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Algorithme A Gradients Multiples Pour Loptimisation Multiobjectif
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Book Synopsis Algorithme a Gradients Multiples Pour L'Optimisation Multiobjectif by : Zerbinati Adrien
Download or read book Algorithme a Gradients Multiples Pour L'Optimisation Multiobjectif written by Zerbinati Adrien and published by Omniscriptum. This book was released on 2015-06-08 with total page 140 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des criteres, ainsi que les derivees successives, apportent des informations utiles sur la decroissance des fonctions. De plus, de nombreuses methodes numeriques permettent d'obtenir ces valeurs pour un cout modere. En s'appuyant sur les resultats theoriques obtenus, nous proposons un algorithme base sur l'utilisation des gradients de descente. Ces travaux resument la caracterisation theorique de cette methode et la validation sur des cas test analytiques. Dans le cas ou les gradients ne sont pas accessibles, nous proposons une strategie basee sur la construction de metamodeles de type Krigeage. Ainsi, au cours de l'optimisation, les criteres sont evalues sur une surface de reponse et non par simulation. Le temps de calcul est considerablement reduit, au detriment de la precision. La methode est alors couplee a une strategie de progression du metamodele. Nous proposons d'utiliser cette methode d'optimisation pour resoudre un probleme classique en aeronautique de minimisation de trainee et de maximisation de portance. Cette etude est realisee sur un profil d'aile simplifie d'avion d'affaire de type NACA0012."
Book Synopsis Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité by : Adrien Zerbinati
Download or read book Algorithme à gradients multiples pour l'optimisation multiobjectif en simulation de haute fidélité written by Adrien Zerbinati and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En optimisation multiobjectif, les connaissances du front et de l'ensemble de Pareto sont primordiales pour résoudre un problème. Un grand nombre de stratégies évolutionnaires sont proposées dans la littérature classique. Ces dernières ont prouvé leur efficacité pour identifier le front de Pareto. Pour atteindre un tel résultat, ces algorithmes nécessitent un grand nombre d'évaluations. En ingénierie, les simulations numériques sont généralement réalisées par des modèles de haute-fidélité. Aussi, chaque évaluation demande un temps de calcul élevé. A l'instar des algorithmes mono-objectif, les gradients des critères, ainsi que les dérivées successives, apportent des informations utiles sur la décroissance des fonctions. De plus, de nombreuses méthodes numériques permettent d'obtenir ces valeurs pour un coût modéré. En s'appuyant sur les résultats théoriques obtenus par Inria, nous proposons un algorithme basé sur l'utilisation des gradients de descente. Ces travaux résument la caractérisation théorique de cette méthode et la validation sur des cas tests analytiques. Dans le cas où les gradients ne sont pas accessibles, nous proposons une stratégie basée sur la construction des métamodèles de Krigeage. Ainsi, au cours de l'optimisation, les critères sont évalués sur une surface de réponse et non par simulation. Le temps de calcul est considérablement réduit, au détriment de la précision. La méthode est alors couplée à une stratégie de progression du métamodèle.
