Approfondir la théorie de l’optimisation différentiable et ses applications avec une approche géométrique
Plan du cours :
- Cône tangent et directions admissibles
- Optimisation sans contraintes
- Optimisation avec contraintes prenant la forme d’équations
- Directions admissibles et condition de qualification
- Conditions nécessaires et suffisantes
- Programmation convexe
- Optimisation sous contraintes mixtes
- Cône tangent
- Lemme de Farkas-Minkowski
- Conditions du premier ordre (KKT)
- Conditions de qualification des contraintes
- Problèmes convexes
- Conditions suffisantes du second ordre
- Point-selle et Dualité
- Analyse de sensibilité
- Théorème de l’enveloppe
- Optimisation sous contraintes
- Problèmes convexes
- Introduction
- Equation d’Euler
- Le principe du maximum de Pontryagin
