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Programmation géométrique

Un programme géométrique ( PG ) est un problème d'optimisation de la forme minimiser f 0 ( x ) sous réserve de f je ( x ) ≤ 1 , je = 1 , … , m g je ( x ) = 1 , je = 1 , … , p , ...

Un programme géométrique ( PG ) est un problème d'optimisation de la forme

0\ c>0 {\displaystyle c>0\ }0\ et

La programmation géométrique est étroitement liée à l'optimisation convexe : tout programme géométrique peut être rendu convexe par un changement de variables. Les programmes géométriques ont de nombreuses applications, notamment le dimensionnement des composants dans la conception de circuits intégrés , la conception d'aéronefs, l'estimation du maximum de vraisemblance pour la régression logistique en statistique et le réglage des paramètres des systèmes linéaires positifs en théorie du contrôle .

Forme convexe

Les programmes géométriques ne sont généralement pas des problèmes d'optimisation convexe, mais ils peuvent être transformés en problèmes convexes par un changement de variables et une transformation des fonctions objectif et de contrainte. En particulier, après avoir effectué le changement de variables

Il existe plusieurs logiciels permettant de formuler et de résoudre des programmes géométriques.

  • MOSEK est un solveur commercial capable de résoudre des programmes géométriques ainsi que d'autres problèmes d'optimisation non linéaire.
  • CVXOPT est un solveur open-source pour les problèmes d'optimisation convexe.
  • GPkit est une bibliothèque Python permettant de définir et de manipuler facilement des modèles de programmation géométrique. Vous trouverez ici plusieurs exemples de modèles GP écrits avec cette bibliothèque .
  • GGPLAB est une boîte à outils MATLAB permettant de spécifier et de résoudre des programmes géométriques (GP) et des programmes géométriques généralisés (GGP).
  • CVXPY est un langage de modélisation intégré à Python permettant de spécifier et de résoudre des problèmes d'optimisation convexe, notamment les GP, les GGP et les LLCP.

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