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Dissertationen zum Thema „Optimisation convexe en ligne“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 16. November 2024
Zuletzt aktualisiert am 31. Juli 2025

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Fernandez, Camila. "Contributions and applications to survival analysis." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS230.

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L'analyse de survie a suscité l'intérêt de diverses disciplines, allant de la médecine et de la maintenance prédictive à diverses applications industrielles. Sa popularité croissante peut être attribuée aux avancées significatives en matière de puissance de calcul et à la disponibilité accrue des données. Des approches variées ont été développées pour répondre au défi des données censurées, allant des outils statistiques classiques aux techniques contemporaines d'apprentissage automatique. Cependant, il reste encore une marge considérable pour l'amélioration. Cette thèse vise à introduire des
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Reiffers-Masson, Alexandre. "Compétition sur la visibilité et la popularité dans les réseaux sociaux en ligne." Thesis, Avignon, 2016. http://www.theses.fr/2016AVIG0210/document.

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Cette thèse utilise la théorie des jeux pour comprendre le comportement des usagers dans les réseaux sociaux. Trois problématiques y sont abordées: "Comment maximiser la popularité des contenus postés dans les réseaux sociaux?";" Comment modéliser la répartition des messages par sujets?";"Comment minimiser la propagation d’une rumeur et maximiser la diversité des contenus postés?". Après un état de l’art concernant ces questions développé dans le chapitre 1, ce travail traite, dans le chapitre 2, de la manière d’aborder l’environnement compétitif pour accroître la visibilité. Dans le chapitre
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Akhavanfoomani, Aria. "Derivative-free stochastic optimization, online learning and fairness." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAG001.

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Dans cette thèse, nous étudions d'abord le problème de l'optimisation d'ordre zéro dans le cadre actif pour des fonctions lisses et trois classes différentes de fonctions : i) les fonctions qui satisfont la condition de Polyak-Łojasiewicz, ii) les fonctions fortement convexes, et iii) la classe plus large des fonctions non convexes fortement lisses.De plus, nous proposons un nouvel algorithme basé sur la randomisation de type l1, et nous étudions ses propriétés pour les fonctions convexes Lipschitz dans un cadre d'optimisation en ligne. Notre analyse est due à la dérivation d'une nouvelle inég
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Ho, Vinh Thanh. "Techniques avancées d'apprentissage automatique basées sur la programmation DC et DCA." Thesis, Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0289/document.

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Dans cette thèse, nous développons certaines techniques avancées d'apprentissage automatique dans le cadre de l'apprentissage en ligne et de l'apprentissage par renforcement (« reinforcement learning » en anglais -- RL). L'épine dorsale de nos approches est la programmation DC (Difference of Convex functions) et DCA (DC Algorithm), et leur version en ligne, qui sont reconnues comme de outils puissants d'optimisation non convexe, non différentiable. Cette thèse se compose de deux parties : la première partie étudie certaines techniques d'apprentissage automatique en mode en ligne et la deuxième
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Ho, Vinh Thanh. "Techniques avancées d'apprentissage automatique basées sur la programmation DC et DCA." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2017. http://www.theses.fr/2017LORR0289.

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Dans cette thèse, nous développons certaines techniques avancées d'apprentissage automatique dans le cadre de l'apprentissage en ligne et de l'apprentissage par renforcement (« reinforcement learning » en anglais -- RL). L'épine dorsale de nos approches est la programmation DC (Difference of Convex functions) et DCA (DC Algorithm), et leur version en ligne, qui sont reconnues comme de outils puissants d'optimisation non convexe, non différentiable. Cette thèse se compose de deux parties : la première partie étudie certaines techniques d'apprentissage automatique en mode en ligne et la deuxième
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Weiss, Pierre. "Algorithmes rapides d'optimisation convexe. Applications à la reconstruction d'images et à la détection de changements." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00349452.

