LEADER 04406nam 22005295 450 001 9910392726403321 005 20251117031355.0 010 $a3-662-55428-3 024 7 $a10.1007/978-3-662-55428-9 035 $a(CKB)4340000000062065 035 $a(DE-He213)978-3-662-55428-9 035 $a(PPN)203668391 035 $a(EXLCZ)994340000000062065 100 $a20170712d2017 u| 0 101 0 $afre 135 $aurnn#008mamaa 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aDécomposition-coordination en optimisation déterministe et stochastique /$fby Pierre Carpentier, Guy Cohen 205 $a1st ed. 2017. 210 1$aBerlin, Heidelberg :$cSpringer Berlin Heidelberg :$cImprint: Springer,$d2017. 215 $a1 online resource (XVII, 333 p. 26 ill., 23 ill. en couleurs.) 225 1 $aMathématiques et Applications,$x1154-483X ;$v81 311 08$a3-662-55427-5 327 $aPréface -- Partie I Optimisation déterministe -- Partie II Optimisation stochastique -- Partie III Problèmes et corrigés -- Postface -- Littérature -- Index. 330 $aCe livre considère le traitement de problèmes d'optimisation de grande taille. L'idée est d'éclater le problème d'optimisation global en sous-problèmes plus petits, donc plus faciles à résoudre, chacun impliquant l'un des sous-systèmes (décomposition), mais sans renoncer à obtenir l'optimum global, ce qui nécessite d'utiliser une procédure itérative (coordination). Ce sujet a fait l'objet de plusieurs livres publiés dans les années 70 dans le contexte de l'optimisation déterministe. Nous présentans ici les principes essentiels et méthodes de décomposition-coordination au travers de situations typiques, puis nous proposons un cadre général qui permet de construire des algorithmes corrects et d'étudier leur convergence. Cette théorie est présentée aussi bien dans le contexte de l'optimisation déterministe que stochastique. Ce matériel a été enseigné par les auteurs dans divers cours de 3ème cycle et également mis en ?uvre dans de nombreuses applications industrielles. Des exercices et problèmes avec corrigés illustrent le potentiel de cette approche. Decomposition-coordination in deterministic and stochastic optimization This book discusses large-scale optimization problems involving systems made up of interconnected subsystems. The main viewpoint is to break down the overall optimization problem into smaller, easier-to-solve subproblems, each involving one subsystem (decomposition), without sacrificing the objective of achieving the global optimum, which requires an iterative process (coordination). This topic emerged in the 70?s in the context of deterministic optimization. The present book describes the main principles and methods of decomposition-coordination using typical situations, then proposes a general framework that makes it possible to construct well-behaved algorithms and to study their convergence. This theory is presented in the context of deterministic as well as stochastic optimization, and has been taught by the authors in graduate courses and implemented in numerous industrial applications. The book also provides exercises and problems with answers to illustrate the potential of this approach. 410 0$aMathématiques et Applications,$x1154-483X ;$v81 606 $aMathematical optimization 606 $aAlgorithms 606 $aProbabilities 606 $aOptimization$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/M26008 606 $aAlgorithms$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/M14018 606 $aProbability Theory and Stochastic Processes$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/M27004 615 0$aMathematical optimization. 615 0$aAlgorithms. 615 0$aProbabilities. 615 14$aOptimization. 615 24$aAlgorithms. 615 24$aProbability Theory and Stochastic Processes. 676 $a519.6 700 $aCarpentier$b Pierre$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$0767402 702 $aCohen$b Guy$f1971-$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 906 $aBOOK 912 $a9910392726403321 996 $aDécomposition-coordination en optimisation déterministe et stochastique$91932582 997 $aUNINA