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1	Etude d'une classe d'algorithmes d'optimisation non convexe : implémentation et applications Chaarani, Jamal 04 July 1989 (has links) (PDF) Sont concernes les problèmes d'optimisation non convexe et non différentiable du type d.c canonique. L'aspect théorique et l'aspect algorithmique sont abordés optimisation non convexe minimisation d'une fonction concave programme DC canonique condition d'optimalité convergence contrainte anti-convexe coupe solution optimale
2	Études adaptatives et comparatives de certains algorithmes en optimisation : implémentations effectives et applications Yassine, Adnan 04 July 1989 (has links) (PDF) Sont étudiés: 1) l'algorithme s.g.g.p. Pour la résolution d'un programme linéaire général; 2) la méthode de pivotage de Lemke, la methode du gradient conjugue conditionnel et la methode de l'inverse partiel pour la résolution des programmes quadratiques convexes; 3) les méthodes d'approximation extérieure et les méthodes de coupes planes et les méthodes de région de confiance pour l'optimisation non convexe. programmation linéaire algorithme SGGP programmation quadratique méthode de pivotage de Lemke gradient conjugué conditionnel inverse partiel régression isotone régression concave minimisation d'une fonction concave méthode de région de confiance réseaux neuronaux écoulement de fluides incompressibles codages multidimensionnel