Séance de cours

Méthodes de descente et recherche de lignes : Validité des conditions de Wolfe

Séances de cours associées (30)

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre les conditions KKT pour l'optimisation avec des contraintes, essentielles pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Optimisation des systèmes énergétiques

Explore la modélisation, l'optimisation et l'analyse des coûts des systèmes énergétiques pour des opérations efficaces.

Optimisation avec contraintes : conditions KKT

Couvre l'optimisation avec des contraintes, en se concentrant sur les conditions de Karush-Kuhn-Tucker (KKT).

Stratégies d'optimisation de l'énergie

Couvre les options de brainstorming pour les changements de fonctionnement intelligents, la récupération de chaleur, et les performances du panneau PV.

Stratégies d’optimisation : Modélisation et optimisation des systèmes énergétiques

Explore les stratégies de résolution des problèmes d'optimisation des systèmes énergétiques et les différents types d'approches d'optimisation.

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.

Absorbeurs électroacoustiques : Évaluation du rendement et conclusions

Explore l'évaluation des performances et les conclusions des absorbeurs électroacoustiques dans l'égalisation et l'optimisation modale de la pièce.

Inégalités ou contraintes d’égalité

Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.

Principes d'optimisation

Couvre les principes d'optimisation, y compris l'optimisation linéaire, les réseaux et les exemples de recherche concrets dans le transport.

Optimisation et simulation

Explore les techniques d'optimisation comme Metropolis-Hastings et Simulated Annealing à travers les chaînes Markov et les distributions fixes.

Modélisation du système énergétique : indicateurs d’optimisation et de performance

Explore la modélisation des systèmes énergétiques à l'aide de techniques d'optimisation et d'indicateurs de performance.

Optimisation et simulation

Couvre les techniques d'optimisation et de simulation pour dessiner à partir de distributions multivariées et traiter des corrélations.

Algorithmes d'optimisation

Couvre les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur Proximal Gradient Descent et ses variations.

Méthodes d'optimisation

Couvre les méthodes d'optimisation, en se concentrant sur les méthodes de gradient et les techniques de recherche de ligne.

Réduction des écarts : stratégies et applications

Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.

Méthodes d'optimisation

Couvre la méthode locale de Newton en Python en utilisant NumPy pour l'optimisation.

Modèle MILP et jours typiques par FM

Discute du modèle MILP, des jours typiques, du regroupement et de l'analyse des périodes extrêmes dans l'optimisation des systèmes énergétiques.

Bandits à bras multiples

Discute des algorithmes pour équilibrer l'exploration et l'exploitation dans les processus décisionnels.

Introduction à l'optimisation et à la recherche opérationnelle

Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.