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Cette thèse contient des contributions en analyse numérique et en vision par ordinateur. Dans une première partie, nous nous intéressons à la résolution rapide, par des méthodes de premier ordre, de problèmes d'optimisation convexe. Ces problèmes apparaissent naturellement dans de nombreuses tâches telles que la reconstruction d'images, l'échantillonnage compressif ou la décomposition d'images en texture et en géométrie. Ils ont la particularité d'être non différentiables ou très mal conditionnés. On montre qu'en utilisant des propriétés fines des fonctions à minimiser on peut obtenir des algo
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Karimi, Belhal. "Non-Convex Optimization for Latent Data Models : Algorithms, Analysis and Applications." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLX040/document.

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De nombreux problèmes en Apprentissage Statistique consistent à minimiser une fonction non convexe et non lisse définie sur un espace euclidien. Par exemple, les problèmes de maximisation de la vraisemblance et la minimisation du risque empirique en font partie.Les algorithmes d'optimisation utilisés pour résoudre ce genre de problèmes ont été largement étudié pour des fonctions convexes et grandement utilisés en pratique.Cependant, l'accrudescence du nombre d'observation dans l'évaluation de ce risque empirique ajoutée à l'utilisation de fonctions de perte de plus en plus sophistiquées représ
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DANIILIDIS, Aris. "Analyse convexe et quasi-convexe ; applications en optimisation." Habilitation à diriger des recherches, Université de Pau et des Pays de l'Adour, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00001355.

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Ce document de synthèse s'articule autour de l'analyse convexe, de l'analyse quasi-convexe et des applications en optimisation. Dans le premier domaine on aborde les thèmes de la continuité, de la différentiabilité et des critères de coïncidence pour les fonctions convexes, puis la convexification des fonctions semi-continues inférieurement. Pour l'étude des fonctions quasi-convexes deux approches sont adoptées : une approche analytique, via un sous-différentiel généralisé, et une approche géométrique, basée sur les normales aux tranches. La dernière partie est consacrée à des applications à l
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Bahraoui, Mohamed-Amin. "Suites diagonalement stationnaires en optimisation convexe." Montpellier 2, 1994. http://www.theses.fr/1994MON20153.

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Dans ce travail nous etudions la convergence des suites diagonalement stationnaires en optimisation convexe via la theorie de la convergence variationnelle. Nous etablirons ensuite les liens entre le bon comportement asymptotique, probleme bien pose et conditionnement en introduisant des versions diagonales appropriees. Comme application, nous proposons et etudions la convergence d'une version diagonale de la methode des faisceaux qui permet de prendre en compte des contraintes: quelques experiences numeriques sont presentees (faisceaux-penalisation). Enfin, nous etendons a la version diagonal
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Yagoubi, Mohamed. "Commande robuste structurée et optimisation convexe." Nantes, 2003. http://www.theses.fr/2003NANT2027.

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Les systèmes informatiques de contrôle commande deviennent chaque jour plus performants et permettent la mise en oeuvre de régulateurs de sophistication croissante. De façon parallèle à cette évolution technologique, la théorie des systèmes linéaires se développe afin de tenir davantage compte des problèmes pratiques. La prise en compte des incertitudes de modélisation a conduit à développer l'axe "robustesse" de la commande des systèmes linéaires. Ce travail prolonge cette réflexion en cherchant à intégrer des contraintes (technologiques ou conceptuelles) sur la structure du régulateur à conc
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Henrion, Didier. "Polynômes et optimisation convexe en commande robuste." Habilitation à diriger des recherches, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00246118.

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A l'aide de quelques exemples illustratifs, des pistes sont évoquées pour combiner les méthodes polynomiales (algèbre, géométrie algébrique) et l'optimisation convexe (inégalités matricielles linéaires, LMI) dans le but de développer des outils numériques de résolution de problèmes basiques en automatique, et en particulier pour la commande robuste des systèmes linéaires. Dans le chapitre 2, nous évoquons les liens étroits entre ensembles semi-algébriques convexes et LMI,ainsi que la notion sous-jacente de convexité cachée remettant en question la traditionnelle dichomotime entre convexité et
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Ostrovskii, Dmitrii. "Reconstruction adaptative des signaux par optimisation convexe." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM004/document.

