MATH-329: Continuous optimization

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Séances de ce cours (27)

Dualité faible et forte

Couvre la dualité faible et forte dans les problèmes d'optimisation, en se concentrant sur les multiplicateurs de Lagrange et les conditions KKT.

Descente de gradient projetée et pénalité quadratique

Couvre les méthodes Projected Gradient Descent et Quadratic Penalty pour les problèmes d'optimisation.

Méthodes de pénalité quadratiques: problèmes sonores

Explore les méthodes de pénalité quadratiques pour l'optimisation avec des contraintes imposées à l'aide de fonctions de pénalité.

Descente de gradient projetée : pénalité quadratique

Couvre la descente de pente projetée en mettant l'accent sur les conditions de pénalité et d'optimalité quadratiques.

Le problème avec les pénalités quadratiques: ALM comme solution

Explore les défis des pénalités quadratiques en optimisation et l'utilisation des méthodes lagrangiennes augmentées (ALM) comme solution.

Méthode de pénalité quadratique : analyse plus fine

Couvre la méthode de pénalité quadratique et le lagrangien augmenté, y compris la configuration et la convergence des séquences.

ALM avec inégalités : les prochaines étapes de l’optimisation

Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.

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