Andere Kunden interessierten sich auch für
![Méthodes efficaces de capture de front de Pareto]( "Méthodes efficaces de capture de front de Pareto")
Méthodes efficaces de capture de front de Pareto34,99 €![Large Scale Bi-Level Multi-Objective Decision Making]( "Large Scale Bi-Level Multi-Objective Decision Making")
Large Scale Bi-Level Multi-Objective Decision Making51,99 €![Interval Methods for Single and Bi-objective Optimization Problems]( "Interval Methods for Single and Bi-objective Optimization Problems")
Interval Methods for Single and Bi-objective Optimization Problems51,99 €![Non-Convex Multi-Objective Optimization]( "Non-Convex Multi-Objective Optimization")
Non-Convex Multi-Objective Optimization74,99 €![Contributions aux Méthodes d'Optimisation Combinatoire Multi-Objectif]( "Contributions aux Méthodes d'Optimisation Combinatoire Multi-Objectif")
Contributions aux Méthodes d'Optimisation Combinatoire Multi-Objectif45,99 €![METHODES D'OPTIMISATION]( "METHODES D'OPTIMISATION")
METHODES D'OPTIMISATION53,99 €![Sur la programmation bi-niveaux linéaire]( "Sur la programmation bi-niveaux linéaire")
Sur la programmation bi-niveaux linéaire39,99 €
Le but de ce travail qui a eu lieu à l'Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique à Spohia Antipolis est de programmer des modules Scilab d'optimisation. Afin de les intégrer dans une boite à outils (Toolbox) Scilab destinée à la détermination d'une approximation du front de Pareto pour différents problèmes d'optimisation selon l'intérêt de l'utilisateur. La démarche consiste à programmer l'optimiseur SPSA pour la résolution des problèmes mono-objectif sans contraintes ensuite développer des modules utilisant la méthode Normal Boundary Intersection et celle de Normalized Normal Constraint Method comme moyen de détermination du Front de Pareto. Les deux méthodes sont implémentées en deux versions en utilisant deux différents optimiseurs à savoir l'optimiseur SPSA et le Toolbox Fmincon de Scilab afin de tester l'efficacité de l'ensemble des modules programmés. Le dernier module, sous le nom de : EQnash consiste à déterminer et à étudier l'équilibre de Nash comme moyen de résolution d'un problème bi-objective.