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Nous considérons le problème de débruitage d'un signal ou d'une image observés dans le bruit gaussien. Dans ce problème les estimateurs linéaires classiques sont quasi-optimaux quand l'ensemble des signaux, qui doit être convexe et compact, est connu a priori. Si cet ensemble n'est pas spécifié, la conception d'un estimateur adaptatif qui ``ne connait pas'' la structure cachée du signal reste un problème difficile. Dans cette thèse, nous étudions une nouvelle famille d'estimateurs des signaux satisfaisant certains propriétés d'invariance dans le temps. De tels signaux sont caractérisés par leu
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Durante, Valentin. "Optimisation convexe pour les modèles graphiques discrets." Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2023. http://www.theses.fr/2023TOU30323.

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Les modèles graphiques définissent une famille de formalismes et d'algorithmes utilisés en particulier pour le raisonnement logique et probabiliste, dans des domaines aussi variés que l'analyse d'image ou le traitement du langage naturel. Ils sont capables d'être appris à partir de données, donnant une information probabiliste qui peut ensuite être combinée avec des informations logiques. L'objectif de la thèse est d'améliorer l'efficacité des algorithmes de raisonnement sur ces modèles afin d'augmenter la puissance du mécanisme de raisonnement fondamental utilisé dans ces outils (le calcul de
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Melliani, Mohamed. "Analyse numérique d'algorithmes proximaux généralisés en optimisation convexe." Rouen, 1997. http://www.theses.fr/1997ROUES030.

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La thèse a pour objet l'étude d'une généralisation de l'algorithme du point proximal en optimisation convexe tant d'un point de vue théorique que numérique. L'équivalent de cette généralisation pour l'algorithme de Tikhonov est également proposé. S'inscrivant, dans un premier temps, dans le cadre de la convergence variationnelle, la méthode proximale généralisée est tout d'abord combinée avec les méthodes des pénalités. Puis, lorsqu'appliquée au problème dual, elle permet d'obtenir de nouvelles méthodes de multiplicateurs, différentes de celles introduites par Eckstein et Teboulle. Ces méthode
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Prochazka, Hynek. "Synthèse de régulateurs numériques robustes multivariables par optimisation convexe." Phd thesis, Grenoble INPG, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00169982.

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La thèse concerne essentiellement les méthodes de synthèse de régulateurs numériques robustes, monovariables ou multivariables, pour la commande des procédés temps-continu. Pour la synthèse, il est supposé que l'on dispose d'un modèle linéaire échantillonné (discrétisé) du procédé continue à commander. La robustesse de régulateur est traitée par l'analyse fréquentielle des sensibilités (fonctions/matrices de transfert de la boucle fermée). Comme dans le cas de la commande H∞, les valeurs singulières des réponses fréquentielles sont examinées pour ces analyses.<br /><br />Le mémoire est divisé
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Álvarez, Daziano Felipe. "Systèmes dynamiques dissipatifs et méthodes d'approximation en optimisation convexe." Montpellier 2, 1998. http://www.theses.fr/1998MON20241.

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Dans la premiere partie de cette these on etudie le comportement asymptotique des trajectoires de systemes dynamiques dissipatifs associes a l'etude de problemes d'optimisation convexes en dimension finie et infinie. On considere tout d'abord la methode de newton continue pour laquelle on montre, sous des hypotheses de forte convexite, que les trajectoires convergent vers l'unique minimum. On construit un nouveau systeme couplant la methode de newton avec des schemas d'approximation, ce qui permet de selectionner des solutions particulieres dans le cas de problemes d'optimisation mal poses en
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Lebret, Hervé. "Synthese de diagrammes de reseaux d'antennes par optimisation convexe." Rennes 1, 1994. http://www.theses.fr/1994REN10153.

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Cette these montre que de tres nombreux problemes de synthese de diagrammes de reseaux d'antennes peuvent etre resolus par des techniques numeriques d'optimisation convexe. En effet, les reseaux d'antennes consideres peuvent avoir une geometrie quelconque et les diagrammes elementaires des antennes peuvent etre tres generaux. Ces reseaux peuvent egalement etre a fonctionnement large bande. Les questions importantes de robustesse sont egalement abordees. Enfin on peut noter que les methodes numeriques utilisees sont applicables a de nombreux autres techniques de l'ingenieur, notamment a la synt
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Cadoux, Florent. "Optimisation et analyse convexe pour la dynamique non-régulière." Phd thesis, Grenoble 1, 2009. http://www.theses.fr/2009GRE10231.

