Probl Mes D Optimisation Continue
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Problèmes d’optimisation continue
Cet ouvrage est un recueil de problèmes corrigés qui permettent, à travers des cas réalistes, de se confronter à des problèmes complets. Ils vont au-delà de l’aspect « académique » de validation des compétences et permettront aux lecteurs d’avoir des cas d’application. Tous les calculs sont détaillés dans les solutions, le lecteur pourra donc vérifier qu’il applique correctement les techniques du résumé. Les problèmes présentant une application sont suffisamment spécifiques et originaux pour ne pas être dans la majorité des cours. Cet ouvrage s’adresse aux étudiants en Master ou écoles d’ingénieur en optimisation continue.
Initiation à l’optimisation : métaheuristiques - Problèmes à variables continues
Author: Dominique Barchiesi
language: fr
Publisher: Editions Ellipses
Release Date: 2020-03-17
Les métaheuristiques sont parmi les méthodes d’optimisation les plus faciles à mettre en œuvre pour trouver la solution à des problèmes difficiles voire impossibles à résoudre directement, en s’inspirant de phénomènes issus de la nature et des sciences. Douze méthodes avec variantes sont présentées et les codes en Matlab/GNU octave sont donnés : GA (génétique),DE (évolution différentielle),BBO (biogéographie),RS (recuit simulé),GSO (Gravitationnel),CRO (réaction chimique),PSO (essaim de particules),LUC (lucioles),ABC (colonies d’abeilles artificielles),GWO (loup gris),ACO (colonies de fourmis),BSO (brainstorming). Elles sont caractérisées, comparées et les outils fournis permettent de les combiner, les modifier ad libitum afin de les adapter à des problèmes réels. Des applications à la thermique, l’électronique, l’agriculture, la mécanique permettent d’étendre leur domaine d’application à la résolution de problème inverse, à l’ajustement de modèle à des résultats expérimentaux et à la propagation d’incertitudes.
Chapitre 3 - Les problèmes inverses pour la reconstruction d’image en holographie
Ce chapitre est une introduction aux principes des méthodes inverses avec une attention particulière au cas de la reconstruction d'image en holographie numérique qui sert d'exemple d'application et de fil conducteur. Sont abordés les problèmes liés au modèle de formation des données (non-linéarité, troncature du champ, bruits de mesure,...) ainsi que les différents a priori permettant de résoudre ces problèmes. Mots-clés : problèmes inverses, reconstruction d'images, reconstruction de phase, maximum a posteriori (MAP), régularisation. DOI : 10.51926/ISTE.9132.ch3