OPTIMISATION ET APPLICATIONS (cours M3, saison 2014/2015)

Université Versailles Saint Quentin en Yvelines

Master M2S

Laurent Dumas (UVSQ), Max Cerf (Airbus)



 
Les problèmes d'optimisation  se rencontrent dans de nombreux domaines de l'ingénierie ou de la médecine où les fonctions à optimiser sont de différents types:  boîte noire ou explicites, à variables continues ou discrètes, etc..  Dans la plupart des cas, ces fonctions possèdent très souvent un grand nombre de minima locaux imposant de définir de nouvelles stratégies d’optimisation.

 

Ce cours présente les principales méthodes d'optimisation utilisées dans de telles situations en les classant en deux catégories :

 

(i) les méthodes sans gradient  (méthode de Nelder Mead, méthodes de type régions de confiance, surfaces de réponse, recuit simulé, algorithmes génétiques, essaim de particules)

(ii) les méthodes de type SQP basées à chaque étape sur une approximation quadratique de la fonction à optimiser.

 

Dans ce cours, l’accent sera mis sur l’implémentation de ces méthodes à travers la réalisation de deux projets informatiques associés aux deux familles précédentes.

 

 
 
Archivescours 2011/2012, cours 2012/2013, cours 2013/2014

 

 
 
Planning

 

 

Mardi 16 septembre 2014, 13h30-16h45 (L. Dumas, ENSTA, salle 14-13) : introduction et exemples (M3-2014.pdf), méthodes directes (NelderMead.sci, MDS.sci)

Mardi 23 septembre 2014, 13h30-16h45 (L. Dumas, ENSTA) : méthode de type région de confiance et méthode DIRECT

Mardi 30 septembre 2014, 13h30-16h45 (L. Dumas, ENSTA) : méthodes de type surface de réponse + TP Matlab/Scilab (RBF.sci, krige.sce, présentation krige-RBF)

Mardi 07 octobre 2014, , 13h30-16h45 ( ENSTA, L. Dumas) ) : méthodes de type évolutionnaires (SA.sci, GA-real2012.sci)

Mardi 14 octobre 2014, 14h00-17h15 ( ENSTA, M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 21 octobre 2014, 13h30-16h45 ( ENSTA, L. Dumas) : méthodes de type évolutionnaires (ES.sci, ES-CSA.sci, PSO.sci)

Mardi 04 novembre 2014, 14h00-17h15 ( ENSTA, M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 25 novembre 2013, 14h00-17h15 (ENSTA, M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 9 décembre 2014, 14h00-17h15 (ENSTA, M. Cerf) : projet lanceur

 Mardi 16 décembre 2014, 14h00-17h15 (ENSTA. M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 06 janvier 2015, 14h00-17h15 (ENSTA, L. Dumas) : avancement du projet « optimisation sans gradient »+ compléments 

Vendredi 16  janvier 2015, 14h00-17h00 (Ecole Centrale, M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 20 janvier 2015, 14h00-17h15 (ENSTA, L. Dumas) : avancement du projet « optimisation sans gradient » + compléments

Vendredi 30  janvier 2015, 14h00-17h00 (Ecole Centrale, M. Cerf) : projet lanceur

Mardi 03 février 2015, 14h00-17h15 (ENSTA, L. Dumas) : avancement du projet « optimisation sans gradient » + compléments

 

 

Mardi 10 février 2014, 14h00-17h00 (ENSTA, M. Cerf et L. Dumas), salles 1427 et 1428 : soutenance des deux projets

 

 

 Plan du cours

 

PARTIE 1: Méthodes d’optimisation sans gradient

 

1. Méthodes locales

            1.1 Méthodes locales directes (Nelder Mead, MDS)

            1.2 Méthodes de type régions de confiance (NEWUOA)

2. Méthodes globales

            2.1 Méthodes DIRECT (DIvide RECTangles)

            2.2 Méthodes de type surfaces de réponse (RBF, Krigeage)

            2.3 Méthodes stochastiques (recuit simulé, AG, ES, PSO)

 

 

PARTIE 2 Méthodes de type SQP (Sequential Quadratic Programming)

 

associées respectivement aux projets:

 

PROJET 1: Deux problèmes applicatifs d’optimisation globale (Laurent Dumas)

 

PROJET 2: Lanceur spatial (Max Cerf)

 

 

 

 Détail du projet « Estimation de paramètres dans un modèle d’écoulement sanguin »

 

Présentation du projet : 2014-projetM3.pdf

 

Un lien vers un article de référence: 1D model

 

Le code direct  de simulation d’une artère avec conditions de sortie libres: modele-1D-artere2014.sci

 

Le code direct  de simulation de N artères avec conditions de type résistance: modele-1D-N-arteres-2014.sci ou modele-1D-3-arteres-fendi.sci ou modele_1D_N_arteres_rjab.m

 

Le fichier de données expérimentales en entrée pour l’artère 1: artere-iliac.txt  (le diamètre de l’artère en microns correspond à la 8eme colonne et le temps à la 15eme colonne)

 

Les données expérimentales à reproduire (artère 1 et 2) : artere-exp2.txt colonne1 : vitesse artere iliaque, colonne 2 : section artere 2, colonne 3 : vitesse artere 3, colonne 4 : temps)

 

 

 

 

 Références

Un ouvrage sur les méthodes sans gradient : « Introduction to DFO »

 

Un ouvrage sur les méthodes stochastiques: « Métaheuristiques»

 

 

Un article de review des méthodes sans gradient (DFO) : Journal Global Opt. 2013

 

Un article sur la (non) convergence de Nelder Mead : SIAM J. Opt.1998

Un article sur la convergence de MDS:  PhD1989

Description de la méthode DIRECT : DIRECT.pdf (Journal of Optimization theory and application, 1993) ou DIRECT2.pdf (manuel d’utilisation d’un code Matlab)