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L'objectif de ce travail est de proposer une nouvelle approche pour la résolution du problème de contact unilatéral avec frottement de Coulomb tridimensionnel en mécanique des solides. On s'intéresse à des systèmes dynamiques composés de plusieurs corps possédant un nombre fini de degrés de liberté: rigides, ou déformables qui sont des approximations spatiales de modèles continus. Le frottement entre les corps est modélisé en utilisant une formulation classique de la loi de Coulomb. Après discrétisation en temps (ou approximation quasi-statique), on obtient à chaque pas de temps un problème co
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Cadoux, Florent. "Optimisation et analyse convexe pour la dynamique non-régulière." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00440798.

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L'objectif de ce travail est de proposer une nouvelle approche pour la résolution du problème de contact unilatéral avec frottement de Coulomb tridimensionnel en mécanique des solides. On s'intéresse à des systèmes dynamiques composés de plusieurs corps possédant un nombre fini de degrés de liberté: rigides, ou déformables qui sont des approximations spatiales de modèles continus. Le frottement entre les corps est modélisé en utilisant une formulation classique de la loi de Coulomb. Après discrétisation en temps (ou approximation quasi-statique), on obtient à chaque pas de temps un problème co
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El, Gueddari Loubna. "Proximal structured sparsity regularization for online reconstruction in high-resolution accelerated Magnetic Resonance imaging." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS573.

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L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est la technique d'imagerie médicale de référence pour sonder in vivo et non invasivement les tissus mous du corps humain, en particulier le cerveau.L'amélioration de la résolution de l'IRM en un temps d'acquisition standard (400µm isotrope en 15 minutes) permettrait aux médecins d'améliorer considérablement leur diagnostic et le suivi des patients. Cependant, le temps d'acquisition en IRM reste long. Pour réduire ce temps, la récente théorie de l'échantillonnage comprimée (EC) a révolutionné la façon d'acquérir des données dans plusieurs domaines dont
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Royer, Martin. "Optimalité statistique du partitionnement par l'optimisation convexe." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS442/document.

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Ces travaux traitent de la problématique du partitionnement d'un ensemble d'observations ou de variables en groupes d'éléments similaires. Elle sert de nombreuses applications essentielles comme la classification de gènes en biologie ou l'apprentissage automatique en analyse d'image. Les travaux modélisent la notion de similarité entre éléments pour analyser les propriétés statistiques d'algorithmes de partitionnement, comme l'estimateur des K-moyennes. Ce dernier est équivalent au maximum de vraisemblance quand les groupes considérés sont homoscedastiques ; dans le cas contraire, on s'aperçoi
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Cornejo, Zuniga Oscar. "Conditionnement et algorithmes proximaux en localisation et optimisation non convexe." Dijon, 2000. http://www.theses.fr/2000DIJOS015.

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Cette thèse est consacrée à l'étude du conditionnement des problèmes d'optimisation et à l'étude de plusieurs algorithmes en optimisation non différentiable. Dans la première partie on étudie le conditionnement des fonctions semi-continues inférieurement. On étend la notion d'application multivoque sur-Lipschitz et on montre, en travaillant avec un sous différentiel abstrait défini de façon axiomatique, que le conditionnement local d'une fonction, a priori non convexe, est assure par la propriété de sur-Lipschitz de l'inverse de son sous différentiel. Dans le cas convexe on obtient plusieurs c
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Hbaïeb, Slim. "Analyse de cahier des charges en automatique par optimisation convexe." Paris 11, 2002. http://www.theses.fr/2002PA112137.

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Les travaux présentés dans ce mémoire portent sur l'analyse de faisabilité de cahier des charges en automatique linéaire continu. Deux approches ont été développées : une approche "trajectoires" qui permet d'étudier les limites de performances intrinsèques atteignables en entrées sorties d'un système, et une approche "transfert" qui permet d'étudier la compatibilité de spécifications temporelles et fréquentielles exprimées en entrées sorties du système bouclé. Cette deuxième approche utilise la paramétrisation de Youla. Une interprétation physique basée sur une présentation originale est prése
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Hadj-Saïd, Souad. "Optimisation énergétique Convexe pour véhicule Hybride électrique : vers une solution analytique." Thesis, Orléans, 2018. http://www.theses.fr/2018ORLE2028/document.

