mofification tests arret CGT et lagrangien augmnente
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054b71d88a
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@ -17,7 +17,7 @@ L'algorithme suivant est obtenu de Bierlaire, *Introduction à l'optimisation d
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### Données :
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### Données :
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``\mu_{0} > 0, \tau > 0, \hat{\eta}_{0}=0.1258925[^1] , \alpha=0.1, \beta=0.9, \epsilon_{0}=1 , \mu_{0}, \eta_{0}=\hat{\eta}_{0} / \mu_{0}^{\alpha}`` , et un point de départ du Lagrangien ``(x_{0},\lambda_{0})``. On pose ``k = 0``
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``\mu_{0} > 0, \tau > 0, \hat{\eta}_{0}=0.1258925[^1] , \alpha=0.1, \beta=0.9, \epsilon_{0}=1/\mu_{0}, \eta_{0}=\hat{\eta}_{0} / \mu_{0}^{\alpha}`` , et un point de départ du Lagrangien ``(x_{0},\lambda_{0})``. On pose ``k = 0``
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### Sorties :
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### Sorties :
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une approximation de la solution du problème avec contraintes.
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une approximation de la solution du problème avec contraintes.
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@ -40,4 +40,7 @@ Si convergence de l'algorithme global, s'arrêter , sinon aller en b
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### 2. Retourner ``x_{k},\lambda_{k},\mu_{k}`` .
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### 2. Retourner ``x_{k},\lambda_{k},\mu_{k}`` .
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### 3 Critère de convergence global
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``(\|\nabla f(x_k)\|\leq max(Tol\_rel\|\nabla f(x_0)\|,Tol\_abs))`` et ``(\|c(x_k)\|\leq max(Tol\_rel\|c(x_0)\|,Tol\_abs))``
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[^1] : Pour que ``\eta_0=0.1``.
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[^1] : Pour que ``\eta_0=0.1``.
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@ -124,6 +124,6 @@ où ``q(s)=g^{\top} s+\frac{1}{2} s^{\top} H_{k} s``
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``\hspace*{1.5cm}`` f. ``\hspace*{0.4cm}`` ``g_{j+1}=g_{j}+\alpha_{j} H p_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` f. ``\hspace*{0.4cm}`` ``g_{j+1}=g_{j}+\alpha_{j} H p_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` g. ``\hspace*{0.4cm}`` ``\beta_{j}=g_{j+1}^{T} g_{j+1} / g_{j}^{T} g_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` g. ``\hspace*{0.4cm}`` ``\beta_{j}=g_{j+1}^{T} g_{j+1} / g_{j}^{T} g_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` h. ``\hspace*{0.4cm}`` ``p_{j+1}=-g_{j+1}+\beta_{j} p_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` h. ``\hspace*{0.4cm}`` ``p_{j+1}=-g_{j+1}+\beta_{j} p_{j}\\``
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``\hspace*{1.5cm}`` i. ``\hspace*{0.4cm}`` Si la convergence est suffisante, poser ``s=s_{j+1}`` et sortir de la boucle.
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``\hspace*{1.5cm}`` i. ``\hspace*{0.4cm}`` Si la convergence est suffisante (``\|g_{j+1}\|\leq Tol\_rel\|g_0\|``), poser ``s=s_{j+1}`` et sortir de la boucle.
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###### Retourner ``s``.
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###### Retourner ``s``.
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@ -1,5 +1,8 @@
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# Optinum - Méthodes numériques pour les problèmes d’optimisation
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# Optinum - Méthodes numériques pour les problèmes d’optimisation
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## Rendu
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Le projet est à rendre sous Moodle *le dimanche 20 décembre à 24h00*. Vous rendrez un fichier compressé `nom du binome .tgz` qui déarchivez contiendra un répertoire `nom du binome` qui lui-même contiendra votre répertoire Optinum. Votre notebook doit se trouver dans le sous répertoire src.
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## Instalation de julia et jupyter notebook sur vos machines
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## Instalation de julia et jupyter notebook sur vos machines
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### Installation de julia
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### Installation de julia
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