Diplômes intégrant cet élément pédagogique :
Descriptif
This program combines case studies coming from real life problems or models and lectures providing the mathematical and numerical backgrounds.
Contents:
- Introduction, classification, examples.
- Theoretical results: convexity and compacity, optimality conditions, KT theorem
- Algorithmic for unconstrained optimisation (descent, line search, (quasi) Newton)
- Algorithms for non differentiable problems
- Algorithms for constrained optimisation: penalisatio, SQP methods
- Applications
Pré-requis recommandés
linear algebra, differential calculus
Compétences visées
Recognise and classify optimisation problems
Solve optimisation problems using adequate algorithms and methods
Practical implementation
Modalités de contrôle des connaissances
Session 1 ou session unique - Contrôle des connaissances
Nature | Type | Nature d'évaluation | Durée (min) | Coeff. |
---|---|---|---|---|
UE | 100/100 | |||
UE | Ecrit - devoir surveillé | 120 | 100/100 |
Session 2 - Contrôle des connaissances
Nature | Type | Nature d'évaluation | Durée (min) | Coeff. |
---|---|---|---|---|
UE | Report de notes | 100/100 | ||
UE | Ecrit ou Oral | 120 | 100/100 |
Informations complémentaires
Lieu(x) : GrenobleLangue(s) : Anglais
En bref
Période : Semestre 8Crédits : 6
Volume horaire
- Cours magistral - Travaux dirigés : 33h
- TP : 16.5h
Contact(s)
Responsable pédagogique
Franck Lutzeler

Etudiants internationaux
Ouvert aux étudiants en échange