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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la gestion d'énergie d'un Véhicule Hybride Électrique. Pour ce type de véhicule, l'optimisation énergétique est un enjeu majeur. Cela consiste à calculer les commandes optimales minimisant la consommation énergétique du véhicule sous un nombre fini de contraintes. Deux types de méthodes peuvent être utilisées pour résoudre ce problème d'optimisation. La première méthode et la plus utilisée, la méthode numérique, utilisant des modèles cartographiques basés sur des données. Elle présente deux inconvénients majeurs: temps de calcul et mémoire importants. La
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Zaourar, Sofia. "Optimisation convexe non-différentiable et méthodes de décomposition en recherche opérationnelle." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM099.

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Les méthodes de décomposition sont une application du concept de diviser pour régner en optimisation. L'idée est de décomposer un problème d'optimisation donné en une séquence de sous-problèmes plus faciles à résoudre. Bien que ces méthodes soient les meilleures pour un grand nombre de problèmes de recherche opérationnelle, leur application à des problèmes réels de grande taille présente encore de nombreux défis. Cette thèse propose des améliorations méthodologiques et algorithmiques de méthodes de décomposition. Notre approche est basée sur l'analyse convexe et l'optimisation non-différentiab
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Ghouali, Noureddine. "Optimisation en ligne des systemes interconnectes en etat statique." Nantes, 1988. http://www.theses.fr/1988NANT2026.

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Presentation et mise en oeuvre de quelques methodes basees sur les techniques duales, dans lesquelles le coordonnateur doit determiner le vecteur prix, fonction de la difference entre les interactions calculees et mesurees. On propose une extension de cette technique a une large classe de problemes non convexes en introduisant l'approche par penalite deplacee
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Ghouali, Noureddine. "Optimisation en ligne des systèmes interconnectés en état statique." Grenoble 2 : ANRT, 1988. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37613897q.

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Lazare, Arnaud. "Global optimization of polynomial programs with mixed-integer variables." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLY011.

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude des programmes polynomiaux, c'est à dire les problème d'optimisation dont la fonction objectif et/ou les contraintes font intervenir des polynômes de plusieurs variables. Ces problèmes ont de nombreuses applications pratiques et constituent actuellement un champ de recherche très actif. Différentes méthodes permettent de les résoudre de façon exacte ou approchée, en utilisant par exemple des relaxationssemidéfinies positives du type "moments-somme de carrés". Mais ces problèmes restent très difficiles et on ne sait résoudre en toute généralité
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Sudhakara, Murthy Prasad. "Modèles Parcimonieux et Optimisation Convexe pour la Séparation Aveugle de Sources Convolutives." Phd thesis, Université Rennes 1, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00586610.

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La séparation aveugle de sources à partir de mélanges sous-déterminés se fait traditionnellement en deux étapes: l'estimation des filtres de mélange, puis celle des sources. L'hypothèse de parcimonie temps-fréquence des sources facilite la séparation, qui reste cependant difficile dans le cas de mélanges convolutifs à cause des ambiguités de permutation et de mise à l'échelle. Par ailleurs, la parcimonie temporelle des filtres facilite les techniques d'estimation aveugle de filtres fondées sur des corrélations croisées, qui restent cependant limitées au cas où une seule source est active. Dans cett
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Al, Sarray Basad. "Estimation et choix de modèle pour les séries temporelles par optimisation convexe." Besançon, 2016. http://www.theses.fr/2016BESA2084.

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Les séries temporelles sont définies comme une séquence ordonnée d’observation à travers le temps. La structure des séries temporelles est représentée par la somme des composantes indépendantes. Généralement, ces composantes sont estimées indépendamment les unes des autres chaque composant fait partie d’une catégorie particulière. Les modèles Auto régressifs et Moyenne Mobile sont utilisées pour la modélisation des séries chronologiques il y a un grand nombre d’applications telle que le traitement du signal, la finance, l’imagerie médicale le radar, et la communication. […] Cette étude présent
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Plassart, Stéphan. "Optimisation en-ligne pour les systèmes dynamiques en temps-réel." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM017.

