equations, we conducted a theoretical and algorithmic study on four optimization problems: linear programming, convex quadratic programming, l inear semi definite programming and convex quadratic semi definite programming. For each problem, through various algebraic transformations, we demonstrated the convergence of the proposed algorithms and provided the rates of their polynomial algorithmic complexities. The obtained results are reinforced by hi ghly significant numerical experiments. Côte titre : DM/0201 En ligne : http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/4408 Format de la ressource électronique : pdf New techniques for determining search directions of interior point algorithms in optimization [document électronique] / Billel Zaoui, Auteur ; Djamel Benterki, Directeur de thèse ; Samia KIhelladi . - [S.l.] : Setif:UFA, 2024 . - 1 vol (146 f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Mathématique Mots-clés : Linear programming, Convex quadratic programming, Semidefinite programming, Primal dual interior point method, Algebraic transformation, Descent direction Index. décimale : 510 - Mathématique Résumé : This thesis deals with solving optimization problems using primal dual interior point methods. By employing algebraic transformations of centrality equations, we conducted a theoretical and algorithmic study on four optimization problems: linear programming, convex quadratic programming, l inear semi definite programming and convex quadratic semi definite programming. For each problem, through various algebraic transformations, we demonstrated the convergence of the proposed algorithms and provided the rates of their polynomial algorithmic complexities. The obtained results are reinforced by hi ghly significant numerical experiments. Côte titre : DM/0201 En ligne : http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/4408 Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
DM/0201	DM/0201	Thèse	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

---

1 (1 - 2 / 2)