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12 avril 2017: 1 événement

  • Séminaires SPOC

    Mercredi 12 avril 10:30-11:30 - Clément Royer - University of Wisconsin-Madison

    Propriétés probabilistes dans les algorithmes d’optimisation sans et avec dérivées

    Résumé : On s’intéresse dans cet exposé à l’introduction d’aléatoire dans des algorithmes d’optimisation numérique étant par ailleurs déterministes. Afin de réduire le coût de ces méthodes, on se propose de garantir certaines propriétés nécessaires à leur convergence uniquement avec une certaine probabilité. L’exposé se concentre essentiellement sur des méthodes dites sans dérivées : dans ce contexte, on montre que de telles variantes probabilistes peuvent être plus performantes que leurs équivalents déterministes, non seulement du point de vue théorique mais aussi au niveau de leur performance pratique. On détaillera l’analyse de ces méthodes ainsi que les outils de théorie de probabilité sur lesquels elle s’appuie, en abordant les problèmes sans et avec contraintes linéaires : la performance du code associé sera également présentée. Enfin, l’exposé se conclura par une présentation de travaux en cours sur l’application de telles techniques aux algorithmes avec dérivées.

    En savoir plus : Séminaires SPOC