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La consommation d'énergie est un enjeu crucial pour les systèmes temps réel,c'est pourquoi l'optimisation en ligne, c'est-à-dire pendant l'exécution du processeur, est devenue essentielle et sera le but de cette thèse.Cette optimisation se fait en adaptant la vitesse du processeur lors de l'exécution des tâches.Cette thèse aborde plusieurs situations avec des connaissances différentes sur les caractéristiques des tâches passées, actuelles et futures.Tout d'abord, nous considérons que toutes les caractéristiques des tâches sont connues (le cas hors ligne),et nous proposons un algorithme linéair
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Haddou, Mounir. "Contribution à l'étude des méthodes de décomposition et de barrières en optimisation convexe." Clermont-Ferrand 2, 1995. http://www.theses.fr/1995CLF21729.

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Cette thèse se compose de trois parties principales indépendantes. Dans la première partie, nous proposons une méthode de décomposition parallèle pour résoudre une grande classe de problèmes d'optimisation convexe (problèmes convexes a cout fortement convexe). Nous établissons des résultats de convergence globale pour cette méthode et présentons une série de résultats et comparaisons numériques effectues sur une machine du type cm-5. Dans la deuxième partie, nous étendons le champ d'application des méthodes entropie-proximales (qui ne s'appliquaient qu'aux problèmes d'optimisation convexe sur
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Swaminathan, Bhargav Prasanna. "Gestion prévisionnelle des réseaux actifs de distribution - relaxation convexe sous incertitude." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAT039/document.

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Les réseaux électriques subissent deux changements majeurs : le taux croissant de générateurs d’énergie distribuée (GED) intermittents et la dérégulation du système électrique. Les réseaux de distribution et leurs gestionnaires (GRD) sont plus particulièrement touchés. La planification, construction et exploitation des réseaux de la plupart des GRD doivent évoluer face à ces change- ments. Les réseaux actifs de distribution et la gestion intelligente de associée est une solution potentielle. Les GRD pourront ainsi adopter de nouveaux rôles, interagir avec de nouveaux acteurs et proposer de nou
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Chine, Abderrazek. "Algorithmes robustes en optimisation non convexe : codes et simulations numériques en grande dimension." Phd thesis, Grenoble 1, 1991. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340403.

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Cette thèse est consacrée a l'étude des algorithmes en optimisation non convexe, a l'implémentation des codes a l'usage industriel et aux simulations numériques dans les problèmes de grande tailles. L'étude des problèmes quadratiques (convexes ou non convexes) sous contraintes linéaires et quadratiques ainsi que celle des méthodes de région de confiance pour minimisation d'une fonction de classe c#2, font l'objet de deux premiers chapitres. Les chapitres 3 et 4 sont réservés a l'optimisation non convexe (classification, dualité, stabilité et les algorithmes de sous gradients de resolution). En
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Chine, Abderrazek Pham Dinh Tao Laurent Pierre Jean. "Algorithmes robustes en optimisation non convexe codes et simulations numériques en grande dimension /." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00340403.

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Tran, Duc Quynh. "Optimisation non convexe en finance et en gestion de production : modèles et méthodes." Thesis, Metz, 2011. http://www.theses.fr/2011METZ019S/document.

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Annotation:
Cette thèse porte sur la recherche des techniques d’optimisation pour la résolution de certains problèmes importants en deux domaines : gestion de production. Il s’agit des problèmes d’optimisation non convexe de grande dimension. Notre travail est basé sur la programmation DC (Différence de fonctions convexes), DCA (DC algorithmes), la méthode par séparation et évaluation (SE). Cette démarche est motivée par la robustesse et la performance DC et DCA comparée aux autres méthodes. La thèse comprend trois parties : dans la première partie, nous présentons les outils fondamentaux et les technique
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Tran, Duc Quynh. "Optimisation non convexe en finance et en gestion de production : modèles et méthodes." Electronic Thesis or Diss., Metz, 2011. http://www.theses.fr/2011METZ019S.

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Cette thèse porte sur la recherche des techniques d’optimisation pour la résolution de certains problèmes importants en deux domaines : gestion de production. Il s’agit des problèmes d’optimisation non convexe de grande dimension. Notre travail est basé sur la programmation DC (Différence de fonctions convexes), DCA (DC algorithmes), la méthode par séparation et évaluation (SE). Cette démarche est motivée par la robustesse et la performance DC et DCA comparée aux autres méthodes. La thèse comprend trois parties : dans la première partie, nous présentons les outils fondamentaux et les technique
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Nguyen, Van Vinh. "Méthodes exactes pour l'optimisation DC polyédrale en variables mixtes 0-1 basées sur DCA et des nouvelles coupes." INSA de Rouen, 2006. http://www.theses.fr/2006ISAM0003.

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Cette thèse est consacrée à l'étude des méthodes exactes pour la programmation DC polyédrale en variables mixtes 0-1, qui occupe une place très importante en Aide à la Décision et Recherche Opérationnelle de par ses nombreuses applications dans différentes branches de sciences appliquées. La thèse comprend deux parties : la première servant de références à l'ensemble du travail, comporte deux chapitres. Dans le premier nous présentons une généralité des méthodes de coupes tandis qu'une introduction à la programmation DC et DCA est décrite dans le deuxième. La seconde partie concernant la progr
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Rahmouni, Abdelouahed. "Etude de l'effet d'une perturbation variationnelle sur le comportement primal-dual en optimisation convexe." Perpignan, 1993. http://www.theses.fr/1993PERP0169.

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Le fil conducteur de ce travail est l'étude de la convergence tant des problèmes primaux que duaux quand on fait varier la fonction de perturbation suivant diverses topologies variationnelles. Ce type de résultat permet d'envisager la convergence simultanées des variables primales et duales des problèmes approchés vers les variables primales et duales du problème limite. Nous traitons principalement le cas de perturbations suivant la topologie de Attouch-Wets, la slice topologie et diverses topologie intermédiaires entre celle-ci. Dans ce but on est conduit à résoudre certaies questions : esti
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Chaarani, Jamal Pham Dinh Tao Laurent Pierre Jean. "Etude d'une classe d'algorithmes d'optimisation non convexe implémentation et applications /." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00333443.

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Benacer, Rachid Pham Dinh Tao. "Contribution à l'étude des algorithmes de l'optimisation non convexe et non différentiable." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00320986.

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Sudhakara, Murthy Prasad. "Sparse models and convex optimisation for convolutive blind source separation." Rennes 1, 2011. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00586610.

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Blind source separation from underdetermined mixtures is usually a two-step process: the estimation of the mixing filters, followed by that of the sources. An enabling assumption is that the sources are sparse and disjoint in the time-frequency domain. For convolutive mixtures, the solution is not straightforward due to the permutation and scaling ambiguities. The sparsity of the filters in the time-domain is also an enabling factor for blind filter estimation approaches that are based on cross-relation. However, such approaches are restricted to the single source setting. In this thesis, we j
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Fontaine, Xavier. "Sequential learning and stochastic optimization of convex functions." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASM024.

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Dans cette thèse nous étudions plusieurs problèmes d'apprentissage automatique qui sont tous liés à la minimisation d'une fonction bruitée, qui sera souvent convexe.Du fait de leurs nombreuses applications nous nous concentrons sur des problèmes d'apprentissage séquentiel, qui consistent à traiter des données ``à la volée'', ou en ligne.La première partie de cette thèse est ainsi consacrée à l'étude de trois différents problèmes d'apprentissage séquentiel dans lesquels nous rencontrons le compromis classique ``exploration vs. exploitation''.Dans chacun de ces problèmes un agent doit prendre de
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Kulunchakov, Andrei. "Optimisation stochastique pour l'apprentissage machine à grande échelle : réduction de la variance et accélération." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM057.

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Cette thèse vise à explorer divers sujets liés à l'analyse des méthodes de premier ordre appliquées à des problèmes stochastiques de grande dimension. Notre première contribution porte sur divers algorithmes incrémentaux, tels que SVRG, SAGA, MISO, SDCA, qui ont été analysés de manière approfondie pour les problèmes avec des informations de gradient exactes. Nous proposons une nouvelle technique, qui permet de traiter ces méthodes de manière unifiée et de démontrer leur robustesse à des perturbations stochastiques lors de l'observation des gradients. Notre approche est basée sur une extension
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Delyon, Alexandre. "Shape Optimisation Problems Around the Geometry of Branchiopod Eggs." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0123.

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Dans cette thèse nous nous intéressons à un problème de mathématiques appliquées à la biologie. Le but est d'expliquer la forme des œufs d'Eulimnadia, un petit animal appartenant à la classe des Branchiopodes, et plus précisément les Limnadiides. En effet, d'après la théorie de l'évolution il est raisonnable de penser que la forme des êtres vivants où des objets issus d'êtres vivants est optimisée pour garantir la survie et l'expansion de l'espèce en question. Pour ce faire nous avons opté pour la méthode de modélisation inverse. Cette dernière consiste à proposer une explication biologique à
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Pasche, Claude. "Optimisation convexe dans les réseaux avec applications au trafic routier et à l'énergie électrique /." [S.l.] : [s.n.], 1987. http://library.epfl.ch/theses/?nr=669.

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Bose, Gibin. "Approximation H infini, interpolation analytique et optimisation convexe : application à l’adaptation d’impédance large bande." Thesis, Université Côte d'Azur, 2021. http://www.theses.fr/2021COAZ4007.

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La thèse étudie en profondeur l'un des problèmes classiques de la conception de circuits RF, le problème de l'adaptation d'impédance. L’adaptation d’impédance consiste à maximiser le transfert de puissance d'une source à une charge dans une bande de fréquences. Les antennes sont l'un des dispositifs classiques dans lesquels l'adaptation d'impédance joue un rôle important. La conception d'un circuit d'adaptation pour une charge donnée revient principalement à trouver une matrice de diffusion sans perte qui, lorsqu'elle est enchaînée à la charge, minimise la réflexion de la puissance dans l'ense
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Fuentes, Marc. "Analyse et optimisation de problèmes sous contraintes d'autocorrélation." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00195013.

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Dans ce travail de thèse, nous étudions, dans un contexte d'analyse convexe et d'optimisation, la prise en compte des contraintes dites d'autocorrélation, c'est-à-dire : nous considérons les situations où les vecteurs représentant les variables à optimiser sont contraintes à être les coefficients d'autocorrélation d'un signal discret à support fini. Cet ensemble des vecteurs à composantes autocorrélées se trouve être un cône convexe ; nous essayons d'en établir le plus de propriétés possibles : concernant sa frontière (lisse/polyédrale), ses faces, l'acuité, l'expression du cône polaire, l'éva
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Akoa, François Bertrand. "Approches de points intérieurs et de la programmation DC en optimisation non convexe. Codes et simulations numériques industrielles." Rouen, INSA, 2005. http://www.theses.fr/2005ISARA001.

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Cette thèse est principalement consacrée à l'association des méthodes de points intérieurs et des techniques de l'optimisation DC et DCA pour résoudre les problèmes d'optimisation non convexe de grande taille. La thèse comporte trois parties : La première partie est consacrée aux techniques d'optimisations locales et s'articule autour des méthodes de points intérieurs et de la programmation DC. Nous y développons deux algorithmes. La seconde partie de la thèse est consacrée à l'intégration de l'algorithme des points intérieurs dans un schéma séparation-évaluation. La dernière partie de la thès
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Chibani, Akram. "Optimisation dynamique des chaînes logistiques agiles : application au cas d'approvisionnement en ligne." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2015. http://www.theses.fr/2015CLF22633/document.

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Les nouvelles technologies de l’information deviennent un moyen incontournable pour réaliser des transactions instantanées dont tirent profit certaines chaînes logistiques. De ce fait, de nouveaux moyens liés aux opérations d’approvisionnement se développent. Leur émergence est directement liée à l’environnement volatile où évoluent désormais de plus en plus de chaînes logistiques. Les opérations d’approvisionnement du type «e-Procurement» sont des exemples de ces nouvelles pratiques où les chaînes logistiques sont qualifiées d’agiles. L’objectif de cette thèse est d’aborder des problématiques
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